Simplifique suas operações no Elasticsearch com a detecção de problemas em tempo real e recomendações práticas para otimizar o desempenho e reduzir custos. O AutoOps está disponível para implantações em nuvem e autogerenciadas. Saiba mais sobre o AutoOps.
Apresentamos o AutoOps para Elasticsearch autogerenciado (ambientes locais ou hospedados privadamente), que facilita o gerenciamento do Elasticsearch. Em vez de uma explicação técnica tradicional , este blog demonstra o valor do AutoOps, como configurá-lo e os insights que ele oferece — da perspectiva de um engenheiro DevOps — porque o verdadeiro valor do AutoOps é melhor percebido no trabalho diário de gerenciamento do Elasticsearch em grande escala.
Capítulo 1: Contexto - A complexidade por trás da autogestão em larga escala
Operar qualquer plataforma de dados autogerenciada em grande escala pode ser complexo.
Num instante, as consultas são extremamente rápidas. Em seguida, ocorrem atrasos na ingestão e os custos de armazenamento disparam. É basicamente como administrar um zoológico, só que os animais podem te chamar às 3 da manhã.
Meu ambiente não é diferente: múltiplos clusters, buscas complexas entre clusters (CCS) e centenas de usuários em diversos departamentos.
Utilizamos o Stack Monitoring para as operações diárias. Fornece gráficos e métricas, mas ainda exige muita experiência e tempo para conectar os pontos. Diagnosticar gargalos ou saber quando ajustar as estratégias de fragmentação ainda é um processo manual e sujeito a erros. Em muitos casos, os problemas passam despercebidos até causarem uma interrupção, uma queda de desempenho ou um pico inesperado de armazenamento.
Capítulo 2: Descobrindo o AutoOps
Em seguida, veio o anúncio: o AutoOps agora está disponível para clusters autogerenciados – em ambientes locais ou hospedados de forma privada.
Há muito tempo que o AutoOps ajuda os usuários do Elastic Cloud a gerenciar implantações com mais eficiência. Agora, esses mesmos benefícios estão disponíveis para clusters autogerenciados (ECK, ECE ou autônomos), executados localmente ou em ambientes de nuvem privada.
A proposta do AutoOps é tentadora:
- Detecção de problemas em tempo real, como gargalos de ingestão, shards desbalanceados, consultas lentas e muito mais.
- Recomendações práticas personalizadas para a configuração do seu cluster.
- Informações sobre otimização de recursos para melhorar a eficiência e reduzir gastos desnecessários.
- Configuração simples com a instalação de um agente leve — sem necessidade de infraestrutura adicional.
Sinceramente, qualquer coisa que prometesse "nenhuma infraestrutura extra" chamava totalmente a minha atenção.
Capítulo 3: Configuração em 5 minutos (sim, é verdade)
Reservei minha tarde, comprei bastante café e me preparei para uma longa montagem. Para minha surpresa, levou apenas cinco minutos:
- Acessei minha conta do Elastic Cloud.
- Decidimos onde executar os agentes (Docker, Linux ou Kubernetes).
- Inseri o URL do cluster
- Recebi um único comando para executar, que instalou um agente Metricbeat leve.
É isso. Meu cluster estava conectado.
Não é necessário provisionar clusters de monitoramento dedicados. E, o mais importante, o AutoOps envia apenas métricas, o que significa que os dados da minha empresa ficam armazenados no meu ambiente autogerenciado.
Passo 1: Cadastre-se no Elastic Cloud
Etapa 2: Escolha onde executar o Agente
Passo 3: Insira seu endpoint do Elasticsearch e como autenticar.
Passo 4: Comando simples para instalar o Agente
Pronto: depois de alguns minutos, o AutoOps começará a mostrar insights.
Para obter mais detalhes, consulte a documentação de integração do AutoOps e as perguntas frequentes.
Capítulo 4: primeiras percepções, primeiras vitórias
Em poucos minutos, o AutoOps começou a revelar informações, fornecendo análises da causa raiz e etapas claras para corrigi-las.
Os destaques da primeira semana incluíram:
- Índices sinalizados não vinculados a nenhuma política ILM que haviam crescido demais.
- Um dos clusters tinha três nós vazios, remanescentes de uma manutenção anterior.
- Alguns nós estavam cruzando marcas d'água e alguns índices estavam sem réplicas.
- Detectei um modelo mal configurado.
- Identificou uma pesquisa de longa duração e sugeriu o comando exato para cancelá-la.
O AutoOps detectou que o cluster está rejeitando a indexação.
O AutoOps detectou que alguns índices estão configurados sem uma réplica.
Antes do AutoOps, teríamos investido em mais hardware para resolver esses problemas. Em vez disso, o AutoOps apontou diretamente para a causa raiz, e as correções levaram minutos.
Desta vez, um sistema de monitoramento não estava apenas me mostrando gráficos, mas me dizendo como resolver o problema. Comecei a me perguntar se o AutoOps também poderia me ajudar a diagnosticar minha rede Wi-Fi doméstica e finalmente me libertar da função de departamento de TI da minha família…
O AutoOps monitorava o tamanho dos shards e emitia alertas quando havia muitos shards vazios.
Capítulo 5: apoio que vê o que eu vejo
Na primeira vez que abri um chamado de suporte, percebi outra vantagem: os engenheiros de suporte da Elastic podiam ver exatamente os mesmos dados e recomendações que eu estava analisando.
Transformou o apoio em colaboração. Em vez de ficar trocando tickets sem parar, a sensação era de estar trabalhando com um colega que conhece o Elasticsearch como a palma da mão.
Capítulo 6: Operando em escala
Antes do AutoOps, escalar o Elasticsearch parecia uma mistura de ciência, instinto e conhecimento tácito.
Agora é orientado por dados, com visibilidade clara e recomendações:
- Visibilidade da utilização de recursos para evitar o provisionamento excessivo.
- Alocação de shards mais inteligente e recomendações de hierarquização para um desempenho equilibrado.
- Informações sobre dimensionamento de índices que reduzem o desperdício de armazenamento e custos de hardware.
- Análise de causa raiz mais rápida em vários clusters
Capítulo 7: o primeiro de muitos serviços conectados à nuvem
O AutoOps é mais do que uma ferramenta independente. É o primeiro de um novo conjunto de Serviços Conectados à Nuvem para clientes com gestão própria. O Cloud Connect permite que clusters com gestão própria consumam serviços do Elastic Cloud sem a sobrecarga operacional de instalar e gerenciar esses serviços em seu próprio ambiente. Os recursos são implementados automaticamente, permitindo que as equipes recebam melhorias mais rapidamente e com menor complexidade de infraestrutura.
A seguir: Elastic Inference Service (EIS).
Considerações finais
Gerenciar implantações autogerenciadas em larga escala não precisa ser algo avassalador.
E se você preferir operações ainda mais simples, sempre poderá migrar algumas cargas de trabalho para o Elastic Cloud, seja na versão hospedada ou sem servidor, para executar o Elasticsearch da maneira mais fácil.
Se você deseja manter a execução com gerenciamento próprio, conecte qualquer cluster com uma licença Enterprise autogerenciada ao AutoOps no Elastic Cloud.
Resumindo
Gerenciar grandes clusters Elasticsearch autogerenciados é complexo e demorado. O AutoOps oferece detecção de problemas em tempo real, recomendações práticas e visibilidade compartilhada com o Elastic Support, sem a necessidade de gerenciar infraestrutura adicional. A configuração leva apenas alguns minutos e as informações aparecem imediatamente.