Simplifique os dados operacionais com o Elastic Stack
Nota do editor (3 de agosto de 2021): este post usa recursos obsoletos. Consulte a documentação de mapeamento de regiões customizadas com geocodificação reversa para obter as instruções atuais.
Este post faz parte da série de blog Elastic{ON} 2018 onde recapitulamos demonstrações específicas e sessões de aprofundamento da conferência. De projeções via aprendizado de máquina, à APM ou análise de dados de segurança com o Mr. Robot... veja a lista na parte inferior deste post.
Um carrinho de compras quebrado em seu site pode frustrar o cliente e cada minuto que se passa tentando resolver o problema pode ser dinheiro indo pelo ralo. Isolar a causa do problema de forma rápida pode ajudar sua empresa a economizar muito dinheiro e noites sem dormir.
Para isso, você precisa das ferramentas certas. O Elasticsearch unifica o monitoramento complexo e a análise operacional em um único espaço de trabalho para facilitar a resolução de problemas. Assista à demonstração de Tanya Bragin no Elastic{ON} 2018 em que ela mostra como você pode economizar tempo e dinheiro com o Elastic Stack.
E se você já tem ferramentas de monitoramento? Anomalias de performance em um site ou dentro de um aplicativo podem ser difíceis de mapear usando ferramentas feitas para finalidade única, principalmente quando se trabalha entre diferentes ambientes. Quando você encontra o problema, pode não ver o todo do qual ele faz parte. Como ver todo o contexto de seus KPIs de negócio em um espaço de trabalho único e simplificado?
Nesta demonstração de 10 minutos, os dados de transação que alimentam diretamente o Elasticsearch permitem que Tanya monitore diversos KPIs em nível de negócio, sua saúde e as anomalias que podem surgir em um dia típico. Como é uma demonstração, ela mostra uma anomalia de forma natural: um pico no abandono de carrinhos de compras. Usando Beats, Elastic APM e trabalhos de aprendizado de máquina, Tanya mostra como é fácil isolar o problema e determinar sua causa com poucos cliques. Passo a passo, vemos como essas ferramentas tradicionalmente isoladas são visualizadas no Kibana, trazem KPIs, métricas de aplicações e erros de sistema à tona tudo em um único local.
Quer saber mais sobre como resolver problemas usando o Elastic Stack? Em Logs, métricas e APM: a santíssima trindade de operações, Tanya Bragin mergulha mais fundo em como APM, logs e métricas trabalham juntos no Elastic Stack para dar a você uma visão holística de suas operações e oferecer uma resposta unificada mais rápida às anomalias que surgem inevitavelmente.
Veja o que mais nós cobrimos durante a conferência nessas recapitulações:
- Roadmap geográfico do Elasticsearch e Kibana: camadas, GeoJSON, Vega
- Mas, antes, um café - Uma história do Canvas na Elastic{ON}
- Como o consultor técnico do Mr. Robot usou o Kibana no programa
- Monitore o Kubernetes com o recurso de autodescobrimento do Beats
- Estamos aqui para ajudar - Uma história do Canvas na Elastic{ON}
- Rollups de dados no Elasticsearch
- Busca em aplicações com o Elasticsearch
- Uma amostra do SQL no Canvas com Rashid, criador do Kibana
- Como usar o Kibana e o Beats para análise de dados de segurança
- Projeções via aprendizado de máquina em dados do Elasticsearch
- APM para o Elastic Stack - recapitulação
- Aprendizado de máquina, logs e muito mais no Elasticsearch hospedado