Ranking de motores de búsqueda e indexación de logs

La digitalización de la economía, de la sociedad y sobre todo de las empresas ha provocado que en los últimos años se hayan generado millones de datos, normalmente de difícil comprensión. Para organizarlos, entenderlos y tratar de extraer patrones de comportamiento, han surgido metodologías y profesionales expertos en Big Data. Gracias a esta forma de tratar los datos, se ha podido mejorar la toma de decisiones utilizando plataformas “Analytyics” y, además, proyectando esos análisis hacia el entorno de las predicciones utilizando algoritmos de “Deep Learning” (una disciplina del Machine Learning).

Ahora bien, todas las máquinas y dispositivos conectados generan una serie de informaciones que dejan constancia de los diferentes eventos que se producen dentro de su programación y funcionamiento. Son informaciones “no estructuradas” llamadas logs. Estas informaciones de eventos tienen un gran valor, ya que muestran todas las afectaciones de un sistema (ya sea mediante un programa, una aplicación, un servidor, un clic de cliente, una transacción de punto de venta, etc.), además de representar aproximadamente un 75% del total de información que hay en una instalación TIC. Su correcto almacenamiento y análisis puede resultar crucial a la hora de tomar decisiones relacionadas con la infraestructura IT y las decisiones de negocio de una compañía.

Ahora bien, ¿qué programas existen en el mercado que puedan realizar estas funciones?

Motores de búsqueda e indexación de logs en la actualidad

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 compañía. La idea es indexar en un motor de búsqueda toda esa información y correlacionarla para después permitir realizar búsquedas de diferente tipo:

  • Búsquedas estructuradas con diferentes condicionantes. Ejemplo: item “venta” realizadas por el usuario “X”.
  • Búsquedas no estructuradas, todas aquellas en las que aparezca un determinado valor, fecha o palabra.
  • Agregaciones, como por ejemplo promedios de valores.

Con una característica común: todas esas búsquedas se realizan en tiempo real.

Los principales sistemas de búsqueda e indexación del mercado en la actualidad son los siguientes:

Elastic Search: se trata de un motor de búsqueda orientado a documentos basado en Apache. Presenta una serie de características que lo hacen peculiar, como por ejemplo, que está orientado a documentos (JSON’S, basado en Apache Lucene), que está libre de schemas, es distribuido (escala de forma dinámica e implementa HA), es multi-tenant (opera sobre múltiples índices a la vez) y está centrado en API’S. Realiza, como en el ejemplo que hemos puesto en líneas anteriores, búsquedas estructuradas y no estructuradas y agregaciones en tiempo real.

Las dos capas principales que componentes Elastic Search son:

  • Sistema distribuido: se encarga de implementar los protocolos y lógica de coordinación de los nodos de un cluster y el mantenimiento y gestión de los datos del mismo.
  • Motor de búsqueda: facilita las funcionalidades de indexación y búsqueda de archivos y documentos.

Log Trust: tal y como se define en su propia página web, Log Trust es una plataforma Big Data en tiempo real concebida para capturar y almacenar datos para tratarlos. La diferencia con otras bases de datos tradicionales es que la información se guarda mediante eventos (los famosos logs). Este hecho provoca que no sean necesarias las funciones clásicas de “sobreescribir” y “borrar” de las bases de datos tradicionales, ya que la información registrada está basada en acontecimientos con fecha y hora. Este nuevo concepto se basa en el denominado WORM (escribir una vez, leer muchas, en inglés).

Log Trust está especialmente recomendada para gestionar y extraer conclusiones útiles de los grandes volúmenes de datos creados mediante el “Machine Data”. Es decir, toda aquella información que crean las máquinas sin que exista intervención huamana previa.

Gray Log: se trata de una solución Big Data, igual que las tres anteriores, que permite almacenar de forma centralizada todos los logs que máquinas y dispositivos conectados generan de forma automática. Ideal para mantener unidos todos los logs dentro de una arquitectura compleja, y evitar así el frecuente problema de almacenamiento disperso que ocurre en sistemas IT muy complejos, propios de grandes compañías del sector industrial.

Splunk: desde nuestro punto de vista, Splunk es el mejor software Big Data del mercado. Ya hemos realizado diferentes proyectos con esta herramienta, cuya principal característica es que trabaja con los datos provenientes de las máquinas (Machine Data) pero también con los datos corporativos. 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:

  • Administración de aplicaciones: solución de problemas y monitorización de la degradación de rendimientos
  • Seguridad y cumplimiento normativo: respuestas inmediatas a cualquier incidencia relacionada con la seguridad.
  • Gestión de infraestructuras y operaciones: monitorización proactiva y resolución de problemas.
  • Análisis web y empresarial: visibilidad e inteligencia de clientes, servicios y transacciones y detecta tendencias y patrones de comportamiento.
  • Capacidad de análisis de las eventualidades del negocio: Splunk es capaz de analizar cómo un incidente puede influir de forma positiva o negativa en las ventas, logística, negocio, marketing o finanzas de una compañía.

En definitiva, estas son las plataformas Big Data estructuradas mediante logs más destacadas del mercado en la actualidad. Su importancia es cada vez mayor debido al alto número (y crece constantemente) de datos generados a cada segundo por todas las máquinas y dispositivos conectados del mundo.

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