​grokdebugger.com

Онлайн-эмулятор grok-паттерна для Logstash. Нет сомнений, что многие о нём знают, но тем, кто слышит впервые, этот инструмент сэкономит часы на отладку grok-паттернов.

Полезный инструмент мониторинга для пользователей Elasticsearch — DBeast. Никто не спорит, что есть Zabbix, Prometheus, TICK Stack и много чего ещё. А есть DBeast: открытый и бесплатный.

Какой мониторинг на борту:
🔍Elastic stack monitor
🔍Elasticsearch host overview
🔍Logstash overview
🔍Logstash instance monitor
🔍Logstash pipeline analytics
🔍Elasticsearch ingest pipelines overview
🔍Elasticsearch ingest pipeline analytics
🔍Elasticsearch index level monitor
🔍Elasticsearch index patterns monitor
🔍Elasticsearch shard level monitor
🔍Machine Learning Jobs monitoring

Запуск официальных тренингов по Zabbix на русском языке

Галс Софтвэр (Казахстан) получил статус Zabbix Certified Trainer, а это означает возможность проведения сертифицированных тренингов с возможностью получения официальных сертификатов вендора. Все тренинги и сертификации будут проводиться на русском языке. Предлагаем ознакомиться с расписанием ближайших публичных тренингов:

Zabbix Certified Specialist (ZCS) 11-15 марта 2024 года (оффлайн + онлайн)

Zabbix Certified Professional (ZCP) 8-10 апреля 2024 года (оффлайн + онлайн)

Также возможно проведение закрытых тренингов по запросу.

Задать вопросы и получить дополнительную информацию вы можете у @galssoftware, по запросу на welcome@galssoftware.com или на сайте galssoftware.com.

Вышел OpenSearch 2.12 и его ключевые обновления:

✨Встроенная интеграция с Apache Spark

Не спорим, очень полезно для решения разных аналитических задач.

✨Улучшения производительности

- Конкурентный поиск по сегментам перешел в GA. Подробнее.
- Агрегированные гистограммы по датам можно фильтровать по временным интервалам
- Новый тип поля match_only_text, который похож на текстовое поле, но не поддерживает скоринг и более эффективен по части хранения данных.

✨Новый эндпоинт для отслеживания тяжелых запросов

GET /_insights/top_queries — показывает длительные запросы

И ряд других улучшений в области ML. Подробнее можно узнать в блоге OpenSearch.

Заметки к релизу
Песочница с OpenSearch 2.12

Весенняя волна 3-дневных интенсивов по OpenSearch и Elastic Stack

Программа открывается при нажатии на соответствующий курс ниже.

🔎 OpenSearch — 4-6 марта (уже на следующей неделе)
🔎 Elastic Stack — 25-27 марта

Интенсив — это как ракета-носитель, которая за 3 дня выведет вас на заданную орбиту. Вы сможете сразу приступить к работе вместо долгого изучения документации по каждому из компонентов OpenSearch или Elastic Stack. А если вы руководитель, сможете сэкономить на привлечении консалтинга со стороны.

Вопросы можно задать @galssoftware либо по почте welcome@gals.software.

Используете ли вы Elastic для мониторинга? В этой статье разобран пример мониторинга тестового приложения Elastiflix — поисковика по фильмотеке. К приложению цепляется Open Telemetry и передает данные в Elastic.

Из чего состоит приложение:
🔎javanoscript-frontend: фронтэнд на React.
🔎node-server: бэкэнд.
🔎dotnet-login: сервис login, который возвращает рандомное имя пользователя.

Знали ли вы, что с версии 2.4 OpenSearch Dashboards начал поддерживать несколько источников данных. То есть вы можете подключить OpenSearch Dashboards к нескольким кластерам одновременно и работать с ними из одной консоли. Ссылка на раздел документации.

1-3 апреля проведем курс по OpenSearch🔎

Приглашаем присоединиться к 3-дневному онлайн-интенсиву по OpenSearch. Программа курса.

Чем полезен курс:

🚀 за 3 дня вы получите структурированную информацию, которую при самостоятельном изучении нужно собирать по документации и по разным статьям в интернете.

🚀 вашему руководителю не придется привлекать субподряд для внедрения или поддержки OpenSearch, вы сможете работать с ним самостоятельно.

🚀 в курсе множество практических заданий, после выполнения которых вы получите бесценный опыт работы с OpenSearch, OpenSearch Dashboards, DataPrepper, Fluentbit, Logstash и другими компонентами.

Запрос на участие в курсе вы можете отправить в телеграм @galssoftware, на почту welcome@gals.software, либо через форму обратной связи на странице с программой курса.

​Используете ли вы Elastic для мониторинга? Если да, то, возможно знаете, сто стэк очень плотно дружит с OpenTelemetry, а в Kibana можно настраивать представления для наблюдения за трейсами. В этой статье из блога они рассказывают как Elastic дружит с OpenTelemetry.

Вышел Fluent Bit v3, о чем было объявлено на KubeCon EU. По ссылке описание релиза и видео с конференции.

Поставьте в комментариях 🔥 кто его использует.

Ключевые нововведения:
🚀 Новые фильтры для метрик Windows и MacOS.
🚀 Новый синтаксический анализатор на основе SQL для поиска и преобразования логов в потоке перед их маршрутизацией в хранилище.
🚀 Поддержка HTTP/2.

Вышел OpenSearch 2.13

Помимо пачки улучшений, связанных с машинным обучением, в этой версии в GA перешел функционал поиска по внешнему Apache Spark. Еще появился контроль за нагрузкой поиска и индексации, который позволяет ограничивать количество запросов в кластер. Также добавился функционал кросс-кластерного алертинга (можно настраивать оповещения на основе данных из разных кластеров.

Скачать
Заметки к выпуску
Документация

В OpenSearch есть интересный функционал — поиск по снапшотам (searchable snapshots). С ним вы можете искать по индексам, которые хранятся в виде снапшотов в удаленных репозиториях без необходимости предварительного восстановления индекса в кластер. Справедливости ради, скажем, что в ElasticSearch тоже есть такой функционал, но он доступен только с подписки уровня Enterprise.

Чтобы обеспечить доступ к таким снапшотам, одной из ролей кластера нужно присвоить роль search:

node.name: snapshots-node
node.roles: [ search ]

После этого подключить снапшот к кластеру в виде индекса:

POST /_snapshot/my-repository/my-snapshot/_restore
{
"storage_type": "remote_snapshot",
"indices": "my-index"
}

Подробнее в документации. Пользуетесь searchable snapshots?

Новый OpenSearch 2.14 уже доступен для скачивания

Что нового:

- улучшена производительность гибридного поиска
- улучшена производительность запросов по гистограммам с мульти-диапазонами
- появилась поддержка многоуровнего кэша (экспериментальная функция)
- расширена поддержка множественных источников для OpenSearch Dashboards в разрезе использования плагинов
- повышена гибкость межкластерного взаимодействия по части настроек безопасности
- дополнительные улучшения по части машинного обучения

Скачать
Заметки к выпуску
Документация

Elastic 8.14 с ES|QL уже доступен для скачивания

Ключевое: ES|QL в GA (Что такое ES|QL)

Заметки к выпуску

Вышел OpenSearch 2.15

Что нового:

🚀 появились batch-enabled processors, которые умеют работать многопоточно. Пока таковыми стали только text_embedding и sparse_encoding

🚀 появилась параллельная обработка при гибридном поиске (лексический (BM25) + семантическим векторный поиск)

🚀 улучшилась производительность поиска благодаря поддержке JDK21 и SIMD (Single Instruction, Multiple Data)

🚀 появился новый тип поля wildcard для более эффективного поиска полей, которые не имеют естественной структуры токенов

🚀 появились вычисляемые поля. Значение такого поля рассчитывается во время запроса, поэтому вы можете добавлять или управлять уже проиндексированными полями, выполняя сценарии в документе в реалтайме, вместо необходимости индексировать или хранить поля отдельно.

🚀 и многое другое.

Загрузить новую версию

Заметки к выпуску

Playground

Вышел OpenSearch 2.16

Улучшения по части поиска, машинного обучения, аналитике безопасности и производительности.

Заметки к выпуску

Загрузка

OpenSearch Playground

Статья из блога Домклик на Хабре про преимущества фильтра Dissect над Grok при обработке данных в Logstash.

Dissect — хорошая альтернатива Grok. Он в разы производительнее за счёт того, что фильтрация происходит не на основе регулярных выражений. Особенно хорошо фильтр подходит для повторяющихся данных, но даже если они различаются, можно написать большую, страшную конфигурацию, которая будет выполнять обработку.

Grok — сильно гибче, удобнее, проще, но, к сожалению, за эти плюсы приходится расплачиваться огромными вычислительными ресурсами. Безусловно, при маленькой нагрузке (или если вы очень богаты), можно и нужно пользоваться Grok.

Две полезных статьи Хабре по поиску в Elastic

Алгоритмы ранжирования в Elasticsearch: настройка и кастомизация scoring модели

Многоязычный поиск в Elasticsearch: от Hello до Donaudampfschifffahrtsgesellschaftskapitän

Некоторое время назад вышел OpenSearch 2.17 (пост в блоге OpenSearch от 17 сентября)

Заметки к выпуску

Загрузка

OpenSearch Playground

​Gain deeper insights with OpenSearch Query Insights

Инструмент OpenSearch Query Insights предназначен для того, чтобы дать представление об эффективности поисковых запросов, помогая выявлять узкие места и оптимизировать производительность. Query Insights собирает и анализирует данные о производительности каждого запроса. В этой статье в блоге OpenSearch разбирают работу этого инструмента.