{"id":27856,"date":"2017-07-17T07:20:19","date_gmt":"2017-07-17T07:20:19","guid":{"rendered":"http:\/\/www.zemsania.com\/?p=16762"},"modified":"2022-12-23T10:59:45","modified_gmt":"2022-12-23T10:59:45","slug":"motores-busqueda-logs-it","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/zemsaniaglobalgroup.com\/ca\/motores-busqueda-logs-it\/","title":{"rendered":"Motors de cerca i indexaci\u00f3 de logs del mercat: el nostre r\u00e0nquing"},"content":{"rendered":"

La digitalizaci\u00f3n de la econom\u00eda, de la sociedad y sobre todo de las empresas ha provocado que en los \u00faltimos a\u00f1os se hayan generado millones de datos, normalmente de dif\u00edcil comprensi\u00f3n<\/strong>. Para organizarlos, entenderlos y tratar de extraer patrones de comportamiento, han surgido metodolog\u00edas y profesionales expertos en Big Data<\/strong>. Gracias a esta forma de tratar los datos, se ha podido mejorar la toma de decisiones utilizando plataformas \u201cAnalytyics\u201d y, adem\u00e1s, proyectando esos an\u00e1lisis hacia el entorno de las predicciones utilizando algoritmos de \u201cDeep Learning\u201d (una disciplina del Machine Learning).<\/p>\n\n\n\n

Ahora bien, todas las m\u00e1quinas y dispositivos conectados generan una serie de informaciones que dejan constancia de los diferentes eventos que se producen dentro de su programaci\u00f3n y funcionamiento<\/strong>. Son informaciones \u201cno estructuradas\u201d llamadas logs. Estas informaciones de eventos tienen un gran valor, ya que muestran todas las afectaciones de un sistema<\/strong> (ya sea mediante un programa, una aplicaci\u00f3n, un servidor, un clic de cliente, una transacci\u00f3n de punto de venta, etc.), adem\u00e1s de representar aproximadamente un 75% del total de informaci\u00f3n que hay en una instalaci\u00f3n TIC. Su correcto almacenamiento y an\u00e1lisis puede resultar crucial a la hora de tomar decisiones relacionadas con la infraestructura IT y las decisiones de negocio de una compa\u00f1\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

Ahora bien, \u00bfqu\u00e9 programas existen en el mercado que puedan realizar estas funciones<\/strong>?<\/p>\n\n\n\n

Motores de b\u00fasqueda e indexaci\u00f3n de logs en la actualidad<\/h2>\n\n\n\n

El concepto de este tipo de programas se basa en el mismo modelo de Google o Bing, pero aplicado al registro de logs de los diferentes dispositivos de una compa\u00f1\u00eda. La idea es indexar en un motor de b\u00fasqueda toda esa informaci\u00f3n y correlacionarla para despu\u00e9s permitir realizar b\u00fasquedas de diferente tipo:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  • B\u00fasquedas estructuradas con diferentes condicionantes<\/strong>. Ejemplo: item \u00abventa\u00bb realizadas por el usuario \u00abX\u00bb.<\/li>\n\n\n\n
  • B\u00fasquedas no estructuradas<\/strong>, todas aquellas en las que aparezca un determinado valor, fecha o palabra.<\/li>\n\n\n\n
  • Agregaciones<\/strong>, como por ejemplo promedios de valores.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    Con una caracter\u00edstica com\u00fan: todas esas b\u00fasquedas se realizan en temps real<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

    Los principales sistemas de b\u00fasqueda e indexaci\u00f3n del mercado en la actualidad son los siguientes:<\/p>\n\n\n\n

    Elastic Search<\/strong>: se trata de un motor de b\u00fasqueda orientado a documentos basado en Apache. Presenta una serie de caracter\u00edsticas que lo hacen peculiar, como por ejemplo, que est\u00e1 orientado a documentos<\/strong> (JSON’S, basado en Apache Lucene), que est\u00e1 libre de schemas<\/strong>, es distribuido<\/strong> (escala de forma din\u00e1mica e implementa HA), es multi-tenant<\/strong> (opera sobre m\u00faltiples \u00edndices a la vez) y est\u00e1 centrado en API’S<\/strong>. Realiza, como en el ejemplo que hemos puesto en l\u00edneas anteriores, b\u00fasquedas estructuradas y no estructuradas y agregaciones en tiempo real.<\/p>\n\n\n\n

    Las dos capas principales que componentes Elastic Search son:<\/p>\n\n\n\n

      \n
    • Sistema distribuido<\/strong>: se encarga de implementar los protocolos y l\u00f3gica de coordinaci\u00f3n<\/strong> de los nodos de un cluster y el mantenimiento y gesti\u00f3n de los datos del mismo.<\/li>\n\n\n\n
    • Motor de b\u00fasqueda<\/strong>: facilita las funcionalidades de indexaci\u00f3n y b\u00fasqueda de archivos y documentos.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

      Log Trust<\/strong>: tal y como se define en su propia p\u00e1gina web, Log Trust es una plataforma Big Data en tiempo real concebida para capturar y almacenar datos para tratarlos<\/strong>. La diferencia con otras bases de datos tradicionales es que la informaci\u00f3n se guarda mediante eventos (los famosos logs). Este hecho provoca que no sean necesarias las funciones cl\u00e1sicas de \u00absobreescribir\u00bb y \u00abborrar\u00bb de las bases de datos tradicionales, ya que la informaci\u00f3n registrada est\u00e1 basada en acontecimientos con fecha y hora. Este nuevo concepto se basa en el denominado WORM<\/strong> (escribir una vez, leer muchas, en ingl\u00e9s).<\/p>\n\n\n\n

      Log Trust est\u00e1 especialmente recomendada para gestionar y extraer conclusiones \u00fatiles de los grandes vol\u00famenes de datos creados mediante el \u00abMachine Data\u00bb. Es decir, toda aquella informaci\u00f3n que crean las m\u00e1quinas sin que exista intervenci\u00f3n huamana previa.<\/p>\n\n\n\n

      Gray Log<\/strong>: se trata de una soluci\u00f3n Big Data, igual que las tres anteriores, que permite almacenar de forma centralizada todos los logs que m\u00e1quinas y dispositivos conectados<\/strong> generan de forma autom\u00e1tica. Ideal para mantener unidos todos los logs dentro de una arquitectura compleja, y evitar as\u00ed el frecuente problema de almacenamiento disperso que ocurre en sistemas IT muy complejos, propios de grandes compa\u00f1\u00edas del sector industrial.<\/p>\n\n\n\n

      Splunk<\/strong>: desde nuestro punto de vista, Splunk es el mejor software Big Data del mercado<\/strong>. Ya hemos realizado diferentes proyectos con esta herramienta, cuya principal caracter\u00edstica es que trabaja con los datos provenientes de las m\u00e1quinas (Machine Data) pero tambi\u00e9n con los datos corporativos<\/strong>. Su principal atributo es la capacidad de correlacionar datos para generar reportes y dashboards de indicadores y alarmas. Los principales usos de Splunk son los siguientes:<\/p>\n\n\n\n

        \n
      • Administraci\u00f3n de aplicaciones<\/strong>: soluci\u00f3n de problemas y monitorizaci\u00f3n de la degradaci\u00f3n de rendimientos<\/li>\n\n\n\n
      • Seguridad y cumplimiento normativo<\/strong>: respuestas inmediatas a cualquier incidencia relacionada con la seguridad.<\/li>\n\n\n\n
      • Gesti\u00f3n de infraestructuras y operaciones<\/strong>: monitorizaci\u00f3n proactiva y resoluci\u00f3n de problemas.<\/li>\n\n\n\n
      • An\u00e1lisis web y empresarial<\/strong>: visibilidad e inteligencia de clientes, servicios y transacciones y detecta tendencias y patrones de comportamiento.<\/li>\n\n\n\n
      • Capacidad de an\u00e1lisis de las eventualidades del negocio<\/strong>: Splunk es capaz de analizar c\u00f3mo un incidente puede influir de forma positiva o negativa en las ventas, log\u00edstica, negocio, marketing o finanzas de una compa\u00f1\u00eda.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

        En definitiva, estas son las plataformas Big Data estructuradas mediante logs m\u00e1s destacadas del mercado en la actualidad. Su importancia es cada vez mayor debido al alto n\u00famero (y crece constantemente) de datos generados a cada segundo por todas las m\u00e1quinas y dispositivos conectados del mundo.<\/p>\n\n\n\n

        En Zemsania somos expertos en Transformaci\u00f3n Digital para empresas. \u00bfQuieres que te ayudemos en tu camino hacia el \u00e9xito?<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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