<p>En este blog abarcaremos lo siguiente:
</p>
<ul>
	<li>La importancia de los estándares abiertos</li>
	<li>El formato de exposición de Prometheus</li>
	<li>La visión de Elastic sobre la observabilidad</li>
	<li>Tres maneras en que Elasticsearch puede usar las métricas de Prometheus</li>
	<li>Un ejemplo de cómo recolectar y visualizar métricas expuestas por
el exportador Prometheus para Redis
	</li>
</ul>
<h2>Estándares abiertos</h2>
<p>En 
	<a href="http://opensource.com">opensource.com</a> encontrarás un recurso informativo llamado: "<a href="https://opensource.com/resources/what-are-open-standards">What are Open Standards?</a>" (¿Qué son los estándares abiertos?).  En
ese documento se incluyen muchos puntos importantes; pero después de muchos años
en operaciones, creemos que estos son los más destacados:
</p>
<ol start="1">
	<li>Disponibilidad: los estándares abiertos permiten que todos los lean e
implementen.
	</li>
	<li>Maximización de la elección del usuario final.</li>
	<li>No discriminación (neutralidad del proveedor): los estándares abiertos y las
organizaciones que los administran no favorecen a un implementador
por sobre otro.
	</li>
	<li>Sin secretos intencionales: el estándar no debe retener ningún
detalle necesario para la implementación interoperable.
	</li>
</ol>
<p>Esos son motivos convincentes de por qué son buenos los estándares abiertos,
ahora hablemos de por qué el 
	<a href="https://github.com/prometheus/docs/blob/master/content/docs/instrumenting/exposition_formats.md">
	formato de exposición de Prometheus</a> es la base de <a href="https://openmetrics.io/">
	OpenMetrics</a>. En sus conferencias en <a href="https://promcon.io/2018-munich/slides/openmetrics-transforming-the-prometheus-exposition-format-into-a-global-standard.pdf">
	PromCon 2018</a> y KubeCon + <a href="https://www.youtube.com/watch?v=DARVop91kBQ">
	CloudNativeCon</a>, USA&nbsp;2018, Richard Hartmann resumió
los motivos para crear un estándar abierto influenciado por el
formato de exposición de Prometheus:
</p>
<ul>
	<li>La mayoría de los formatos de datos son de propiedad exclusiva, difíciles de implementar o
ambas cosas.
	</li>
	<li>Prometheus se ha convertido en un estándar de&nbsp;hecho en el
monitoreo de métricas nativas de la nube.
	</li>
	<li>La facilidad de los datos de exposición ha llevado a una explosión en <a href="https://prometheus.io/docs/instrumenting/exporters/">
	los puntos finales de métricas compatibles</a>.</li>
	<li>El formato de exposición de Prometheus se basa en mucha
experiencia operativa, pero se diseñó entre pocas personas.
	</li>
	<li>Algunos otros proyectos y proveedores no se sienten cómodos adoptando algo
de un producto "competidor".
	</li>
</ul>
<h2>Formato de exposición de Prometheus</h2>
<p>Puedes leer acerca del formato de exposición en el <a href="https://github.com/prometheus/docs/blob/master/content/docs/instrumenting/exposition_formats.md">
	repositorio de Github sobre Prometheus</a>. Por ahora, solo veamos un ejemplo.
 Tenemos un exportador, 
	<a href="https://github.com/oliver006/redis_exporter">
	el exportador Redis de Oliver006</a>, que publica métricas en el puerto&nbsp;9121 en
el punto final /metrics.  Aquí solo mostramos información sobre la
métrica de Redis "instantaneous ops per second" (operaciones instantáneas por segundo).  Hay tres
líneas de la lectura:
</p>
<ol start="1">
	<li>Texto de ayuda</li>
	<li>El tipo de métrica (medición en este caso)</li>
	<li>El servidor Redis que se mide (puerto de host local 6379) y la
lectura actual (9&nbsp;operaciones por segundo)
	</li>
</ol>
<p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltdc2597dd9d329537/5cd475e29033f96a5b031b8b/roscigno-prometheus-exposition-format.png" data-sys-asset-uid="bltdc2597dd9d329537" alt="roscigno-prometheus-exposition-format.png">
</p>
<h2>Observabilidad en Elastic</h2>
<p>Te recomendamos que leas acerca de <a href="/es/blog/observability-with-the-elastic-stack">
	la visión de Elastic sobre la observabilidad</a>, pero esta es nuestra frase
favorita del blog:
</p>
<blockquote>El objetivo de diseñar y crear un sistema “observable” es
asegurarse de que cuando se ejecute en producción, los operadores responsables
de este puedan detectar comportamientos no deseados (p.&nbsp;ej., tiempo de inactividad del servicio,
errores, respuestas lentas) y tengan información procesable para localizar
la causa raíz de manera eficaz (p.&nbsp;ej., logs de eventos detallados,
información granular de uso de recursos y rastreos de aplicaciones).
</blockquote>
<p>Esta afirmación, que respaldamos por completo, nos indica que
necesitamos todos los logs, métricas e información de rastreo para ejecutar,
reparar y administrar los servicios que proporcionamos.  Prometheus es una parte
muy importante de la observabilidad debido a su amplia adopción
y comunidad activa.  El estándar OpenMetrics solo aumentará
el valor eliminando barreras, reales o aparentes,
para la adopción de un formato de métricas "nativo de operaciones" de sentido común.
</p>
<p>La mayoría de las personas con las que hablamos están muy familiarizadas con el Elastic
Stack, o ELK, para logging.  Si no sabías que el Elastic
Stack también es excelente para las métricas y APM, echa un vistazo a lo que ofrecemos para 
	<a href="/es/blog/elasticsearch-as-a-time-series-database-for-telemetry-data-at-ns1">
	métricas</a> y <a href="/es/solutions/apm">
	APM/rastreo distribuido</a>.
</p>
<p>Estos son los motivos principales por los que vemos interés en la integración profunda entre
la manera del Elastic Stack y Prometheus para exportar métricas:
</p>
<ul>
	<li>La combinación de métricas con logs y APM en Elasticsearch, y
su correlación en Kibana. Echa un vistazo a una 
	<a href="/es/blog/elasticsearch-as-a-time-series-database-for-telemetry-data-at-ns1">
	historia de usuario</a> de NS1 sobre la combinación de logs y métricas en el Elastic
Stack.
	</li>
	<li>El uso de Elasticsearch como almacenamiento a largo plazo para métricas recolectadas
por el servidor Prometheus, que actualmente no soporta la agrupación
de forma nativa.
	</li>
	<li>La obtención de una visión global de tus métricas en todas las instancias
de Prometheus geográficamente dispersas.
	</li>
</ul>
<p>En el resto del blog se describe en detalle cómo abordamos
estas integraciones.
</p>
<h3>Un exportador de muestra</h3>
<p>Nuestro entorno de demostración se ejecuta en Google
Kubernetes Engine (GKE), por lo que ejecutamos tanto la aplicación
Metricbeat como el exportador Prometheus en Kubernetes.  Este
es un extracto del manifiesto de Oliver006 para el despliegue de un exportador Redis como
sidecar junto a la imagen de Redis.  Como puedes ver, el exportador
publica en el puerto&nbsp;9121, que es el 
	<a href="https://github.com/prometheus/prometheus/wiki/Default-port-allocations">
	número de puerto asignado predeterminado</a> para el exportador Prometheus para
Redis.
</p>
<pre class="prettyprint">...
  - name: redis-exporter
    image: oliver006/redis_exporter:latest
    resources:
      requests:
        cpu: 100m
        memory: 100Mi
    ports:
    - containerPort: 9121
...
</pre>
<p><a href="https://github.com/elastic/examples/blob/master/scraping-prometheus-k8s-with-metricbeat/guestbook.yaml">Fuente completa en GitHub</a>
</p>
<h3>Extracción de métricas con el módulo de Prometheus para Metricbeat
</h3>
<p><a href="/es/beats/metricbeat">
	Metricbeat</a> es el cargador ligero para métricas de Elastic.  El
	<a href="/guide/en/beats/metricbeat/7.0/metricbeat-module-prometheus.html">
	módulo de Prometheus</a> que se envía con Metricbeat puede reunir métricas
de tres maneras:
</p>
<ol start="1">
	<li>Conectándose al servidor Prometheus en el puerto&nbsp;9090 y extrayendo las
métricas ya recolectadas usando la API de federación de Prometheus (para obtener las
métricas que Prometheus recolecta)
	</li>
	<li>Conectándose al servidor Prometheus en el puerto&nbsp;9090 usando el
punto final /metrics (automonitoreo de Prometheus)
	</li>
	<li>Conectándose a exportadores Prometheus individualmente y parseando
el formato de exposición
	</li>
</ol>
<p>¿Por qué elegir un enfoque por sobre otro? Depende de
tu grado de comodidad con el servidor Prometheus.
</p>
<ul>
	<li>Si ya tienes el servidor Prometheus configurado para extraer métricas
y deseas buscar directamente en estas métricas por motivos de
integración, puedes comenzar con las opciones&nbsp;(1) y (2).
	</li>
	<li>Si, por el contrario, aún no tienes un servidor Prometheus
o no tienes inconveniente en extraer de los exportadores en paralelo con varias
herramientas, puedes elegir la opción&nbsp;(3).
	</li>
</ul>
<p>Nota: Algunas de las funcionalidades anteriores de Metricbeat son beta en la
versión&nbsp;7.0 de Metricbeat.  Te recomendamos 
	<a href="/es/downloads ">descargar la versión beta 7.0</a>
	o copiar los enlaces del contenedor desde
	<a href="https://www.docker.elastic.co/">
	https://www.docker.elastic.co/</a> y ejecutar la versión beta en un entorno que no sea de producción.
</p>
<h3>API de federación de Prometheus</h3>
<p>En general, la federación se usa para permitir el escalado, juntar sets de datos o hacer una copia de los datos disponibles en una ubicación diferente (para recuperación de desastre).  El servidor Prometheus proporciona un <a href="https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/federation/">punto final <code>/federation</code></a> al que Elastic se conecta para copiar las métricas que recolectó Prometheus por todos los motivos anteriores.
</p>
<pre class="prettyprint">...
  - module: prometheus
    period: 10s
    hosts: ["prometheus-service.monitoring.svc.cluster.local:9090"]
    metrics_path: '/federate'
    query:
      'match[]': '{__name__!=""}'
...
</pre>
<p><a href="https://github.com/elastic/examples/blob/master/scraping-prometheus-k8s-with-metricbeat/metricbeat-kube-state-and-prometheus-server.yaml">Fuente completa en GitHub</a><a href="https://github.com/elastic/examples/blob/master/scraping-prometheus-k8s-with-metricbeat/metricbeat-kube-state-and-prometheus-server.yaml"></a>
</p>
<p>En el ejemplo anterior, la búsqueda está configurada como cualquier cosa cuyo nombre no esté en blanco (vaci.  Quizás no quieras tomar todo, y los documentos de Prometheus tienen información sobre cómo escribir una condición de coincidencia más restrictiva.  En el ejemplo también se realiza la conexión al servidor Prometheus cada diez segundos, nuestro servidor de demostración solo recolecta de algunos pods y kube-state-metrics, pero quizás quieras cambiar el intervalo.
</p>
<h3>Automonitoreo de Prometheus</h3>
<p>Prometheus proporciona un punto final <code>/metrics</code>, al igual que los exportadores.  Esto es para que puedas recolectar métricas sobre el servidor Prometheus.  Está configurado de la siguiente manera:
</p>
<pre class="prettyprint">...
  - module: prometheus
    period: 10s
    hosts: ["prometheus-service.monitoring.svc.cluster.local:9090"]
    metrics_path: /metrics
...
</pre>
<p><a href="https://github.com/elastic/examples/blob/master/scraping-prometheus-k8s-with-metricbeat/metricbeat-kube-state-and-prometheus-server.yaml">Fuente completa en GitHub</a>
</p>
<h3>Extracción del exportador Prometheus</h3>
<p>Este extracto de YAML de un manifiesto para desplegar un DaemonSet
de Metricbeat le indica a Metricbeat que realice la autodetección
con 
	<code>kubernetes.labels.app</code> == <code>redis</code> y lea las métricas desde el puerto
9121 de ese pod.  Recuerda que el containerPort configurado para el contenedor
del exportador Redis es 9121.
</p>
<pre class="prettyprint">...
- condition.equals:
    kubernetes.annotations.prometheus.io/scrape: "true"
  config:
    - module: prometheus
      period: 10s
      # Redis pods
      hosts: ["${data.host}:9121"]
      metrics_path: /metrics
...
</pre>
<p>Una vez desplegado Metricbeat, a cualquier pod que cumpla con la condición
kubernetes.labels.app == redis se le aplica el módulo Prometheus;
y las métricas se recolectan del sidecar del exportador en el
puerto&nbsp;9121.
</p>
<p>Pero los metadatos hacen que el mundo de k8s gire, ¿verdad?  Hagamos
más con los metadatos y la característica de autodetección de Beats.  Echa un vistazo
a este reemplazo del extracto anterior de YAML:
</p>
<pre class="prettyprint">...
- condition.equals:
    kubernetes.annotations.prometheus.io/scrape: "true"
  config:
    - module: prometheus
      period: 10s
      hosts: ["${data.host}:${data.kubernetes.annotations.prometheus.io/port}"]
      metrics_path: /metrics
...
</pre>
<p><a href="https://github.com/elastic/examples/blob/master/scraping-prometheus-k8s-with-metricbeat/metricbeat-prometheus-auto-discover.yaml">Fuente completa en GitHub</a>
</p>
<p>Ahora en lugar de buscar exportadores para los pods de Redis, buscamos
exportadores para cualquier pod con una anotación
	<code>kubernetes.annotations.prometheus.io/scrape</code> configurada como verdadera.  También
de esta forma se configura la autodetección de Prometheus.  Generalmente, la autodetección
de Metricbeat está regida por una anotación en el espacio de nombres
elastic.co, pero como estamos hablando de leer desde los exportadores Prometheus,
debemos respetar las anotaciones de k8s estándar asociadas
con Prometheus.  Si observas la lista de hosts anterior:
</p>
<p><code>hosts: ["${data.host}:${data.kubernetes.annotations.prometheus.io/port}"]</code>
</p>
<p>Puedes ver que ya no codificamos de forma rígida el puerto&nbsp;9121, debido a que
ese es el puerto del exportador Redis.  La anotación 
	<code>prometheus.io/port</code> está configurada con el número de puerto del exportador.  Por motivos de integridad, aquí
hay un extracto de guestbook.yami en donde se configuraron estas
anotaciones:
</p>
<pre class="prettyprint">...
kind: Deployment
metadata:
  name: redis-master
spec:
  replicas: 1
  template:
    metadata:
      annotations:
        prometheus.io/scrape: "true"
        prometheus.io/port: "9121"
      labels:
        app: redis
...
</pre>
<p><a href="https://github.com/elastic/examples/blob/master/scraping-prometheus-k8s-with-metricbeat/guestbook.yaml">Fuente completa en GitHub</a>
</p>
<p>¿Ya dijimos que los metadatos hacen que el mundo de k8s gire? 
¿No había una canción de fines de la década de 1970 que decía así?
</p>
<h3>Visualización para obtener información</h3>
<p>Traer los datos al Elastic Stack es excelente, pero debes poder interactuar con ellos.  En el video siguiente veremos cómo abordar la creación de una visualización útil con métricas de Redis extraídas con Prometheus (y luego importadas al Elastic Stack) y eventos de Kubernetes recolectados de kube-state-metrics con Metricbeat directamente.
</p>
<p>Si te gustaría ir siguiendo el video y tener instrucciones detalladas, consulta
el 
	<a href="https://github.com/elastic/examples/blob/master/scraping-prometheus-k8s-with-metricbeat/README.md">
	repositorio de ejemplo</a>.
</p>
<div class="video embed-container" style="height: 319.725px;">
	<img style="width: 100%; margin: auto; display: block;" class="vidyard-player-embed" src="https://play.vidyard.com/kt1jkhu1sptWzV3Y1wrfwE.jpg" data-uuid="kt1jkhu1sptWzV3Y1wrfwE" data-v="4" data-type="inline">
</div>
<h2>Retomemos la observabilidad</h2>
<p>En la última sección creamos una visualización de Kibana para una
métrica de Redis clave (operaciones instantáneas por segundo) expuesta por el
exportador Redis de Oliver006.  Nuestro siguiente paso será recolectar logs
y luego crear un dashboard que combine los logs y las métricas
en todas nuestras aplicaciones.
</p>
<p>Para conocer cómo recolectar logs en un entorno de Kubernetes,
te recomendamos seguir las instrucciones en el repositorio 
	<a href="https://github.com/elastic/examples/blob/master/MonitoringKubernetes/README.md">
	elastic/examples</a> de GitHub.  En solo unos minutos puedes
lograr que Filebeat, Metricbeat y Packetbeat recolecten datos y
los publiquen en Elasticsearch.  Hay dashboards de muestra que se envían
con los distintos Beats, y siéntete libre de crear tus propias
visualizaciones de datos de Prometheus y combinarlas
para crear tus propios dashboards para la forma en que trabajas. Y si te encuentras con algún problema o deseas hablar sobre la observabilidad, consulta los 
	foros de 
	<a href="https://discuss.elastic.co">debate</a>.
</p>

blog-roscigno-wide.jpg

blog-roscigno-thumb.png

Elasticsearch Observability: Embracing Prometheus and OpenMetrics Standards for Metrics

Observabilidad en Elasticsearch: Adopción de estándares de Prometheus y OpenMetrics para métricas

<p>Con la versión&nbsp;6.5 del Elastic Stack, lanzamos dos formas nuevas de interactuar con tus datos: las UI de Infrastructure y Logs. Ambas se encuentran en etapa beta en la versión&nbsp;6.5, pero hablaremos más al respecto luego y te pediremos tu opinión. Quisiéramos hablar un poco sobre la motivación, la experiencia del usuario y la configuración de cada una de estas UI. Comencemos por la UI de Logs.</p><h2>UI de Logs</h2><h3>Motivación</h3><p>Es frecuente escuchar lo siguiente: “Solo dame los logs, no necesito nada sofisticado, todo lo que necesito saber está en los logs, solo quiero leerlos”. Te entendemos. La decisión es tuya:</p><p>Una experiencia tail -f mejorada con lo más reciente en la parte inferior; una experiencia visual con tablas, gráficos, nubes de etiquetas, etc.; o una vista tabular. Deberías poder trabajar del modo que mejor se adapte a tus necesidades, y la apertura del Elastic Stack soporta que así sea.</p><table border="0" style="width: 100%;"><tbody><tr><td><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltf9bdf54b4eeab8bc/5c57d6fb85820dce0bcc2bf5/Logs-small.jpg" data-sys-asset-uid="bltf9bdf54b4eeab8bc" alt="Logs-small.jpg" style="background-color: initial;"/> </td><td><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt1af8714b20964974/5c57d6ef16a7de000c2b32a0/visuals-small.jpg" data-sys-asset-uid="blt1af8714b20964974" alt="visuals-small.jpg"/> </td><td><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt7193fa48ab952fe4/5c57d6e94c9f4feb0b4c5843/discover-small.jpg" data-sys-asset-uid="blt7193fa48ab952fe4" alt="discover-small.jpg"/> </td></tr></tbody></table><h3>Experiencia del usuario</h3><p>Usar la UI de Logs es similar a hacer el seguimiento de un archivo de log, pero con todos los logs de todos tus sistemas disponibles en una consola. Los logs ingresan, y en la parte inferior de la vista se encuentra el registro más reciente, como en&nbsp;tail -f. De forma predeterminada, la UI de Logs te muestra todos los registros de todos los logs que cumplen con los criterios de configuración (veremos más sobre esto en la sección siguiente). Cuando estás trabajando sobre un problema y decides que no quieres todos los logs, de todos los servicios, todo junto (transmitiéndose más rápido de lo que alguien podría leer), simplemente debes cambiar la interacción escribiendo en la barra de búsqueda superior. Por ejemplo, si solo deseamos ver los errores&nbsp;404 de los pods httpd de Apache con el nivel de etiquetas de Kubernetes&nbsp;=&nbsp;“frontend”, comenzaremos a escribir en la barra de búsqueda y dejaremos que la característica autocompletar nos ayude a encontrar los logs correctos:</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt6f7988e6a847040c/5ca7ef626583cf3c4114a271/animated-gif-logs-ui-optimized.gif"/></p><p>Compara esto con abrir una terminal, autenticar con tu proveedor de k8s, determinar cuáles pods deseas y ejecutar kubectl logs -f … | grep 404 (o encontrar en un universo sin contenedores los nombres de host, usar SSH para iniciar sesión, hacer un seguimiento de los logs, etc.). Queremos facilitarte la vida y proporcionarte los datos de la forma que deseas verlos.</p><h3>Configuración</h3><p>Los <a href="/guide/en/kibana/6.x/xpack-logs.html">documentos de la UI de Logs</a> se encuentran en el lugar habitual, pero aquí destacaremos algunas opciones de configuración. Esta es la configuración predeterminada en la que puedes pegarlos en config/kibana.yml, y luego modificarlos desde los valores predeterminados:</p><pre class="prettyprint">xpack.infra.sources.default.logAlias: "filebeat-*"<br/>xpack.infra.sources.default.fields.timestamp: "@timestamp"<br/>xpack.infra.sources.default.fields.message: ['message', '@message']<br/></pre><p>La configuración es bastante simple, desde el principio las líneas que se muestran en la UI de Logs son el campo message de cada índice que coincide con el alias filebeat-*. ¿Y si deseas agregar todos tus índices de Logstash? Simplemente modifica xpack.infra.sources.default.logAlias en la entrada config/kibana.yml y reinicia Kibana:</p><pre class="prettyprint">#xpack.infra.sources.default.logAlias: "filebeat-*"<br/>xpack.infra.sources.default.logAlias: "filebeat-*,logstash-*"<br/></pre><p>No olvides reiniciar Kibana. Vuelve a abrir la UI de Logs y haz clic en Stream Live (Transmitir en vivo), deberías ver todos los logs de Logstash y Filebeat transmitiéndose a la UI de Logs.</p><p><strong>Nota</strong>: Si prefieres usar <a href="/guide/en/elasticsearch/reference/6.5/indices-aliases.html">alias de Elasticsearch</a>, simplemente configura xpack.infra.sources.default.logAlias con el nombre de alias y después actualiza el alias según lo necesites. Esta es la opción equivalente usando un alias de logs.</p><p>Crea el alias:</p><pre class="prettyprint">curl -X POST "localhost:9200/_aliases" -H 'Content-Type: application/json' -d'<br/>{<br/>    "actions" : [<br/>        { "add" : { "indices" : ["logstash-*", "filebeat-*"], "alias" : "logs" } }<br/>    ]<br/>}<br/>'<br/></pre><p>Actualiza config/kibana.yml:</p><pre class="prettyprint">#xpack.infra.sources.default.logAlias: "filebeat-*"<br/>xpack.infra.sources.default.logAlias: "logs"<br/></pre><h2>UI de Infrastructure</h2><h3>Motivación</h3><p>Vemos tres niveles de madurez básicos para gestionar la infraestructura:</p><ol><li>Descubrir que algo no funciona, luego abrir un sistema de monitoreo para profundizar.</li><li><span></span>Representar indicadores clave para todos los sistemas en un dashboard grande y observarlo, luego profundizar en los problemas.</li><li>Automatizar las operaciones con Machine Learning que descubra el comportamiento normal, detecte problemas emergentes y alerte operaciones.</li></ol><p>La UI de Infrastructure está diseñada para que las operaciones lleguen a la etapa “representar indicadores clave en un dashboard grande”. En realidad todos necesitamos llegar a la “etapa de automatización con Machine Learning”; puedes leer más sobre <a href="/es/products/stack/machine-learning">Machine Learning de Elastic</a>, y si ves el video al final de este blog, verás un flujo de trabajo que comienza con una alerta de una tarea de Machine Learning y avanza desde allí por el APM y el rastreo distribuido, la UI de Infrastructure y de Logs. Tener todos los logs, métricas, APM y rastreo distribuido juntos en Elasticsearch te permite usar todas las herramientas de análisis y visualización en todos tus datos.</p><p>Echemos un vistazo a la UI de Infrastructure, y luego profundizaremos. En esta vista, observamos los pods de Kubernetes agrupados por espacio de nombre. Estamos viendo el tráfico de red entrante. Si hacemos clic con el botón secundario sobre uno de los pods, podemos saltar a los logs de dicho pod o a un dashboard de métricas seleccionadas de dicho pod.</p><h3>Experiencia del usuario</h3><p>Actualmente se soportan tres tipos de dispositivos: hosts, pods de Kubernetes (k8s) y contenedores docker. El poder de la UI de Infrastructure es que puedes ver el estado de los indicadores clave de una gran cantidad de dispositivos. En un volumen alto, tienes cuadros de colores sin texto hasta que exploras un subconjunto interesante usando la barra de búsqueda o haciendo clic en un grupo. También puedes ingresar a los logs de un dispositivo o mostrar un dashboard de métricas.</p><p>Mencionamos “indicadores clave”; en este momento, esta es la lista, y todos provienen de Metricbeat:</p><p style="margin-left: 20px;">Hosts: CPU, Memory (Memoria), Load (Carga), Inbound Traffic (Tráfico entrante), Outbound Traffic (Tráfico saliente) y Log Rate (Tasa de logs)<br/>Kubernetes: CPU, Memory (Memoria), Inbound Traffic (Tráfico entrante), Outbound Traffic (Tráfico saliente)<br/>Docker: CPU, Memory (Memoria), Inbound Traffic (Tráfico entrante), Outbound Traffic (Tráfico saliente)</p><p>La agrupación te permite hacer zoom a la lista de dispositivos. Si soportas una aplicación en particular desplegada con Kubernetes, el grupo Namespace (Espacio de nombres) es el indicado en tu caso. Si crees que un problema está relacionado con un nodo en particular que se sobrecarga, quizás quieras subdividir aún más agrupando tanto por Namespace como por Node (Nodo). Esta es la lista de agrupaciones en este momento (y puedes usar hasta dos por tipo de dispositivo):</p><p style="margin-left: 20px;">Hosts: Availability Zone (Zona de disponibilidad), Machine Type (Tipo de máquina), Project ID (ID de proyecto), Cloud Provider (Proveedor Cloud)<br/>Kubernetes: Namespace (Espacio de nombres), Node (Nodo)<br/>Docker: Host, Availability Zone (Zona de disponibilidad), Machine Type (Tipo de máquina), Project ID (ID de proyecto), Provider (Proveedor)</p><p>Si ninguna de las agrupaciones anteriores soportan la forma en que deseas interactuar con tus datos, usa la barra de búsqueda. Comienza a escribir y la característica autocompletar del <a href="/guide/en/kibana/6.5/kuery-query.html">lenguaje de búsqueda de Kibana</a> (KQL) te guiará. Incluimos un ejemplo en el GIF de la UI de Logs arriba, comenzamos a escribir kubernetes y Kibana sugirió labels y tier, y luego proporcionó las opciones posibles según lo indexado en Elasticsearch.</p><p>Una vez que agrupas los recursos, puedes explorar un grupo haciendo clic sobre él, esto te permite ver más detalles sobre dicho grupo. Si te interesa algún host, pod o contenedor en particular, explora los logs o las métricas que le corresponden. Este es un fragmento de la vista de métricas de un host:</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt0db77ee61091f61f/5d2848c18e6f797b0da2f02e/screenshot-metrics-infrastructure-monitoring-feature-page.jpg"/></p><h3>Configuración</h3><p>Hay muy pocas configuraciones que realizar en la UI de Infrastructure. Solo despliega Metricbeat y habilita el <a href="/guide/en/beats/metricbeat/6.5/metricbeat-module-system.html">módulo System</a> (Sistema). Si ejecutas contenedores, habilita también los <a href="/guide/en/beats/metricbeat/6.5/metricbeat-module-kubernetes.html">módulos Kubernetes</a> y <a href="/guide/en/beats/metricbeat/6.5/metricbeat-module-docker.html">Docker</a>.</p><p>A menos que hayas modificado el patrón de índice predeterminado (metricbeat-*), ya terminaste. Si necesitas realizar alguna personalización, encontrarás los detalles en los <a href="/guide/en/kibana/6.x/xpack-infra.html">documentos de UI de Infrastructure</a>, incluiremos las opciones clave aquí:</p><pre class="prettyprint">xpack.infra.sources.default.metricAlias: "metricbeat-*"<br/>xpack.infra.sources.default.fields.host: "beat.hostname"<br/>xpack.infra.sources.default.fields.container: "docker.container.name"<br/>xpack.infra.sources.default.fields.pod: "kubernetes.pod.name"<br/></pre><h2>Da tu opinión</h2><p>Ambas UI son versiones beta, nos gustaría conocer tus comentarios (y seguir recibiéndolos incluso después de que se pongan a disposición del público en general). Cuéntanos cómo prefieres interactuar con tus datos. ¿Son suficientes las agrupaciones en esta versión beta de la UI de Infrastructure para soportar la forma de organización de tu equipo? ¿Qué sería mejor? ¿Contamos con las métricas correctas para controlar los colores? ¿Necesitas alguna forma diferente para filtrar los logs en la UI de Logs? Cuando ingresas en la vista de métricas desde la UI de Infrastructure, ¿ves las métricas que te interesan?</p><p>Visita el <a href="https://discuss.elastic.co/c/kibana">foro de debate de Kibana</a> y cuéntanos lo que te gusta, lo que no, lo que necesitas, etc. Los desarrolladores leen y responden estos debates, y les encanta conocer tu opinión. También puedes abrir una consulta, enviar una PR o mantenerte atento a estas en <a href="https://github.com/elastic/kibana">GitHub</a>.</p><h2>Súmate y dale una oportunidad</h2><p>Nuestro <a href="https://demo.elastic.co/">sistema de demostración</a> en vivo tiene logs y métricas en los que puedes realizar búsquedas, que puedes visualizar y con los que puedes interactuar. Dirígete al mosaico Infrastructure y haz clic allí para iniciar la UI de Infrastructure:</p><p><a href="https://demo.elastic.co"><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltc85a8861b14f7f05/5c57d682a669c2e50b763c45/JumpIn.jpg" data-sys-asset-uid="bltc85a8861b14f7f05" alt="JumpIn.jpg" width="200" height="187" style="width: 200;height: 187;"/></a></p><p>Puedes pasar a las vistas de Kubernetes o Docker, agrupar los objetos usando la UI o limitar la vista con la barra de búsqueda. Haz clic con el botón izquierdo en un host, pod o contenedor para iniciar la UI de Logs de ese objeto. Mientras te encuentres en demo.elastic.co, echa un vistazo a algunos de los dashboards y visualizaciones. Puedes navegar a distintas áreas desde la <a href="https://demo.elastic.co/">página de destino</a>.</p><h2>Ve una demostración</h2><p>Este video te muestra el flujo de trabajo de estas UI (y también Machine Learning y APM con rastreo distribuido). Nuevamente, muchas gracias por leer el blog y por tus comentarios.</p><div class="video embed-container" style="height: 478px;"><img style="width: 677;margin: auto;display: block;" class="vidyard-player-embed" src="https://play.vidyard.com/78EpMXQeU57jR7HrKsMXqK.jpg" data-uuid="78EpMXQeU57jR7HrKsMXqK" data-v="4" data-type="inline" width="677"/></div>

Infrastructure and Logs UI: New ways for Ops to interact with Elasticsearch

UI de Infrastructure y Logs: Nuevas formas para que las operaciones interactúen con Elasticsearch

Monitorea registros y métricas de Docker y Kubernetes con Elastic Stack. Envía datos con Beats, analízalos con Elasticsearch y visualízalos en Kibana.

<p>Este blog trata sobre el monitoreo de un entorno de contenedores: puede incluir <a href="https://cloud.google.com/kubernetes-engine/">Google Kubernetes Engine</a> (GKE), <a href="https://www.ibm.com/cloud/container-service">IBM Cloud Kubernetes Service</a> y cualquier otro entorno de Kubernetes (k8s) y Docker. Sin embargo, para los propósitos de este blog, estaremos usando el IBM Cloud Kubernetes Service.
</p>
<p>Es posible que te preguntes por qué escribimos&nbsp;sobre monitorear contenedores Docker y Kubernetes. Seguramente los proveedores del servicio de la nube manejan la infraestructura y&nbsp;solo podemos preocuparnos por nuestra aplicación, ¿cierto? Puede que tengas razón, pero somos el tipo de persona que revisa las críticas de Yelp incluso si hemos recibido recomendaciones personales; mientras más información tengo, mejor. Queremos que todos los registros y las métricas de aplicación y su entorno estén disponibles y queremos poder buscarlos, visualizarlos y estar pendiente de ellos al mismo tiempo. Ese monitoreo de contenedores típico es muy bueno, pero también vamos a mostrarte una forma genial de usar eventos de Kubernetes y metadatos para anotar las notificaciones sobre actualizaciones escaladas o continuas en mi gráfico de rendimiento de la aplicación.
</p>
<p>Antes de seguir, es importante definir un par de términos.
</p>
<ul>
	<li><strong>Registro:</strong> una marca de tiempo y un mensaje. Esto incluiría las entradas de registro típicas como “NGINX started at 13:42” (NGINX comenzó a las 13:42) y también eventos k8s como “There was an NGINX container with a Back-off restarting failed container at 16:20” (Hubo un contenedor NGINX con retroceso reiniciando el contenedor fallido a las 16:20”).</li>
	<li><strong>Métrica:</strong> una medida numérica recolectada en un período de tiempo fijo. Puede ser “las ventas a través de la página de comercio electrónico fueron de $50&nbsp;000 durante los últimos diez minutos” o “la utilización de CPU fue del 17&nbsp;% desde las 14:00:00 hasta las 14:00:10”.</li>
</ul>
<h2>Implementación de aplicaciones en un cluster de Kubernetes</h2>
<p>Para el ejemplo, vamos a usar esta aplicación basada en Apache HTTP Server, PHP y Redis.
</p>
<p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltb6c40127948a43cc/5c305565760e7f7a666d690f/k8s-module-1.png" data-sys-asset-uid="bltb6c40127948a43cc" alt="k8s-module-1.png">
</p>
<p>Además, para monitorear la infraestructura de la aplicación y el contenedor tenemos:&nbsp;
</p>
<ul>
	<li>Una implementación de Elasticsearch Service hospedada en Elastic Cloud.</li>
	<li><span></span>Beats: los transportadores ligeros de registros y métricas implementadas como un DaemonSet en el mismo cluster de Kubernetes. Ten en cuenta que esto puede reemplazar al Fluentd que se implementa normalmente en un cluster de Kubernetes.</li>
</ul>
<h2>Registros y métricas</h2>
<p>La aplicación mencionada anteriormente es solo una parte de un ecosistema que constantemente está generando información útil que deberíamos capturar. Estos son los niveles de los cuales recolectamos esos registros y métricas:
</p>
<ol>
	<li>Orquestación (Kubernetes)</li>
	<li><span></span>Hosts</li>
	<li>Aplicación</li>
	<li>Contenedor (Docker)</li>
</ol>
<p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltd3029c1072fc382e/5c57e478bc5d07ed0b48c928/k8s-module-2.png" data-sys-asset-uid="bltd3029c1072fc382e" alt="k8s-module-2.png">
</p>
<p>Para recolectar los datos, usamos <a href="/es/products/beats">Beats</a> (Filebeat, Metricbeat y Packetbeat) y los módulos System, Kubernetes y Docker junto con módulos para la aplicación (Apache y Redis). Implementamos un <a href="https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/controllers/daemonset/">DaemonSet</a> por cada Beat y dejamos que los Kubernetes los administren. Si te parece una lista larga, no entres en pánico; el autodescubrimiento de los Beats lo mantienen simple. Los detalles sobre implementar los Beats para monitorear una aplicación están en <a href="/es/blog/monitoring-an-application-running-in-docker-containers-and-kubernetes-with-the-elastic-stack">este blog</a> y el video que lo acompaña. De hecho, si quieres comenzar por el principio ve a la <a href="/es/docker-kubernetes-container-monitoring">página de monitoreo de contenedores</a> en Elastic.<span></span>
</p>
<p>Para indexar, almacenar, buscar, analizar y visualizar los datos, usé el servicio hospedado <a href="/es/cloud/elasticsearch-service/signup">Elasticsearch</a> Service. Cómo implementarlo en Elastic Cloud se <a href="/es/start">detalla en nuestra página de introducción</a>, así como la implementación de Elasticsearch y Kibana en un sistema que administras tú mismo. De cualquier manera, funciona muy bien.
</p>
<p>Mencionamos los Beats y módulos, y ellos se merecen una mejor presentación. Un Beat es un agente ligero que envía datos a Elasticsearch o Logstash. A veces, los Beats se implementan en donde se originan los datos, como en un sistema virtual o físico, y a veces se implementan junto con las fuentes, por ejemplo, como un DaemonSet (que es lo que hice aquí). Los módulos simplifican la recolección, clasificación, indexación y visualización de formatos de registro comunes.
</p>
<p>Eso sonó un poco aburrido; vamos a decirlo de esta forma: los módulos de Elastic son una experiencia precomprimida. Digamos que sabes todo sobre administrar Apache HTTPD Server, pero NGINX es algo nuevo para ti. Podrías buscar a alguien que sepa sobre eso y preguntarle “¿Qué es lo que buscas en los registros? ¿Qué métricas vigilas? ¿Puedes darme los greps de tu archivo del historial?” Las respuestas a esas preguntas, para mí, definen los módulos de Beat; paneles de control precomprimidos, búsquedas guardadas, clasificación y recolección de un montón de cosas como Kubernetes, Docker, NGINX, Apache, sistemas operativos, bases de datos, etc. En nuestra&nbsp;experiencia, es un conjunto muy poderoso de capacidades.
</p>
<p>El <a href="https://www.elastic.co/guide/en/beats/metricbeat/current/metricbeat-module-kubernetes.html">módulo k8s</a> recolecta métricas relacionadas con pods, nodos, volúmenes, ReplicaSets, implementaciones, etc. Cada métrica tiene un conjunto rico de metadatos unidos a ella para que puedas ligar los datos a tu aplicación. Por ejemplo, puede que no te importe que el pod <em>xyz</em> esté cerca del límite de la memoria de uso, pero si esa métrica parece estar asociada con el frontend de tu aplicación, entonces conoces el valor de tu negocio. También recolecta eventos (recuerda que incluí los eventos de Kubernetes en la definición anterior de registro), los cuales usaremos para enriquecer un gráfico de rendimiento en el video a continuación.
</p>
<p>El <a href="https://www.elastic.co/guide/en/beats/metricbeat/current/metricbeat-module-docker.html">módulo de Docker</a> recolecta las métricas relacionadas con los contenedores, hosts, memoria, redes, controles de estado, etc. Como el módulo de Kubernetes, los metadatos son muy valiosos para entender el rendimiento de tu aplicación y el entorno.
</p>
<p>Hay muchos otros <a href="https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/current/filebeat-modules.html">módulos para Filebeat</a> y <a href="https://www.elastic.co/guide/en/beats/metricbeat/current/metricbeat-modules.html">Metricbeat</a>. Además, <a href="https://www.elastic.co/guide/en/beats/packetbeat/current/visualizing-data-packetbeat.html">Packetbeat</a> se entrega con muchos paneles de control para servicios como Cassandra, Flows, HTTP, MySQL, MongoDB, etc.
</p>
<p>Ya verás lo fácil que es convertir los datos en inteligencia procesable. El video muestra lo siguiente:
</p>
<ul>
	<li>Visualizar eventos de Kubernetes con métricas de rendimiento de aplicación
	</li>
	<li>Explorar el conjunto de métricas de eventos del módulo de Kubernetes Metricbeat
	</li>
	<li>Navegar por los eventos de Kubernetes y crear la visualización personalizada</li>
</ul>
<div class="video embed-container" style="height: 319.725px;">
	<img style="width: 100%; margin: auto; display: block;" class="vidyard-player-embed" src="https://play.vidyard.com/FMHRF7JA2JhmPqpTNm4edp.jpg" data-uuid="FMHRF7JA2JhmPqpTNm4edp" data-v="4" data-type="inline">
</div>

Monitoring Kubernetes and Docker Containers with Beats: Logs, Metrics, and Metadata

Monitoreo de contenedores de Docker y Kubernetes con Beats: logs, métricas y metadatos

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