Riassunto analitico
Questo elaborato presenta un'analisi approfondita sull'implementazione di un'infrastruttura completa per il monitoraggio, la gestione e la visualizzazione dei dati tramite gli strumenti OpenSearch e Grafana, con particolare attenzione all'automazione e all'efficienza operativa.
Inizialmente, l'attenzione è posta su OpenSearch, piattaforma open-source per la ricerca e l’analisi di dati strutturati e non strutturati, ideale per applicazioni che richiedono rapide ricerche testuali e analisi dei log. L’elaborato descrive dettagliatamente l’installazione e configurazione di OpenSearch su Windows e in ambiente Docker, esplorando le sue capacità di indicizzazione e interrogazione dati. In questo contesto, vengono approfonditi anche i linguaggi di interrogazione supportati, come SQL, PPL e DSL, e l’uso avanzato di Data Prepper per la pre-elaborazione e trasformazione dati prima dell’indicizzazione.
A seguito di alcune difficoltà operative riscontrate con OpenSearch, soprattutto nella gestione integrata e nella visualizzazione interattiva di dati provenienti da fonti diverse, si introduce Grafana come soluzione alternativa per la visualizzazione avanzata e il monitoraggio in tempo reale. Grafana offre un'interfaccia user-friendly e strumenti efficienti per la creazione di dashboard personalizzate, facilitando l'integrazione con vari database e servizi, inclusi AWS Athena e Loki per la gestione dei log.
Viene analizzato il processo di testing locale e la successiva migrazione verso AWS EC2, dettagliando l'installazione e la configurazione tramite Docker, e descrivendo le tecniche per gestire efficacemente i dati CSV e i log utilizzando strumenti quali Athena, Fluentd e Loki.
Un ruolo centrale viene dato anche alle API di Grafana, che permettono di automatizzare la gestione delle dashboard, creando visualizzazioni programmatiche tramite script e linee di comando, dimostrando così la scalabilità e la flessibilità della soluzione proposta.
In conclusione, il documento discute le principali sfide affrontate, come l'elaborazione di grandi volumi di dati, l'ottimizzazione delle query e la preparazione di dataset coerenti per la visualizzazione. Viene inoltre evidenziato il valore strategico di aver realizzato una soluzione completa e automatizzata per il monitoraggio e l'analisi dati, capace di fungere da base solida per futuri sviluppi aziendali nel campo della creazione avanzata di dashboard e della gestione intelligente dei dati.
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