Splunk es una plataforma poderosa que permite a las organizaciones recolectar, analizar y visualizar datos provenientes de diversas fuentes. Su capacidad para manejar grandes cantidades de información ofrece un enorme potencial, pero sin una gestión adecuada, podría afectar el rendimiento del sistema y limitar las oportunidades de aprovechar al máximo la información.
En entornos de Big Data, optimizar la gestión de datos, teniendo en cuenta aspectos como los Eventos por Segundo (EPS) o el volumen total indexado, es esencial para garantizar un funcionamiento eficiente y asegurarse de que los recursos tecnológicos se utilicen de manera óptima.
En este artículo, te compartimos algunas estrategias clave para gestionar el volumen de datos en Splunk de forma eficiente, ayudándote a maximizar el retorno de inversión (ROI) y mejorar el rendimiento de tu infraestructura.
Filtrado de eventos
El filtrado de eventos consiste en eliminar datos innecesarios antes de que lleguen a Splunk, lo que resulta ser una de las técnicas más efectivas para reducir el volumen de datos. Esto garantiza que solo los datos relevantes sean indexados. Para aplicar correctamente esta técnica, te sugerimos los siguientes pasos:
- Planificación inicial del uso de datos: Es vital analizar de antemano cómo se van a utilizar los datos y cuáles son los casos de uso que se implementarán. En muchas ocasiones, se configuran múltiples fuentes de datos pensando que eventualmente se usarán, pero este momento puede tardar en llegar, lo que conlleva un aumento innecesario del almacenamiento ocupado.
- Identificación de eventos irrelevantes: Una vez que se tiene claridad sobre el uso de los datos, se pueden identificar los eventos que no son necesarios para los casos de uso actuales. Estos eventos pueden ser descartados desde la fuente mediante configuraciones en el sistema que los genera, o con reglas y filtros específicos en los forwarders.
Reducción de la información en los eventos
Esta técnica se enfoca en eliminar campos irrelevantes o redundantes en los eventos. Los logs suelen ser bastante verbosos, con metadatos repetitivos que no aportan valor significativo. Considera lo siguiente para optimizar esta práctica:
- Ajustar el nivel de detalle en la fuente: Configura el nivel de verbosidad en los sistemas de origen para obtener solo el nivel de detalle necesario para los casos de uso.
- Implementación de filtrado personalizado: En situaciones donde el nivel de detalle no es configurable, el descarte de campos puede realizarse mediante preprocesamiento en los forwarders, transformando el evento para indexar únicamente lo necesario.
- Uso de herramientas especializadas: Existen herramientas como Vector, Logstash, o Cribl que son útiles para procesar y transformar eventos antes de enviarlos a Splunk. Estas herramientas permiten filtrar y optimizar los datos, reduciendo cuellos de botella y mejorando el rendimiento de la indexación.
Arquitecturas optimizadas para almacenamiento
En Splunk, los datos se pueden almacenar en diferentes tipos de almacenamiento, dependiendo de la antigüedad y la frecuencia de acceso. Los datos más recientes y consultados con frecuencia (hot/warm) deberían estar en discos de alto rendimiento, como SSD, mientras que los datos más antiguos (cold) pueden almacenarse en medios más económicos donde el acceso más lento sea aceptable.
Además, es importante considerar escenarios donde ciertos datos no se utilizan en análisis en tiempo real, pero deben almacenarse por cumplimiento normativo. En esos casos, opciones como Amazon S3 o Azure Blob pueden ser soluciones rentables. Splunk SmartStore es una arquitectura que desacopla el almacenamiento de la indexación, lo que permite una infraestructura más elástica y eficiente.
Beneficios de optimizar la gestión de datos
Optimizar la gestión de datos en Splunk tiene impactos significativos, tanto en términos de costos como de rendimiento:
- Ahorro en almacenamiento: Una indexación eficiente reduce la cantidad de datos almacenados, disminuyendo los costos asociados a infraestructura y almacenamiento.
- Mejora del rendimiento del sistema: Al reducir la carga en la arquitectura de datos, se mejora el tiempo de respuesta en las consultas, lo que resulta en una experiencia de usuario más ágil y eficiente, y potencialmente, en la reducción de servidores necesarios.
- Gestión más manejable: La reducción del volumen de datos facilita tareas críticas como las copias de seguridad y los planes de recuperación ante desastres.
Una gestión eficiente del volumen de datos y de los EPS es fundamental para asegurar que los recursos se utilicen de manera óptima. Esto requiere una planificación cuidadosa en la integración de nuevas fuentes de datos y la implementación de estrategias adaptadas a las necesidades específicas de cada organización.
Innovación y eficiencia tecnológica
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Autor: Iván Fernández de la Rosa, Team Leader de Data Into Value de Innovery