Simplifica tus operaciones de Elasticsearch con la detección de problemas en tiempo real y las recomendaciones accionables para optimizar el rendimiento y reducir costos. AutoOps está disponible para los despliegues autogestionados y del cloud. Obtén más información sobre AutoOps.
Presentamos AutoOps para Elasticsearch autogestionado (entornos locales o alojados de forma privada), lo que facilita la gestión de Elasticsearch. En lugar de un tradicional recorrido de función técnica, este blog muestra su valor, cómo configurarlo y el tipo de conocimientos que ofrece —desde la perspectiva de un ingeniero DevOps— porque el verdadero valor de AutoOps se ve mejor en el trabajo diario de gestionar Elasticsearch a gran escala.
Capítulo 1: antecedentes - La complejidad detrás de la autogestión a gran escala
Operar cualquier plataforma de datos autogestionada a gran escala puede ser complejo.
Un momento, las consultas son rapidísimas. Al siguiente, los retrasos en la ingestión y los costos de almacenamiento se disparan. Es básicamente como llevar un zoológico, salvo que los animales pueden avisarte a las 3 de la madrugada.
Mi entorno no es diferente: múltiples clústeres, búsqueda cruzada (CCS) intensa y cientos de usuarios entre departamentos.
Empleamos Stack Monitoring para las operaciones diarias. Proporciona gráficos y métricas, pero aún así requiere mucha experiencia y tiempo para conectar los puntos. Diagnosticar cuellos de botella o saber cuándo ajustar las estrategias de fragmentos sigue siendo un proceso manual y propenso a errores. En muchos casos, los problemas pasan desapercibidos hasta que provocan una interrupción, una caída de rendimiento o un pico inesperado de almacenamiento.
Capítulo 2: descubriendo AutoOps
Luego llegó el anuncio: AutoOps ya está disponible para clústeres autogestionados, ya sea en entornos locales o alojados de forma privada.
AutoOps ayudó durante mucho tiempo a los usuarios de Elastic Cloud a gestionar los despliegues de forma más eficiente. Ahora, esos mismos beneficios están disponibles para clústeres autogestionados (ECK, ECE o independientes), que se ejecutan en entornos locales o en nube privada.
La propuesta de AutoOps es tentadora:
- Detección de problemas en tiempo real para cuellos de botella en la ingestión, fragmentos desbalanceados, consultas lentas y más
- Recomendaciones prácticas adaptadas a la configuración de tu clúster
- Perspectivas sobre la optimización de recursos para mejorar la eficiencia y reducir el gasto desperdiciado
- Configuración sencilla con la instalación de un agente ligero, sin necesidad de infraestructura adicional
Sinceramente, cualquier cosa que prometiera "sin infraestructura extra" captó toda mi atención.
Capítulo 3: montaje en 5 minutos (sí, de verdad)
Bloqueé mi tarde, me abastecí de café y me preparé para un montaje largo. Para mi sorpresa, solo tardó cinco minutos:
- Inicié sesión en mi cuenta de Elastic Cloud
- Decidí dónde ejecutar los agentes (Docker, Linux o Kubernetes)
- Introducido la URL del clúster
- Recibí un solo comando para ejecutar, que instaló un agente Metricbeat ligero
Eso es todo. Mi cluster estaba conectado.
No hay clústeres de monitorización dedicados que proveer. Y, lo más importante, AutoOps solo envía métricas, lo que significa que los datos de mi compañía se mantienen en mi entorno autogestionado.
Paso 1: Regístrate en Elastic Cloud
Paso 2: Elige dónde ejecutar el Agente
Paso 3: Introduce tu endpoint de Elasticsearch y cómo autenticarte
Paso 4: Comando sencillo para instalar el Agente
Eso es todo: tras unos minutos AutoOps empezará a mostrar insights
Para más detalles, consulta la documentación de incorporación de AutoOps y las preguntas frecuentes.
Capítulo 4: primeras perspectivas, primeras victorias
En cuestión de minutos, AutoOps empezó a mostrar datos, proporcionando análisis de causas raíz y pasos claros para solucionarlos.
Lo más destacado de la primera semana incluyeron:
- Índices marcados que no están vinculados a ninguna póliza de ILM que se hizo demasiado grande
- Un clúster tenía tres nodos vacíos que quedaron de un trabajo de mantenimiento anterior
- Algunos nodos cruzaban marcas de agua y un par de índices carecían de réplicas
- Pillé una plantilla mal configurada
- Localizó una búsqueda de larga duración y sugirió el comando de cancelación exacto
AutoOps detectó que el clúster estaba rechazando la indexación
AutoOps detectó que algunos índices están configurados sin réplica
Antes de AutoOps, pusimos más hardware para resolver estos problemas. En cambio, AutoOps señaló directamente la causa raíz, y las soluciones tardaron minutos.
Por una vez, un sistema de monitorización no solo me mostraba gráficos, sino que me decía cómo resolver el problema. Empecé a preguntarme si AutoOps también podría ayudar a diagnosticar mi Wi-Fi en casa y finalmente liberarme de ser el departamento de informática de mi familia...
AutoOps monitorizaba el tamaño de los fragmentos y alertaba cuando había muchos fragmentos vacíos
Capítulo 5: apoyo que ve lo que yo veo
La primera vez que abrí un caso de soporte, me di cuenta de otro beneficio: los ingenieros de Elastic Support podían ver exactamente los mismos datos y recomendaciones que yo estaba viendo.
Convirtió el apoyo en una colaboración. En lugar de tiquetes de ida y vuelta, se sentía como trabajar con un colega que conoce Elasticsearch a la perfección.
Capítulo 6: operar a gran escala
Antes de AutoOps, escalar Elasticsearch parecía una mezcla de ciencia, instinto y conocimiento tribal.
Ahora es impulsado por datos, con visibilidad clara y recomendaciones:
- Visibilidad sobre la utilización de recursos para evitar el sobreaprovisionamiento
- Recomendaciones más inteligentes de asignación y escalonamiento de fragmentos para un rendimiento equilibrado
- Indexar datos de dimensionamiento que reducen el desperdicio de costos de almacenamiento y hardware
- Análisis de causa raíz más rápido en múltiples clústeres
Capítulo 7: el primero de muchos servicios conectados a la nube
AutoOps es más que una herramienta independiente. Es el primero de un nuevo conjunto de Servicios Conectados en la Nube para clientes autogestionados. Cloud Connect permite que los clústeres autogestionados consuman servicios Elastic Cloud sin la carga operativa de instalar y gestionar estos servicios en su propio entorno. Las funciones se despliegan automáticamente, por lo que los equipos reciben mejoras más rápido y con menos complejidad de infraestructura.
A continuación: Servicio de Inferencia Elástica (EIS).
Conclusiones
Gestionar despliegues a gran escala y autogestionados no tiene por qué ser abrumador.
Y si quieres operaciones aún más sencillas, siempre puedes mover algunas cargas de trabajo a Elastic Cloud, ya sea alojado o sin servidor, para la forma más sencilla de ejecutar Elasticsearch.
Si quieres seguir ejecutando una gestión autónoma, conecta cualquier clúster con licencia empresarial autogestionada a AutoOps en Elastic Cloud.
Resumen
Ejecutar grandes clústeres autogestionados de Elasticsearch es complejo y lleva mucho tiempo. AutoOps ofrece detección de problemas en tiempo real, recomendaciones accionables y visibilidad compartida con Elastic Support, sin necesidad de gestionar infraestructura adicional. La configuración lleva minutos y los insights aparecen enseguida.