La mejor manera de comenzar a utilizar Amazon Elasticsearch Service consiste en consultar la Guía de introducción, que forma parte de nuestra documentación técnica. En cuestión de minutos, podrá implementar y utilizar un dominio de Amazon Elasticsearch Service. Para desarrollar experiencia práctica con Amazon Elasticsearch Service, cree una solución de análisis de logs con la ayuda de esta guía paso a paso.

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Expedia usa Amazon Elasticsearch Service (Amazon ES) para diferentes casos de uso fundamentales, desde la incorporación de logs a la monitorización de aplicaciones y la optimización de precios. En esta sesión, el equipo de Expedia explica de qué manera utilizaron Amazon ES y Kibana para analizar y visualizar logs de inicio de Docker, datos de AWS CloudTrail y métricas de aplicaciones. Comparten prácticas recomendadas para el diseño de una solución de análisis de logs segura y de escala ajustable con Amazon ES para que pueda añadir orígenes de datos nuevos casi sin esfuerzo y obtener información rápidamente. 

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En esta sesión, utilizamos logs web de Apache como ejemplo y mostramos cómo crear una solución de análisis completa. Primero, analizamos cómo configurar un clúster de Amazon ES e incorporar datos con Amazon Kinesis Firehose. Presentamos prácticas recomendadas para seleccionar tipos de instancias, opciones de almacenamiento, total de fragmentos y rotaciones de índices en función del procesamiento de datos de entrada. A continuación, mostramos cómo configurar un panel de Kibana y cómo crear widgets de panel personalizados. Finalmente, analizamos estrategias para la generación de informes ad-hoc personalizados.

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MirrorWeb presta servicios automáticos de archivo de contenido multimedia de redes sociales y sitios web con capacidad plena de búsqueda de texto para todo el contenido. El gobierno del Reino Unido contrató a MirrorWeb para la prestación de servicios de búsqueda en datos archivados durante 20 años provenientes de 4 800 sitios web. En esta sesión, MirrorWeb presenta el componente tecnológico que crearon con Amazon Elasticsearch Service (Amazon ES) para realizar búsquedas en 333 millones de documentos únicos (más de 120 TB) que lograron indexar en un plazo de 10 horas. Explican de qué manera migraron datos desde una ubicación on-premise a Amazon S3 con AWS Snowball y cómo procesaron los datos con instancias de spot de Amazon EC2, lo que les permitió reducir los costos en más de un 90%. También comentan cómo utilizaron AWS Lambda para incorporar datos en Amazon ES. Por último, comparten prácticas recomendadas para la creación de una arquitectura de búsqueda de documentos de gran escala.

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Las aplicaciones generan logs. La infraestructura genera logs. Inclusive los humanos generan logs (aunque normalmente los denominamos "información médica"). Mediante la incorporación y el análisis de logs, puede comprender el funcionamiento de sistemas complejos y detectar y diagnosticar rápidamente cuándo no están operando correctamente. En este taller, incorporamos y analizamos transmisiones de logs con Amazon Kinesis Firehose y Amazon Elasticsearch Service. Es necesario conocer los aspectos fundamentales de AWS (Amazon EC2, Amazon S3 y grupos de seguridad). Es necesario contar con una laptop con los navegadores Chrome o Firefox.

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El análisis de logs es un caso de uso común de big data que permite analizar datos de log de sitios web, dispositivos móviles, servidores, sensores y más para una amplia variedad de fines como marketing digital, monitorización de aplicaciones, detección de fraudes, tecnología publicitaria, videojuegos e IoT. En esta presentación técnica, lo guiaremos paso a paso en el proceso de crear una solución de análisis completa que incorpore, transforme y cargue datos de streaming con Amazon Kinesis Firehose, Amazon Kinesis Analytics y AWS Lambda. Los datos procesados se guardarán en un clúster de Amazon Elasticsearch Service y utilizaremos Kibana para ver los datos casi en tiempo real.

Objetivos de aprendizaje:

  1. Arquitectura de referencia para crear una solución de análisis de logs completa
  2. Información general de los servicios utilizados y cómo funcionan juntos
  3. Prácticas recomendadas para la implementación de análisis de logs

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Los lagos de datos pueden estar conformados por grandes volúmenes de datos no estructurados, lo que dificulta realizar búsquedas y análisis en ellos. Con Amazon Elasticsearch Service, puede indexar los metadatos y el contenido de los documentos que conforman los lagos de datos para poder realizar búsquedas en ellos con posterioridad. En esta presentación técnica, aprenderemos cómo usar Amazon Elasticsearch Service para crear un repositorio de metadatos para su lago de datos y para indexar el contenido de los documentos, lo que le permitirá encontrar archivos fácilmente en función del texto que contengan.

Objetivos de aprendizaje:

  • Conocer las capacidades de búsqueda y visualización de Amazon Elasticsearch Service
  • Aprender a configurar Amazon Kinesis Firehose para poder incorporar, transformar y cargar metadatos de documentos en Amazon Elasticsearch Service
  • Conocer las prácticas recomendadas para crear un repositorio de metadatos para lagos de datos con Amazon Elasticsearch Service

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Amazon Elasticsearch Service (Amazon ES) facilita la configuración y el uso de clústeres de Elasticsearch en AWS. Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) le permite lanzar recursos de AWS en una red virtual segura que usted defina. Amazon ES ahora admite puntos de conexión de VPC para que pueda crear una conexión privada entre una VPC y dominios de Amazon ES. En este seminario web, le mostraremos cómo configurar un dominio de Amazon ES y cómo enviar datos de log a dicho dominio desde una VPC. Entre los temas, se encuentran la seguridad, la escala y el control de acceso para Amazon ES con VPC.

Objetivos de aprendizaje:

  • Conocer el funcionamiento de los controles de seguridad en Amazon ES
  • Aprender a usar los puntos de conexión de Amazon VPC con Amazon ES
  • Incorporar prácticas recomendadas sobre seguridad y control de acceso para dominios de Amazon ES

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