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Curso ELK: Fundamentos del Stack ELK

Curso ELK: Fundamentos del Stack ELK

Hace tiempo hablamos de como instalar el Stack de ELK bajo Docker, queremos hacer una serie de entradas en formato curso gratuito definiendo terminología, fundamentos y operativa práctica.

He comprado un NAS Asustor AS6804T y he vuelto a desplegar todo el ecosistema bajo Portainer + Docker. Así vamos a dar los fundamentos iniciales, si estás empezando en el mundo de la “observabilidad”.

¿Qué es ELK Stack?

ELK son las siglas de:

  • Elasticsearch: un motor de búsqueda y almacenamiento de datos. Pero no tipo Google… aquí puedes indexar registros, métricas, trazas o cualquier cosa que quieras buscar y analizar rápidamente.
  • Logstash: una herramienta que recoge datos de diferentes fuentes, los transforma y los envía a Elasticsearch.
  • Kibana: la interfaz bonita. Con ella puedes visualizar, buscar y analizar lo que está guardado en Elasticsearch.

En resumen: recoges logs, los transformas, los almacenas y los ves con gráficos y búsquedas.

Conceptos básicos que debes tener claros desde el principio

Término Explicación clara y para qué sirve
Índice Carpeta donde Elasticsearch guarda los logs. Piensa en ello como una tabla (pero en JSON).
Documento Cada log, línea o evento. Todo lo que mandas se convierte en un JSON dentro del índice.
Mapping El esquema de datos: qué campos hay y de qué tipo son (text, keyword, date, etc.).
Field Cada clave dentro de un documento JSON. Ej: host, message, user.name, etc.
@timestamp Es la hora del evento. Imprescindible para visualizar en gráficos y filtrar en Discover.
Data View Kibana necesita saber qué datos puede consultar. Es como decirle: “mírame en los índices logs-*”.
Alias Un nombre “fijo” para un índice o varios. Ideal para hacer rotación de datos y no romper queries.
Pipeline Camino que siguen los datos: llegan, se transforman (si toca) y se indexan.
Grok El regex de Logstash. Sirve para “romper” una línea de log y convertirla en campos separados.
Mutate Filtro en Logstash que modifica datos: cambia mayúsculas, elimina campos, añade tags, etc.
Beats Agentes ligeros que recogen datos: Filebeat (logs), Metricbeat (métricas), Packetbeat (red)…
Module Configuración predefinida de Filebeat (por ejemplo, para logs de Apache o NGINX).
Ingest Node Nodo de Elasticsearch que transforma datos sin Logstash (ideal para setups ligeros).
ILM (Index Lifecycle Management) Política que borra, rota o mueve índices automáticamente (útil para ahorrar espacio).
Template Reglas que se aplican automáticamente a nuevos índices (mappings, settings, etc).
Shard Un índice se divide en porciones llamadas “shards”. Sirven para paralelizar búsquedas.
Replica Copia de seguridad de un shard. Mejora la disponibilidad y el rendimiento de lectura.
Aggregation Forma de agrupar y calcular cosas (conteo, promedio, por término, por fecha…).
Cluster Health Estado global de Elasticsearch: green (todo bien), yellow (faltan réplicas), red (caído).
KQL (Kibana Query Language) Lenguaje para buscar cosas en Discover. Más sencillo que Lucene, más potente que SQL.
Dev Tools Console Terminal integrada en Kibana para escribir comandos y ver respuestas directamente.
Watcher Sistema para crear alertas personalizadas (requiere seguridad activada o versión de pago).
Transform Permite agrupar y pivotar datos, como en una tabla dinámica.
Snapshot Backup de los índices, configurable para guardar en NAS o bucket.
Dashboards Paneles gráficos interactivos. Puedes mostrar métricas, logs, contadores, tablas, etc.
Space Entornos separados dentro de Kibana. Útil para multiusuario o varios equipos.
APM Application Performance Monitoring: trazas de aplicaciones. Útil en microservicios.
Fleet / Agent Nueva forma unificada de gestionar Beats, directamente desde Kibana (8.x lo empuja bastante).

Menús principales dentro de Kibana

Como ya hemos comentado, Kibana es la “interfaz bonita”, así que vamos a explicar los menús más usados normalmente que podemos encontrar en las versiones actuales:

Analytics

Aquí es donde harás vida. Sirve para explorar datos y montar dashboards.

  • Discover: lo usas para buscar logs y ver qué está entrando. Muy útil cuando empiezas con un nuevo tipo de log.

  • Dashboards: paneles con gráficas, contadores, barras… Ideal para hacer informes o tener vistas en tiempo real.

  • Visualize/Lens: creación de gráficas. Lens es más visual y fácil, Visualize más técnico.

  • Canvas: presentaciones interactivas con datos en tiempo real (muy de marketing o directivos).

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Observability

Más centrado en logs, métricas y trazas en infraestructuras complejas.

  • Logs: interfaz especial para ver logs organizados por host o servicio.

  • Metrics: estadísticas del sistema (si integras metricbeat o Prometheus).

  • APM: trazas de aplicaciones (si usas Elastic APM).

  • Uptime: chequeo de servicios/URLs con Heartbeat.

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Security

Este módulo está muy enfocado al mundo SIEM.

  • Overview: visión general de eventos de seguridad.

  • Detections: reglas que detectan comportamientos sospechosos.

  • Timelines: reconstrucción de incidentes.

  • Cases: para gestionar investigaciones de seguridad.

Importante: muchas opciones aquí requieren tener activado el xpack.security (que en Docker por defecto viene desactivado).

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Management

Donde gestionas lo importante, como los índices, usuarios, y configuraciones internas.

  • Stack Management > Data Views: imprescindible para poder usar Discover o dashboards. Aquí defines qué índices quieres ver.

  • Dev Tools: consola tipo terminal donde puedes escribir comandos directamente contra Elasticsearch.

  • Index Management: ver el estado de tus índices, espacio ocupado, número de documentos, etc.

  • Users/Roles: si tienes seguridad activada, desde aquí se controla quién ve qué.

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Seguiremos con más entradas en próximos días…

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Acerca de Raul Unzue Pulido

Administrador de sistemas virtuales e infraestructuras IT, linuxero y entusiasta de la tecnología.

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