Nos enorgullece anunciar que Elastic Cloud en Kubernetes (ECK) sale de la etapa beta y se pone a disposición del público en general.

<p>Hoy, nos enorgullece anunciar que Elastic Cloud en Kubernetes&nbsp;(ECK) sale de la etapa beta y se pone a disposición del público en general. Con ECK, los usuarios ahora cuentan con una forma óptima de desplegar, administrar y operar el Elastic Stack en Kubernetes. Conoce más en <a href="/es/elastic-cloud-kubernetes">nuestra página del producto de ECK</a> o <a href="/es/downloads/elastic-cloud-kubernetes">descarga ECK para comenzar</a>.
</p><p><a href="/es/blog/introducing-elastic-cloud-on-kubernetes-the-elasticsearch-operator-and-beyond">Como anunciamos con el lanzamiento de la versión alfa de ECK en mayo de&nbsp;2019</a>, nuestra visión para ECK es proporcionar una forma oficial de orquestar Elasticsearch en Kubernetes y una experiencia similar a la de SaaS para los productos de Elastic en Kubernetes. La popularidad de Kubernetes ha continuado aumentando y se ha convertido en el estándar para la orquestación de cargas de trabajo de contenedor, y hemos observado que cada vez más usuarios despliegan el Elastic Stack en Kubernetes. Por eso tomamos varias medidas para dar soporte a las cargas de trabajo de contenedor, como lanzar <a href="https://www.docker.elastic.co/">imágenes de Docker oficiales</a> para Elasticsearch y Kibana, unirnos a la CNCF y <a href="/es/blog/alpha-helm-charts-for-elasticsearch-kibana-and-cncf-membership">lanzar nuestro Helm Charts</a>. Poner ECK a disposición del público en general es el siguiente paso emocionante en este recorrido.&nbsp;&nbsp;
</p><p>La versión alfa inicial de ECK se desarrolló a partir de los años de conocimiento operativo que obtuvimos gracias a la creación de Elasticsearch y Elastic Cloud Enterprise, y a la ejecución de Elasticsearch Service. La aceptación de la primera versión alfa (y las tres versiones de acceso temprano posteriores) por parte de la comunidad ha sido extremadamente positiva; y nos complace poner ECK a disposición del público en general para brindar a nuestros usuarios una solución lista para la producción que permite desplegar y optimizar la operación del Elastic Stack en Kubernetes.
</p><h2>Operaciones del segundo día simplificadas</h2><p>En lo que respecta al despliegue de software, el primer día es sencillo; el segundo es más desafiante. Desarrollado a partir del patrón Kubernetes Operator, ECK simplifica muchas operaciones del segundo día (como el escalado, las actualizaciones y la administración de la configuración) cuando se administran uno o más despliegues del Elastic Stack en Kubernetes. Esta menor carga operativa permite a los usuarios enfocarse en los requisitos de su negocio y disminuye el tiempo de creación del valor del Elastic Stack.
</p><p>Entre las características destacadas se incluyen las siguientes:&nbsp;
</p><ul>
	<li>Despliegue y administración de varios clusters de Elasticsearch, incluido Kibana&nbsp;</li>
	<li>Actualizaciones sin inconvenientes a versiones nuevas del Elastic Stack</li>
	<li>Escalado sencillo que permite el crecimiento con los casos de uso</li>
	<li>Seguridad predeterminada en todos los clusters</li>
</ul><p>Como creadores de Elasticsearch y del resto del Elastic Stack, queremos que ECK sea la mejor solución para los usuarios que buscan orquestar Elasticsearch en Kubernetes. Nos ha emocionado ver que tantos usuarios validaron esto durante los ciclos alfa y beta.&nbsp;
</p><p>
	“Como usuarios tempranos de Kubernetes y Elastic, estamos entusiasmados por probar Elastic Cloud en Kubernetes&nbsp;(ECK) porque nos permitirá optimizar los procesos de desarrollo y operación de Elasticsearch en Kubernetes”, expresó Michael Lorant, ingeniero en sistemas principal de Nine, la empresa de medios local más grande de Australia. “Con el lanzamiento de ECK&nbsp;1.0&nbsp;GA, esperamos obtener las mejores características del Elastic Stack, incluida la UI de infraestructura que proporciona visibilidad detallada de nuestro entorno de Kubernetes. Nos entusiasma explorar otros usos de ECK y Elastic para Kubernetes que se alineen con nuestra estrategia de observabilidad de cluster y aplicación completa”.
</p><h2>Soluciones seleccionadas y características exclusivas</h2><p>ECK brinda a los usuarios<strong> la experiencia completa de Elastic en Kubernetes</strong>, incluidas características y capacidades que solo puedes obtener de Elastic, como APM, Logs, Metrics, SIEM, Canvas, Lens, Machine Learning y gestión de ciclo de vida del índice. Todos los clusters desplegados a través de ECK incluyen estas capacidades. El soporte de topologías avanzadas a través de características como nodos maestros y de Machine Learning dedicados, y despliegues calientes-tibios-fríos permite a los usuarios optimizar más sus despliegues para los casos de uso de observabilidad y seguridad.&nbsp;
</p><p>Lanzamos la funcionalidad principal de ECK en nuestro nivel Basic, gratis para siempre, para que estas características y capacidades exclusivas estén disponibles para todos nuestros usuarios, sin importar dónde desplieguen nuestros productos. Los usuarios también pueden acceder a características más avanzadas a través de la suscripción Enterprise.
</p><h2>Inicio</h2><p>ECK está desarrollado para brindar flexibilidad y se ejecuta en diversas plataformas de Kubernetes, incluidas Google Kubernetes Engine, Red Hat OpenShift, Azure Kubernetes Service, Amazon Kubernetes Service y Kubernetes estándar.
</p><p>También es muy sencillo dar los primeros pasos. Con un comando de una línea, puedes desplegar ECK en tu entorno de Kubernetes y comenzar a crear clusters en unos minutos. Para acceder a las instrucciones y más detalles, visita nuestra <a href="/guide/en/cloud-on-k8s/current/k8s-quickstart.html">página de inicio rápido</a>.
</p><h2>Uso del Elastic Stack para monitorear Kubernetes</h2><p>La relación entre Elastic y Kubernetes va más allá de solo ejecutar el Elastic Stack en Kubernetes. También se puede usar el Elastic Stack para proporcionar capacidades de observabilidad y seguridad integrales para Kubernetes y su ecosistema:
</p><ul>
	<li>Obtener <a href="/es/what-is/kubernetes-monitoring">observabilidad en tu entorno de Kubernetes</a> recopilando logs, métricas y datos de APM</li>
	<li>Integrar el <a href="/guide/en/beats/filebeat/current/filebeat-module-envoyproxy.html">proxy Envoy</a> y <a href="/guide/en/beats/filebeat/7.5/filebeat-module-coredns.html">CoreDNS</a> en Elastic SIEM</li>
</ul><h2>¿Qué sigue?</h2><p>Con el lanzamiento de ECK&nbsp;1.0, los usuarios ahora tienen una base sólida para comenzar a desplegar y administrar el Elastic Stack en Kubernetes. Seguiremos desarrollando experiencias más completas sobre ECK, como una UI dedicada, una API propia, el escalado automático y más. No olvides visitar nuestro <a href="https://github.com/elastic/cloud-on-k8s">repositorio de GitHub</a> y <a href="https://discuss.elastic.co/c/eck/79">Foro de debate</a> para ver las actualizaciones más recientes.
</p>

Elastic Cloud on Kubernetes (ECK) 1.0 is now generally available

Elastic Cloud en Kubernetes (ECK) 1.0 ya está a disposición del público en general

<p>Estamos entusiasmados por anunciar Elastic&nbsp;Cloud en Kubernetes (ECK), un producto de orquestación nuevo basado en el patrón de Kubernetes&nbsp;Operator que permite a los usuarios provisionar, administrar y operar los clusters de <a href="/es/elasticsearch-kubernetes">Elasticsearch en Kubernetes</a>.<br>
</p>
<p>A lo largo de los últimos años, Kubernetes surgió como el estándar de&nbsp;hecho para la orquestación de contenedores y las aplicaciones que se ejecutan en ellos. La tendencia es la misma en la comunidad de Elasticsearch. Elastic&nbsp;Cloud en Kubernetes cumple con nuestra promesa de estar donde están nuestros usuarios y de proporcionarles las mejores soluciones posibles para desplegar y operar productos de Elastic en la plataforma que elijan.
</p>
<p>Desde el lanzamiento de <a href="https://www.docker.elastic.co/">imágenes de Docker oficiales</a> para Elasticsearch y Kibana hasta la modificación de Beats para recolectar logs y métricas de los DaemonSet y pods efímeros, hemos recorrido un largo camino con Kubernetes. En el mes de diciembre pasado, duplicamos nuestro compromiso&nbsp;<a href="/es/blog/alpha-helm-charts-for-elasticsearch-kibana-and-cncf-membership">uniéndonos a la CNCF y lanzando Helm&nbsp;Charts</a>. ECK es un paso siguiente lógico, aunque importante, en nuestro compromiso por facilitar a nuestros usuarios el despliegue y la operación de nuestros productos y soluciones en entornos de Kubernetes.
</p>
<h2>Un Elasticsearch&nbsp;Operator, pero mucho más que eso </h2>
<p>Creado con el patrón de Kubernetes&nbsp;Operator, ECK se instala en el cluster de Kubernetes y hace más que solo simplificar la tarea de desplegar Elasticsearch y Kibana en Kubernetes. Se enfoca en optimizar todas esas operaciones del día siguiente, como las detalladas a continuación:
</p>
<ul>
	<li>Administrar y monitorear varios clusters</li>
	<li>Actualizar con facilidad a versiones nuevas del Stack</li>
	<li>Escalar verticalmente la capacidad del cluster </li>
	<li>Cambiar la configuración del cluster </li>
	<li>Escalar dinámicamente el almacenamiento local (incluido Elastic&nbsp;Local&nbsp;Volume, un controlador de almacenamiento local) </li>
	<li>Programación de backups</li>
</ul>
<p>Pero ECK es mucho más que un Kubernetes&nbsp;Operator. Además de automatizar todas las tareas operativas y de administración de clusters, se enfoca en optimizar la experiencia completa del Elastic&nbsp;Stack en Kubernetes. La visión de ECK es proporcionar una experiencia similar a la de SaaS para los productos y las soluciones de Elastic en Kubernetes.
</p>
<h3>Seguridad de forma predeterminada</h3>
<p>Todos los clusters de Elasticsearch lanzados en ECK son seguros de forma predeterminada, lo que significa que tienen encripción habilitada y se protegen con una contraseña predeterminada segura desde el momento de su creación. Esta experiencia se alinea con lo que los usuarios obtienen cuando usan nuestro <a href="/es/cloud/elasticsearch-service">Elasticsearch&nbsp;Service</a> en Elastic&nbsp;Cloud.
</p>
<p>No fue tarea fácil proporcionar sin problemas esta experiencia segura de forma predeterminada. <a href="/es/blog/security-for-elasticsearch-is-now-free">Lee sobre los cambios más recientes de seguridad que hicimos</a> en el Elastic&nbsp;Stack para lograrlo. TL;DR: A partir de las versiones 6.8 y 7.1, las características de seguridad esenciales de Elasticsearch —encripción TLS, control de acceso basado en roles y autenticación nativa y de archivos— ahora son gratuitas.
</p>
<h3>Canvas, Maps, Uptime, ¡vaya!</h3>
<p>Todos los clusters desplegados mediante ECK incluyen las capacidades potentes del nivel Básico (gratuito), como índices congelados para almacenamiento denso, Kibana&nbsp;Spaces, Canvas, Elastic&nbsp;Maps y más. Puedes incluso monitorear la infraestructura y los logs de Kubernetes con las apps Elastic&nbsp;Logs y Elastic&nbsp;Infrastructure. Es la experiencia completa del Elastic&nbsp;Stack en Kubernetes que solo obtendrás de Elastic.
</p>
<h3>Despliegue de topologías calientes-tibias-frías y personalizadas </h3>
<p>La topología de cluster caliente-tibia-fría de Elasticsearch es una topología potente para logging, métricas y otros casos de uso de series temporales. Es un patrón arquitectónico común para equilibrar el almacenamiento a largo plazo y las necesidades de rendimiento sin gastar demasiado dinero. Con ECK, los usuarios pueden desplegar clusters calientes-tibios-fríos en Kubernetes y luego configurar fácilmente políticas de ciclo de vida de los datos usando la gestión de ciclo de vida del índice (ILM) para mover los datos entre los niveles de nodo a medida que aumenta su antigüedad.
</p>
<h2>No hay un algoritmo de compresión para la experiencia</h2>
<p>En lo que respecta al despliegue de software, el primer día es sencillo. El segundo, no tanto. Se dedica mucho a optimizar la operación de un sistema con estado como Elasticsearch en un marco de trabajo de orquestación dinámica como Kubernetes. ¿Cómo se proporciona almacenamiento local persistente que pueda escalarse de forma dinámica? Estamos incorporando Elastic&nbsp;Local&nbsp;Volume, un controlador de almacenamiento integrado para Kubernetes, directamente en ECK. Las mejores prácticas —como purgar un nodo antes de reducir la escala, volver a equilibrar los shards a medida que se aumenta la escala y muchas más— están incluidas.
</p>
<p>Elastic&nbsp;Cloud en Kubernetes se desarrolla a partir de nuestros años de conocimiento operativo como creadores de Elasticsearch y <a href="/es/ece">Elastic&nbsp;Cloud&nbsp;Enterprise</a>, y operadores de nuestro <a href="/es/elasticsearch/service">Elasticsearch&nbsp;Service</a>. Codificamos toda esa experiencia operativa en la manera en que se orquestran y operan los despliegues de Elasticsearch y Kibana dentro de Kubernetes.
</p>
<p>Cuando creamos ECK, revisamos hasta el más mínimo detalle operativo: desde asegurarnos de que no hubiera pérdida de datos con los cambios de configuración hasta lograr un tiempo de inactividad cero durante el escalado.
</p>
<h2>Nivel gratuito por siempre</h2>
<p>Desde los comienzos de Elasticsearch, nuestro objetivo siempre ha sido proporcionar a los usuarios nuevos una experiencia de inicio enriquecida incluyendo muchas característica potentes en la distribución predeterminada gratuita. ECK no es la excepción.
</p>
<p>La distribución predeterminada de ECK es gratuita por siempre. A los fines de la transparencia y apertura, también hicimos público todo el código fuente de ECK, con licencia de Elastic License, en el <a href="https://www.github.com/elastic/cloud-on-k8s">repositorio de GitHub cloud-on-k8s</a> de Elastic.
</p>
<p>Una suscripción Empresarial (paga) habilita características adicionales, incluida la capacidad de desplegar clusters con características avanzadas como control de acceso a nivel de campo y documento, machine learning, analítica de grafo y más. En el futuro, la suscripción Empresarial también desbloqueará características de orquestación avanzadas adicionales.
</p>
<h2>Soporte de GKE oficial, y más en camino</h2>
<p>En este lanzamiento inicial de la versión alfa de ECK, proporcionamos soporte para Google&nbsp;Kubernetes&nbsp;Engine (GKE) y la versión estándar de Kubernetes 1.11 y superiores. En las versiones futuras se seguirá ampliando el soporte a otras versiones de Kubernetes.
</p>
<h3>Comienza hoy mismo</h3>
<p>Pruébalo hoy ejecutando lo siguiente en tu cluster de Kubernetes y visita la página de inicio rápido para obtener más información.
</p>

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Elasticsearch on Kubernetes: A new chapter begins

Elasticsearch en Kubernetes: El comienzo de un nuevo capítulo

Elastic anuncia las certificaciones SOC 2 tipo 2 y CSA STAR nivel 2 en todo Elastic Cloud y su familia de ofertas de SaaS.

<p>Hoy nos complace anunciar un hito: logramos las certificaciones SOC&nbsp;2 tipo&nbsp;2 y CSA&nbsp;STAR nivel&nbsp;2 para <a href="/es/cloud/elasticsearch-service">Elasticsearch Service</a>, <a href="/es/cloud/site-search-service">Elastic Site Search Service</a> y <a href="/es/cloud/app-search-service">Elastic App Search Service</a>.&nbsp;Estas certificaciones están disponibles a partir de hoy y se aplican automáticamente a tus cargas de trabajo actuales.
</p><h4>SOC&nbsp;2 tipo&nbsp;2</h4><p>El reporte de Control de Organizaciones y Sistemas o “SOC”&nbsp;2 aborda los controles de una organización en relación con los <a href="https://www.aicpa.org/content/dam/aicpa/interestareas/frc/assuranceadvisoryservices/downloadabledocuments/trust-services-criteria.pdf">criterios de servicios de confianza de AICPA</a>.&nbsp;El reporte SOC&nbsp;2 tipo&nbsp;2 se enfoca en la descripción por parte de la administración del sistema de una organización de servicios y en la idoneidad del diseño y la efectividad operativa de los controles.
</p><p>Elastic completó la certificación SOC&nbsp;2 tipo&nbsp;2 para Elasticsearch Service, los Servicios de soporte, Elastic App Search Service y Elastic Site Search Service en relación con los siguientes criterios de servicios de confianza:<br>
</p><ul>
	<li>Seguridad</li>
	<li>Confidencialidad</li>
	<li>Disponibilidad</li>
</ul><h4>Certificación CSA STAR nivel&nbsp;2</h4><p>Elastic completó la certificación CSA STAR nivel&nbsp;2 para Elasticsearch Service, Elastic App Search Service y Elastic Site Search Service.
</p><p>El programa Security Trust Assurance and Risk de Cloud Security Alliance (CSA STAR) comprende principios clave de transparencia, auditoría rigurosa y armonización de estándares.
</p><p>La certificación CSA STAR nivel&nbsp;2 es una colaboración entre CSA y AICPA para proporcionar pautas a los contadores públicos certificados (CPA) para llevar a cabo certificaciones SOC&nbsp;2 conforme a los criterios de AICPA (Principios de servicios de confianza, AT&nbsp;101) y la <a href="https://cloudsecurityalliance.org/artifacts/cloud-controls-matrix-v3-0-1/">Matriz de controles en la nube</a> de CSA. La certificación CSA STAR nivel&nbsp;2 proporciona evaluaciones independientes de terceros de proveedores cloud.
</p>

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Announcing SOC 2 Type 2 and CSA Star Level 2 Attestation across Elastic Cloud

Anuncio de las certificaciones SOC 2 tipo 2 y CSA STAR nivel 2 en todo Elastic Cloud

Conoce lo fácil que es desplegar una arquitectura caliente-tibia para tu solución de logging en Elasticsearch Service de Elastic Cloud.

<html><head></head><body><p><em>&#xBF;Quieres saber m&#xE1;s sobre las diferencias entre Amazon Elasticsearch Service y nuestro Elasticsearch Service oficial? Visita nuestra p&#xE1;gina comparativa <a href="/es/aws-elasticsearch-service">AWS Elasticsearch</a>.</em></p><p>Hemos agregado much&#xED;simas <a href="/es/blog/the-next-generation-elasticsearch-service-hot-warm-clusters-machine-learning-more-hardware-choices-and-new-pricing">nuevas caracter&#xED;sticas a Elasticsearch Service en Elastic Cloud</a> que reforzar&#xE1;n todos tus casos de uso, desde logging hasta anal&#xED;ticas de b&#xFA;squeda, y m&#xE1;s. Uno de los anuncios clave fue la incorporaci&#xF3;n de plantillas de despliegue de arquitectura caliente-tibia que, junto con un modelo de precios reducido, te brindar&#xE1; m&#xE1;s valor cuando uses <a href="/es/cloud/elasticsearch-service">Elasticsearch Service</a> para casos de uso de logging.
</p><p>En este blog, hablaremos sobre c&#xF3;mo usar la nueva plantilla de despliegue caliente-tibio, junto con otras caracter&#xED;sticas del Elastic Stack poderosas, como Machine Learning y alertas, para ayudarte a encontrar m&#xE1;s informaci&#xF3;n dentro de tus datos de log, todo en menos de 10&#xA0;minutos. Si no tienes una cuenta de Elasticsearch Service, aseg&#xFA;rate de registrarte en la <a href="/es/cloud/elasticsearch-service/signup?baymax=intro-to-logging&amp;storm=cta1&amp;elektra=blog">prueba gratuita de 14&#xA0;d&#xED;as</a>.
</p><h2>&#xBF;Qu&#xE9; es una arquitectura caliente-tibia?</h2><p>Una arquitectura caliente-tibia es una manera poderosa de separar un despliegue de Elasticsearch en nodos de datos &#x201C;calientes&#x201D; y nodos de datos &#x201C;tibios&#x201D;. Los nodos de datos calientes se ocupan de todos los datos nuevos que ingresan y cuentan con un almacenamiento m&#xE1;s r&#xE1;pido para asegurar que puedan ingestar y recuperar datos r&#xE1;pidamente. Los nodos tibios cuentan con una densidad de almacenamiento mayor y son m&#xE1;s rentables con per&#xED;odos de retenci&#xF3;n de almacenamiento mayores para los datos de logging. Estos dos tipos de nodos de datos, al unirse, te permiten administrar de forma efectiva los datos que ingresan y que est&#xE9;n disponibles para la b&#xFA;squeda y, al mismo tiempo, retener datos durante per&#xED;odos m&#xE1;s largos sin hacer saltar la banca.
</p><p>Esto es &#xFA;til especialmente para los casos de uso de logging, en los que el foco principal est&#xE1; en los logs recientes (por ejemplo, de las &#xFA;ltimas 2&#xA0;semanas) y los logs m&#xE1;s antiguos (que pueden ser necesarios para cumplir con requisitos o por otras razones) pueden adaptarse a tiempos de b&#xFA;squeda m&#xE1;s lentos.
</p><h2>Creaci&#xF3;n de un despliegue caliente-tibio</h2><p>Elasticsearch Service hace que desplegar una arquitectura caliente-tibia sea r&#xE1;pido, incluso la administraci&#xF3;n de las pol&#xED;ticas de procesamiento de &#xED;ndices para mover datos de los nodos de datos calientes a los nodos de datos tibios, una caracter&#xED;stica &#xFA;nica de Elastic Cloud que no ofrecen otros proveedores de Elasticsearch hospedados. &#xBF;Qu&#xE9; tan r&#xE1;pido? En este blog, tendremos un cluster de logging caliente-tibio funcionando en menos de 5&#xA0;minutos, incluido un nodo de Machine Learning <u>complementario</u> de 1&#xA0;gb y un nodo Kibana de 1&#xA0;gb.
</p><p>Para comenzar, iremos a la consola de Elasticsearch Service y haremos clic en <strong>Crear despliegue</strong>.
</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltc7d42e9e8a1e94f2/5c57e05322d96be10bcca36d/hot-warm-template.png" data-sys-asset-uid="bltc7d42e9e8a1e94f2" alt="hot-warm-template.png" redactor"="" style="display: block; margin: auto;"><br>
</p><p>Para este ejemplo, elegimos la regi&#xF3;n este de EE.&#xA0;UU con AWS y seleccionaremos la opci&#xF3;n &#x201C;Arquitectura caliente-tibia&#x201D; de la secci&#xF3;n &#x201C;Optimizar tu despliegue&#x201D;. Desde aqu&#xED;, seleccionaremos <strong>Personalizar despliegue</strong>.
</p><p>En la p&#xE1;gina de personalizaci&#xF3;n, puedes escalar de manera independiente la configuraci&#xF3;n de la instancia caliente y la configuraci&#xF3;n de la instancia tibia. Para aprender a dimensionar estas instancias para tus necesidades espec&#xED;ficas, aseg&#xFA;rate de leer nuestro blog sobre <a href="/es/blog/sizing-hot-warm-architectures-for-logging-and-metrics-in-the-elasticsearch-service-on-elastic-cloud">dimensionamiento caliente-tibio</a>.
</p><p>Vamos a mantener los valores predeterminados para este ejemplo.
</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt79b66cc2ba2d4318/5c57e05816a7de000c2b32c8/hot-warm-template-create.png" data-sys-asset-uid="blt79b66cc2ba2d4318" hot-warm-template-create.png"="" style="max-width: 100%; display: block; margin: auto;" alt="">
</p><p>Adem&#xE1;s, vamos a habilitar Machine Learning en nuestro despliegue. Todos los despliegues en Elasticsearch Service incluyen un nodo de Machine Learning de 1&#xA0;gb y un nodo de Kibana de 1&#xA0;gb sin cargo.
</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltc6383d0d66f8e050/5c57e04c122247d10be8eaa9/hot-warm-enable-ml.png" data-sys-asset-uid="bltc6383d0d66f8e050" alt="hot-warm-enable-ml.png" redactor"="" style="display: block; margin: auto;">
</p><p>Desde aqu&#xED;, haremos clic en <strong>Configurar procesamiento de &#xED;ndices</strong>.
</p><h3>Procesamiento de &#xED;ndices</h3><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt86b01ff5f6bd3e4b/5c57e045713ebdec0ba06f7b/index-curation.png" data-sys-asset-uid="blt86b01ff5f6bd3e4b" alt="index-curation.png" redactor"="" style="display: block; margin: auto;">
</p><p>El procesamiento de &#xED;ndices te permite definir por cu&#xE1;nto tiempo se mantienen los &#xED;ndices en los nodos calientes antes de ser trasladados a los nodos tibios. Los valores predeterminados incluyen &#xED;ndices populares creados por Beats (metricbeat-*, filebeat-*) y Logstash (logstash-*) con un per&#xED;odo de un d&#xED;a antes del traslado. Vamos a mantener estos valores predeterminados para este ejemplo.
</p><p><em>Nota:</em> Siempre podr&#xE1;s cambiar estas reglas despu&#xE9;s del despliegue mediante la p&#xE1;gina Operaciones debajo del despliegue.
</p><p>Una vez que esto est&#xE9; terminado, vamos a volver a hacer clic en <strong>Crear despliegue</strong>.
</p><p>&#xA1;Felicitaciones! &#xA1;Ya puedes desplegar una arquitectura caliente-tibia poderosa!
</p><h3>Env&#xED;o de datos</h3><p>Ahora que nuestro despliegue caliente-tibio est&#xE1; listo, vamos a comenzar a enviar algunos datos de logging. Para hacerlo, vamos a instalar Beats en nuestra m&#xE1;quina local y despu&#xE9;s usaremos la ID y la contrase&#xF1;a de la nube de Elasticsearch Service generada en nuestro despliegue para comenzar a enviar datos. Para conocer todos los detalles sobre c&#xF3;mo configurar Beats y Elasticsearch Service, visita nuestro <a href="/es/blog/ship-metrics-with-metricbeat-to-hosted-elasticsearch-elastic-cloud">blog sobre c&#xF3;mo usar Metricbeat con Elasticsearch Service</a>.
</p><p>Para encontrar la ID de la nube, podemos ir a la p&#xE1;gina Despliegues y despu&#xE9;s a ID de la nube:
</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltd43f59ff40bfbf73/5c57e0408c741b010cbf6ae1/deployment-cloud-id.png" data-sys-asset-uid="bltd43f59ff40bfbf73" alt="deployment-cloud-id.png" "=" style=" max-width:=" redactor">
</p><p><em>Nota</em>: &#xBF;Has olvidado tu contrase&#xF1;a? &#xA1;No hay problema! Elasticsearch Service te permite restaurar la contrase&#xF1;a de usuario de Elastic en Despliegue -&gt; Seguridad -&gt; Restablecer contrase&#xF1;a.
</p><p>Ahora que los datos fluyen de nuestra m&#xE1;quina local, iniciemos sesi&#xF3;n en Kibana y veamos el dashboard. A medida que recibimos m&#xE1;s datos, Elasticsearch Service continuar&#xE1; transfiriendo datos del nodo caliente al nodo tibio todos los d&#xED;as.
</p><h3>Agregar Machine Learning</h3><p>Otra nueva caracter&#xED;stica interesante de Elasticsearch Service es que ahora es compatible con Machine Learning. Adem&#xE1;s, todos los usuarios pueden agregar un nodo de Machine Learning de 1&#xA0;gb en su despliegue de manera gratuita. Como ya lo incluimos en nuestro despliegue, podemos navegar a Kibana y abrir la app de Machine Learning para crear actividades de Machine Learning.
</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltcbf34db1cab7f0e5/5c57e03a65ace9e30b3162dd/machine-learning-kibana.png" data-sys-asset-uid="bltcbf34db1cab7f0e5" alt="machine-learning-kibana.png" "=" style=" max-width:=" redactor">
</p><p>Para obtener m&#xE1;s informaci&#xF3;n sobre Machine Learning y otros casos de uso, visita la siguiente <a href="/es/products/stack/machine-learning">p&#xE1;gina de caracter&#xED;sticas de Machine Learning de Elastic</a>.
</p><h2>Conclusi&#xF3;n</h2><p>Las nuevas caracter&#xED;sticas de Elasticsearch Service hacen que poner a funcionar una arquitectura caliente-tibia sea tan f&#xE1;cil como hacer unos simples clics. Adem&#xE1;s, otras caracter&#xED;sticas del Elastic Stack, como el Machine Learning y la seguridad, te permiten un control m&#xE1;s poderoso que nunca de tus logs y m&#xE9;tricas con Elasticsearch Service.
</p><p>&#xBF;Tienes curiosidad? No dejes pasar nuestra <a href="/es/cloud/elasticsearch-service/signup?elektra=home&amp;storm=banner">prueba de 14&#xA0;d&#xED;as</a>.
</p></body></html>

Deploying a Hot-Warm Logging Cluster on the Elasticsearch Service

Despliegue de un cluster de logging caliente-tibio en Elasticsearch Service

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