Pular para o conteúdo principal

Rodando Elasticsearch de Forma Cloud-Native com ECK: Um Guia Prático

No dinâmico cenário tecnológico atual, a agilidade e a escalabilidade são mais do que vantagens competitivas; são necessidades. Para empresas que dependem de grandes volumes de dados para suas operações, como é o caso de muitas que utilizam o Elasticsearch, a capacidade de gerenciar e escalar a infraestrutura de forma eficiente é crucial. É nesse contexto que a abordagem cloud-native se destaca, e o uso de ferramentas como Kubernetes e o Elastic Cloud on Kubernetes (ECK) tem se tornado um padrão de mercado.

Neste artigo, vamos explorar o processo de implantação de um cluster Elasticsearch em um ambiente cloud-native, utilizando o Google Kubernetes Engine (GKE) e o Terraform para automatizar o provisionamento da infraestrutura. A ideia não é apenas seguir um guia de instalação, mas sim compartilhar os aprendizados e as melhores práticas de um processo que, embora técnico, pode ser simplificado com as ferramentas certas. Para o público brasileiro, que busca cada vez mais otimizar custos e aumentar a eficiência, dominar essa abordagem pode ser um grande diferencial.

A Arquitetura: Peças de um Quebra-Cabeça Tecnológico

Para entender como o Elasticsearch pode rodar de forma otimizada em um ambiente cloud-native, é fundamental conhecer as peças que compõem essa arquitetura. A beleza dessa abordagem está na forma como as diferentes tecnologias se integram para criar um sistema robusto, escalável e gerenciável.

1. A Base: Google Kubernetes Engine (GKE) e Terraform

O GKE, a oferta de Kubernetes do Google Cloud, serve como a fundação do nosso ambiente. Ele orquestra os contêineres que rodam as aplicações, garantindo que eles estejam sempre disponíveis e utilizando os recursos de forma eficiente. Para provisionar essa infraestrutura de forma automatizada e replicável, utilizamos o Terraform. Com ele, definimos toda a nossa infraestrutura como código (Infrastructure-as-Code), o que nos permite criar, alterar e versionar nossa infraestrutura de nuvem de forma segura e eficiente.

2. O Coração: Elastic Cloud on Kubernetes (ECK)

O ECK é a peça central da nossa arquitetura. Ele é um operador do Kubernetes que estende suas APIs para gerenciar o Elasticsearch, o Kibana e outros componentes do Elastic Stack. Em vez de tratar o Elasticsearch como uma aplicação qualquer, o ECK o entende como uma aplicação stateful e distribuída, automatizando tarefas complexas como a criação de clusters, o dimensionamento, os upgrades e os backups.

3. Os Componentes de Suporte: Ingress e Certificate Manager

Para que o Kibana, a interface de visualização do Elasticsearch, seja acessível de forma segura pela internet, utilizamos dois componentes adicionais do Kubernetes: o Ingress Nginx Controller e o Certificate Manager. O Ingress gerencia o tráfego externo, roteando as requisições para o serviço do Kibana, enquanto o Certificate Manager automatiza a criação e a renovação de certificados SSL/TLS, garantindo que a comunicação seja criptografada.

Colocando a Mão na Massa: Uma Abordagem Declarativa

A grande vantagem da abordagem apresentada no artigo original da Elastic é que ela é totalmente declarativa. Isso significa que, em vez de executarmos uma série de comandos manuais para configurar cada componente, nós descrevemos o estado desejado da nossa infraestrutura em arquivos de configuração. O Terraform e o Kubernetes se encarregam de fazer com que a realidade corresponda a essa declaração.

Todos os manifestos e arquivos de configuração estão disponíveis em um repositório no GitHub, o que permite que qualquer pessoa com o conhecimento técnico necessário possa replicar o ambiente. Isso não apenas acelera o processo de implantação, mas também garante a consistência e a repetibilidade, dois pilares fundamentais da cultura DevOps.

Por que o Mercado Brasileiro Deve se Atentar a Isso?

Para as empresas brasileiras, que operam em um mercado cada vez mais competitivo e digital, a otimização de custos e a eficiência operacional são fatores críticos de sucesso. Adotar uma abordagem cloud-native para gerenciar o Elasticsearch pode trazer benefícios significativos, como:

  • Redução de Custos: A automação e a orquestração de contêineres permitem um uso mais eficiente dos recursos de nuvem, evitando o desperdício e reduzindo os custos com infraestrutura.
  • Maior Agilidade: A capacidade de provisionar e escalar a infraestrutura de forma rápida e automatizada permite que as equipes de desenvolvimento e operações respondam com mais agilidade às demandas do negócio.
  • Maior Confiabilidade: A arquitetura distribuída e a automação do gerenciamento do cluster garantem uma maior disponibilidade e resiliência da aplicação.

No entanto, a implementação de uma arquitetura como essa exige um conhecimento técnico especializado. É aqui que a parceria com uma empresa como a Anewa Tech pode fazer toda a diferença. Com uma equipe de especialistas em Elasticsearch e em tecnologias cloud-native, a Anewa Tech pode ajudar sua empresa a projetar, implementar e gerenciar uma infraestrutura de dados de alta performance, otimizada para as suas necessidades específicas.

Se a sua empresa busca extrair o máximo valor dos seus dados com o Elasticsearch, mas não sabe por onde começar ou como otimizar sua infraestrutura, entre em contato com a Anewa Tech. Somos parceiros especializados na tecnologia Elastic e temos uma vasta experiência nesse mercado, prontos para ajudar sua empresa a alcançar seus objetivos de negócio.


Este artigo foi adaptado a partir do post original publicado no blog da Elastic: https://www.elastic.co/search-labs/blog/how-to-deploy-elasticsearch-eck-gke


#Elasticsearch #ECK #Kubernetes #GKE #CloudNative #DevOps #AnewaTech

Postagens mais visitadas deste blog

O Fantasma do Timezone: Como Evitar que Datas Incorretas Assombrem seus Dashboards no Kibana

O Bug Silencioso que Corrompe suas Análises Imagine o cenário: você passa semanas desenvolvendo um pipeline de ingestão de dados robusto, seus logs e transações fluem perfeitamente para o Elasticsearch e você constrói um dashboard no Kibana para visualizar suas métricas financeiras. No entanto, ao filtrar o mês de "Agosto", você se depara com dados de "Julho" e "Setembro" poluindo sua visualização. O que deu errado? Este é um sintoma clássico de um dos problemas mais sutis e perigosos na engenharia de dados: o mau gerenciamento de timezones (fusos horários) . Este artigo técnico explora em profundidade por que esse erro ocorre, seus efeitos colaterais devastadores e como implementar uma solução definitiva para garantir a precisão e a confiabilidade de suas análises temporais. Parte 1: Anatomia de um Bug de Timezone O problema geralmente começa com uma falsa sensação de segurança. Ao processar dados que contêm datas, muitos desenvolvedores simplesmente form...

Extraia o Máximo de Seus Logs com OpenTelemetry e Elastic

A Evolução da Análise de Logs: De Simples Buscas a Insights Acionáveis Por décadas, a principal forma de lidar com logs tem sido a mesma: um grande repositório centralizado onde buscamos por erros ou eventos específicos. Embora útil, essa abordagem, que se assemelha a um “grep” glorificado, subutiliza o potencial dos dados que geramos. A verdadeira questão é: como podemos evoluir para além dessa prática e tornar nossas investigações de incidentes mais eficazes e proativas? Neste artigo, vamos explorar como dar um salto qualitativo na sua estratégia de observabilidade, saindo do básico para uma análise de logs verdadeiramente inteligente. Apresentaremos dicas práticas para transformar seus logs brutos em insights valiosos, utilizando o poder do OpenTelemetry em conjunto com a plataforma Elastic. Modernizando a Ingestão com OpenTelemetry O primeiro passo para essa evolução começa na ingestão de dados. Ferramentas mais antigas estão dando lugar a soluções modernas, e o OpenTelemetry s...