{"id":35274,"date":"2019-10-31T22:03:22","date_gmt":"2019-10-31T19:03:22","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/razbiraemsya-s-machine-learning-v-elastic-stack-on-zhe-elasticsearch-on-zhe-elk\/"},"modified":"2019-10-31T22:03:22","modified_gmt":"2019-10-31T19:03:22","slug":"razbiraemsya-s-machine-learning-v-elastic-stack-on-zhe-elasticsearch-on-zhe-elk","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/es\/blog\/administrirovanie\/razbiraemsya-s-machine-learning-v-elastic-stack-on-zhe-elasticsearch-on-zhe-elk","title":{"rendered":"Explorando el Machine Learning en Elastic Stack (tambi\u00e9n conocido como Elasticsearch o ELK)","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

\"Explorando
\n
\nRecordemos que Elastic Stack se basa en la base de datos no relacional Elasticsearch, la interfaz web Kibana y los recolectores y procesadores de datos (el m\u00e1s conocido es Logstash, adem\u00e1s de varias Beats, APM y otros). Uno de los agradables a\u00f1adidos de todo este conjunto de productos es el an\u00e1lisis de datos mediante algoritmos de machine learning. En este art\u00edculo, exploramos qu\u00e9 son estos algoritmos. Les pedimos que sigan leyendo.
\n<\/a><\/noindex>
\nEl machine learning es una funci\u00f3n de pago de Elastic Stack, que es condicionalmente gratuita y forma parte del paquete X-Pack. Para comenzar a usarla, basta con activar el periodo de prueba de 30 d\u00edas tras la instalaci\u00f3n. Despu\u00e9s del periodo de prueba, se puede solicitar apoyo para su pr\u00f3rroga o adquirir una suscripci\u00f3n. El coste de la suscripci\u00f3n no se calcula en funci\u00f3n del volumen de datos, sino del n\u00famero de nodos utilizados. No, el volumen de datos afecta, por supuesto, al n\u00famero de nodos necesarios, pero en general, este enfoque de licencia es m\u00e1s humano respecto al presupuesto de la empresa. Si no se requiere un alto rendimiento, se puede economizar.<\/p>\n

El ML en Elastic Stack est\u00e1 escrito en C++ y se ejecuta fuera de la JVM, donde se ejecuta el propio Elasticsearch. Es decir, el proceso (que, por cierto, se llama autodetect) consume todo lo que no absorbe la JVM. En un entorno de demostraci\u00f3n esto no es tan cr\u00edtico, pero en un entorno de producci\u00f3n es importante asignar nodos individuales para las tareas de ML.<\/p>\n

Los algoritmos de machine learning se dividen en dos categor\u00edas \u2014 con supervisi\u00f3n<\/a><\/noindex> y sin supervisi\u00f3n<\/a><\/noindex>. En Elastic Stack, el algoritmo pertenece a la categor\u00eda \"sin supervisi\u00f3n\". A trav\u00e9s de este enlace<\/a><\/noindex> se puede consultar el aparato matem\u00e1tico de los algoritmos de machine learning.<\/p>\n

Para realizar an\u00e1lisis, el algoritmo de machine learning utiliza datos almacenados en los \u00edndices de Elasticsearch. Se pueden crear tareas de an\u00e1lisis tanto desde la interfaz de Kibana como a trav\u00e9s de la API. Si se hace esto a trav\u00e9s de Kibana, algunas cosas no son obligatorias de conocer. Por ejemplo, \u00edndices adicionales que el algoritmo utiliza en el proceso de trabajo. <\/p>\n

\u00cdndices adicionales utilizados en el proceso de an\u00e1lisis<\/b>.ml-state \u2014 informaci\u00f3n sobre modelos estad\u00edsticos (configuraciones de an\u00e1lisis);
\n.ml-anomalies-* \u2014 resultados del trabajo de los algoritmos de ML;
\n.ml-notifications \u2014 configuraciones de notificaciones sobre los resultados del an\u00e1lisis.<\/p>\n

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\nLa estructura de datos en la base de Elasticsearch consiste en \u00edndices y los documentos que contienen. Si se compara con una base de datos relacional, el \u00edndice se puede comparar con el esquema de la base de datos, y el documento con un registro en una tabla. Esta comparaci\u00f3n es aproximada y se presenta para facilitar la comprensi\u00f3n del material posterior para aquellos que solo han o\u00eddo hablar de Elasticsearch.<\/p>\n

A trav\u00e9s de la API se accede a la misma funcionalidad que a trav\u00e9s de la interfaz web, por lo que para mayor claridad y comprensi\u00f3n de los conceptos, mostraremos c\u00f3mo configurar a trav\u00e9s de Kibana. En el men\u00fa de la izquierda hay una secci\u00f3n de Machine Learning, en la que se puede crear una nueva tarea (Job). En la interfaz de Kibana, esto se ve como en la imagen de abajo. Ahora analizaremos cada tipo de tarea y mostraremos los tipos de an\u00e1lisis que se pueden construir aqu\u00ed.<\/p>\n

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\n
\nSingle Metric \u2014 an\u00e1lisis de una m\u00e9trica, Multi Metric \u2014 an\u00e1lisis de dos o m\u00e1s m\u00e9tricas. En ambos casos, cada m\u00e9trica se analiza en un entorno aislado, es decir, el algoritmo no tiene en cuenta el comportamiento de las m\u00e9tricas analizadas simult\u00e1neamente como podr\u00eda parecer en el caso de Multi Metric. Para realizar un c\u00e1lculo teniendo en cuenta la correlaci\u00f3n de diversas m\u00e9tricas, se puede aplicar an\u00e1lisis de Poblaci\u00f3n. Y Advanced \u2014 es la configuraci\u00f3n fina de los algoritmos con opciones adicionales para tareas espec\u00edficas. <\/p>\n

Single Metric<\/h2>\n

\nEl an\u00e1lisis de los cambios de una \u00fanica m\u00e9trica es lo m\u00e1s simple que se puede hacer aqu\u00ed. Despu\u00e9s de hacer clic en Crear Job, el algoritmo buscar\u00e1 anomal\u00edas.<\/p>\n

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\nEn el campo Aggregation<\/i> se puede elegir el enfoque para buscar anomal\u00edas. Por ejemplo, en Min<\/i> se considerar\u00e1n como an\u00f3malos los valores por debajo de los t\u00edpicos. Hay Max, High Mean, Low, Mean, Distinct<\/i> y otros. La descripci\u00f3n de todas las funciones se puede ver en el enlace<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

En el campo Field<\/i> se especifica el campo num\u00e9rico en el documento sobre el que realizaremos el an\u00e1lisis.<\/p>\n

En el campo Bucket span<\/i><\/a><\/noindex> es la granularidad de los intervalos en la l\u00ednea de tiempo sobre los que se llevar\u00e1 a cabo el an\u00e1lisis. Se puede confiar en la automatizaci\u00f3n o elegir manualmente. En la imagen de abajo se muestra un ejemplo de granularidad demasiado baja: puedes perder una anomal\u00eda. Con esta configuraci\u00f3n se puede modificar la sensibilidad del algoritmo a las anomal\u00edas.<\/p>\n

\"Explorando
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\nLa duraci\u00f3n de los datos recopilados es un aspecto clave que influye en la eficacia del an\u00e1lisis. Al analizar, el algoritmo identifica intervalos repetidos, calcula el intervalo de confianza (l\u00edneas base) y detecta anomal\u00edas: desviaciones inusuales del comportamiento normal de la m\u00e9trica. Solo como ejemplo:<\/p>\n

L\u00edneas base con un peque\u00f1o conjunto de datos:<\/p>\n

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\nCuando el algoritmo tiene algo de qu\u00e9 aprender, las l\u00edneas base lucen as\u00ed:<\/p>\n

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\nDespu\u00e9s de iniciar la tarea, el algoritmo identifica desviaciones an\u00f3malas de la norma y las clasifica por probabilidad de anomal\u00eda (se indica el color correspondiente entre par\u00e9ntesis):<\/p>\n

Advertencia (azul): menos de 25
\nMenor (amarillo): 25-50
\nMayor (naranja): 50-75
\nCr\u00edtico (rojo): 75-100<\/p>\n

En el gr\u00e1fico a continuaci\u00f3n, un ejemplo con anomal\u00edas detectadas.<\/p>\n

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\nAqu\u00ed se muestra el n\u00famero 94, que indica la probabilidad de anomal\u00eda. Es obvio que, dado que el valor est\u00e1 cerca de 100, esto representa una anomal\u00eda. En la columna debajo del gr\u00e1fico se indica una probabilidad despectivamente baja de 0.000063634% de que aparezca ese valor m\u00e9trico.<\/p>\n

Adem\u00e1s de buscar anomal\u00edas en Kibana, se puede iniciar la predicci\u00f3n. Esto se hace de manera sencilla desde la misma vista con anomal\u00edas \u2014 bot\u00f3n Prever<\/i> en la esquina superior derecha.<\/p>\n

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\nLa predicci\u00f3n se realiza con un m\u00e1ximo de 8 semanas hacia adelante. Incluso si se desea mucho, no se puede m\u00e1s por dise\u00f1o.<\/p>\n

\"Explorando
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\nEn algunas situaciones, la predicci\u00f3n ser\u00e1 muy \u00fatil, por ejemplo, cuando se rastrea la carga de usuario en la infraestructura.<\/p>\n

Multi M\u00e9trica<\/h2>\n

\nPasamos a la siguiente posibilidad de ML en Elastic Stack: el an\u00e1lisis de m\u00faltiples m\u00e9tricas en una sola vez. Pero esto no significa que se analizar\u00e1 la dependencia de una m\u00e9trica sobre la otra. Es lo mismo que Single Metric, solo que con m\u00faltiples m\u00e9tricas en una sola pantalla para facilitar la comparaci\u00f3n de la influencia de una sobre la otra. Hablaremos sobre el an\u00e1lisis de la dependencia de una m\u00e9trica sobre otra en la secci\u00f3n de Poblaci\u00f3n.<\/p>\n

Despu\u00e9s de hacer clic en el cuadrado de Multi M\u00e9trica, aparecer\u00e1 una ventana con la configuraci\u00f3n. Nos detendremos en esto con m\u00e1s detalle.<\/p>\n

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\nPrimero, es necesario seleccionar los campos para el an\u00e1lisis y la agregaci\u00f3n de datos por ellos. Las opciones de agregaci\u00f3n aqu\u00ed son las mismas que para Single Metric (Max, High Mean, Low, Mean, Distinct<\/i> y otros). Luego, los datos se pueden dividir opcionalmente por uno de los campos (el campo Dividir Datos<\/i>). En el ejemplo lo hicimos por el campo OriginAirportID<\/i>. Tenga en cuenta que el gr\u00e1fico de m\u00e9tricas a la derecha ahora se presenta como un conjunto de gr\u00e1ficos.<\/p>\n

\"Explorando
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\nCampo Campos Clave (Influencers)<\/i> influye directamente en las anomal\u00edas encontradas. Por defecto, siempre habr\u00e1 al menos un valor aqu\u00ed, y puedes a\u00f1adir adicionales. El algoritmo tomar\u00e1 en cuenta la influencia de estos campos durante el an\u00e1lisis y mostrar\u00e1 los valores m\u00e1s \"influyentes\".<\/p>\n

Despu\u00e9s de iniciar, en la interfaz de Kibana aparecer\u00e1 algo as\u00ed.<\/p>\n

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\nEsta es la llamada mapa t\u00e9rmico de anomal\u00edas para cada valor del campo OriginAirportID<\/i>, que hemos indicado en Dividir Datos<\/i>. Al igual que en el caso de Single Metric, el color representa el nivel de desviaci\u00f3n an\u00f3mala. Un an\u00e1lisis similar se puede realizar, por ejemplo, para estaciones de trabajo para rastrear aquellas con un n\u00famero sospechosamente alto de autorizaciones, etc. Ya hemos escrito sobre eventos sospechosos en EventLog de Windows<\/a><\/noindex>, que tambi\u00e9n se pueden recopilar y analizar aqu\u00ed.<\/p>\n

Debajo del mapa t\u00e9rmico hay una lista de anomal\u00edas, desde cada una se puede acceder a la vista de Single Metric para un an\u00e1lisis detallado.<\/p>\n

Poblaci\u00f3n<\/h2>\n

\nPara buscar anomal\u00edas entre correlaciones entre diferentes m\u00e9tricas en Elastic Stack, hay un an\u00e1lisis de Poblaci\u00f3n especializado. Es precisamente con su ayuda que se pueden buscar valores an\u00f3malos en el rendimiento de un servidor en comparaci\u00f3n con los dem\u00e1s al, por ejemplo, aumentar la cantidad de solicitudes al sistema objetivo.<\/p>\n

\"Explorando
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\nEn esta ilustraci\u00f3n, el campo de Poblaci\u00f3n indica el valor al que se relacionar\u00e1n las m\u00e9tricas analizadas. En este caso, es el nombre del proceso. Como resultado, veremos c\u00f3mo la carga del CPU de cada uno de los procesos influy\u00f3 entre s\u00ed.<\/p>\n

Note que el gr\u00e1fico de datos analizados es diferente en comparaci\u00f3n con los casos de Single Metric y Multi Metric. Esto se ha dise\u00f1ado en Kibana para mejorar la percepci\u00f3n de la distribuci\u00f3n de los valores de los datos analizados.<\/p>\n

\"Explorando
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\nDel gr\u00e1fico se puede ver que el proceso stress<\/i> (por cierto, generado por una utilidad especial) en el servidor poipu<\/i>, que influy\u00f3 (o fue un influenciador) en la aparici\u00f3n de esta anomal\u00eda.<\/p>\n

Avanzado<\/h2>\n

\nAn\u00e1lisis con ajustes finos. En el an\u00e1lisis Avanzado, aparecen configuraciones adicionales en Kibana. Despu\u00e9s de hacer clic en el men\u00fa de creaci\u00f3n en la opci\u00f3n Avanzado, aparece esta ventana con pesta\u00f1as. La pesta\u00f1a Detalles del trabajo<\/i> se omiti\u00f3 intencionadamente, ya que contiene configuraciones b\u00e1sicas no relacionadas directamente con la configuraci\u00f3n del an\u00e1lisis.<\/p>\n

\"Explorando
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\nEn summary_count_field_name<\/i> se puede especificar opcionalmente el nombre del campo en los documentos que contiene valores agregados. En este ejemplo, es la cantidad de eventos por minuto. En categorization_field_name<\/i><\/a><\/noindex> se indica el nombre del campo del documento que contiene un valor variable. Con la m\u00e1scara de este campo, se pueden dividir los datos analizados en subconjuntos. Tenga en cuenta el bot\u00f3n A\u00f1adir detector<\/i> en la ilustraci\u00f3n anterior. A continuaci\u00f3n, el resultado de pulsar este bot\u00f3n.<\/p>\n

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\nAqu\u00ed hay un bloque adicional de configuraciones para ajustar el detector de anomal\u00edas a una tarea espec\u00edfica. Los casos de uso concretos (especialmente en materia de seguridad) los abordaremos en art\u00edculos posteriores. Por ejemplo, mire<\/a><\/noindex> uno de los casos analizados. Est\u00e1 relacionado con la b\u00fasqueda de valores raramente aparecidos y se implementa con la funci\u00f3n rare<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

En el campo function<\/i> se puede seleccionar una funci\u00f3n espec\u00edfica para la b\u00fasqueda de anomal\u00edas. Adem\u00e1s de rare<\/i>, hay un par de funciones interesantes m\u00e1s \u2014 time_of_day<\/i> y time_of_week<\/i><\/a><\/noindex>. Detectan anomal\u00edas en el comportamiento de las m\u00e9tricas a lo largo del d\u00eda o la semana, respectivamente. Las otras funciones de an\u00e1lisis se encuentran en la documentaci\u00f3n<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

En field_name<\/i> se indica el campo del documento por el cual se realizar\u00e1 el an\u00e1lisis. By_field_name<\/i> puede usarse para separar los resultados del an\u00e1lisis por cada valor individual del campo del documento aqu\u00ed indicado. Si se completa over_field_name<\/i> se obtendr\u00e1 un an\u00e1lisis de poblaci\u00f3n, el cual discutimos anteriormente. Si se indica un valor en partition_field_name<\/i>, se calcular\u00e1n l\u00edneas de base separadas para cada valor de este campo del documento (como valores pueden actuar, por ejemplo, el nombre del servidor o del proceso en el servidor). En exclude_frequent<\/i> se puede seleccionar todo<\/i> o ninguno<\/i>, lo que significar\u00e1 la exclusi\u00f3n (o inclusi\u00f3n) de los valores que aparecen con frecuencia en los campos de los documentos.<\/p>\n

En este art\u00edculo, intentamos presentar de manera concisa las capacidades de aprendizaje autom\u00e1tico en Elastic Stack, y han quedado muchos detalles fuera de la discusi\u00f3n. Cu\u00e9ntenos en los comentarios qu\u00e9 casos han logrado resolver con Elastic Stack y para qu\u00e9 tareas lo utilizan. Para ponerse en contacto con nosotros, puede utilizar mensajes privados en Habr o el formulario de contacto en el sitio web<\/a><\/noindex>.
\n
Fuente: habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

\u041d\u0430\u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0432 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 Elastic Stack \u043b\u0435\u0436\u0430\u0442 \u043d\u0435\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0431\u0430\u0437\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 Elasticsearch, \u0432\u0435\u0431-\u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441 Kibana \u0438 \u0441\u0431\u043e\u0440\u0449\u0438\u043a\u0438-\u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (\u0441\u0430\u043c\u044b\u0439 \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u044b\u0439 Logstash, \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 Beats, APM \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435). \u041e\u0434\u043d\u043e \u0438\u0437 \u043f\u0440\u0438\u044f\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e 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