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## Pila EFK
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En la sección anterior, hablamos sobre la pila ELK, que utiliza Logstash como el recolector de registros en la pila. En la pila EFK, reemplazamos Logstash por FluentD o FluentBit.
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Nuestra misión en esta sección es monitorear los registros de nuestro clúster de Kubernetes utilizando EFK.
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### Descripción general de EFK
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Desplegaremos lo siguiente en nuestro clúster de Kubernetes.
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La pila EFK es una colección de 3 software que se agrupan juntos, e incluyen:
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- Elasticsearch: una base de datos NoSQL que se utiliza para almacenar datos y proporciona una interfaz para buscar y consultar registros.
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- Fluentd: Fluentd es un recolector de datos de código abierto para una capa de registro unificada. Fluentd te permite unificar la recopilación y el consumo de datos para un mejor uso y comprensión de los datos.
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- Kibana: una interfaz para administrar y estadísticas de registros. Es responsable de leer información de Elasticsearch.
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### Implementando EFK en Minikube
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Utilizaremos nuestro confiable clúster de minikube para implementar nuestra pila EFK. Comencemos iniciando un clúster con el comando `minikube start` en nuestro sistema. Estoy utilizando un sistema operativo Windows con WSL2 habilitado.
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He creado un archivo llamado [efk-stack.yaml](Days/Monitoring/../../Monitoring/EFK%20Stack/efk-stack.yaml) que contiene todo lo que necesitamos para implementar la pila EFK en nuestro clúster. Usando el comando `kubectl create -f efk-stack.yaml`, podemos ver que todo se está implementando.
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Dependiendo de tu sistema y si ya has ejecutado esto antes y tienes las imágenes descargadas, ahora deberías ver los pods en estado "Ready" antes de continuar. Puedes verificar el progreso con el siguiente comando: `kubectl get pods -n kube-logging -w`. Esto puede tardar unos minutos.
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El comando anterior nos permite mantener un ojo en las cosas, pero me gusta asegurarme de que todo esté bien ejecutando simplemente el siguiente comando: `kubectl get pods -n kube-logging`, para asegurarme de que todos los pods estén en funcionamiento.
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Una vez que todos nuestros pods estén en funcionamiento y en esta etapa, deberíamos ver:
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- 3 pods asociados con Elasticsearch
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- 1 pod asociado con Fluentd
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- 1 pod asociado con Kibana
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También podemos usar `kubectl get all -n kube-logging` para mostrar todo en nuestro espacio de nombres. Como se explicó anteriormente, Fluentd se implementa como un DaemonSet, Kibana como un deployment y Elasticsearch como un statefulset.
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Ahora que todos nuestros pods están en funcionamiento, podemos abrir una nueva terminal y usar el comando port-forward para acceder al panel de control de Kibana. Ten en cuenta que el nombre de tu pod será diferente al comando que se muestra aquí. `kubectl port-forward kibana-84cf7f59c-v2l8v 5601:5601 -n kube-logging`
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Ahora podemos abrir un navegador y acceder a esta dirección, `http://localhost:5601`. Verás la siguiente pantalla o es posible que veas una pantalla de datos de muestra o continuar y configurarla tú mismo. De cualquier manera, echa un vistazo a esos datos de prueba, es lo que cubrimos cuando vimos la pila ELK en una sesión anterior.
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A continuación, necesitamos hacer clic en la pestaña "Discover" en el menú izquierdo y agregar "*" como nuestro patrón de índice. Continúa con el siguiente paso haciendo clic en "Next step".
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En el paso 2 de 2, vamos a usar la opción @timestamp del menú desplegable, ya que esto filtrará nuestros datos por tiempo. Cuando hagas clic en "Create pattern", es posible que tarde unos segundos en completarse.
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Si volvemos a la pestaña "Discover" después de unos segundos, deberíamos empezar a ver datos provenientes de nuestro clúster de Kubernetes.
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Ahora que tenemos la pila EFK en funcionamiento y estamos recopilando registros de nuestro clúster de Kubernetes a través de Fluentd, también podemos explorar otras fuentes que podemos elegir. Si navegas a la pantalla de inicio haciendo clic en el logotipo de Kibana en la parte superior izquierda, verás la misma página que vimos cuando iniciamos sesión por primera vez.
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Podemos agregar APM, datos de registro, datos métricos y eventos de seguridad de otros complementos o fuentes.
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Si seleccionamos "Add log data", veremos que tenemos muchas opciones sobre dónde obtener nuestros registros. Puedes ver que Logstash se menciona allí, lo cual es parte de la pila ELK.
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En los datos métricos, verás que puedes agregar fuentes para Prometheus y muchos otros servicios.
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### APM (Monitoreo del rendimiento de aplicaciones)
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También existe la opción de recopilar APM (Monitoreo del rendimiento de aplicaciones), que recopila métricas de rendimiento detalladas y errores desde el interior de tu aplicación. Te permite monitorear el rendimiento de miles de aplicaciones en tiempo real.
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No profundizaré en APM aquí, pero puedes obtener más información en la [web de Elastic](https://www.elastic.co/observability/application-performance-monitoring).
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## Recursos
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- [Understanding Logging: Containers & Microservices](https://www.youtube.com/watch?v=MMVdkzeQ848)
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- [The Importance of Monitoring in DevOps](https://www.devopsonline.co.uk/the-importance-of-monitoring-in-devops/)
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- [Understanding Continuous Monitoring in DevOps?](https://medium.com/devopscurry/understanding-continuous-monitoring-in-devops-f6695b004e3b)
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- [DevOps Monitoring Tools](https://www.youtube.com/watch?v=Zu53QQuYqJ0)
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- [Top 5 - DevOps Monitoring Tools](https://www.youtube.com/watch?v=4t71iv_9t_4)
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- [How Prometheus Monitoring works](https://www.youtube.com/watch?v=h4Sl21AKiDg)
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- [Introduction to Prometheus monitoring](https://www.youtube.com/watch?v=5o37CGlNLr8)
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- [Promql cheat sheet with examples](https://www.containiq.com/post/promql-cheat-sheet-with-examples)
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- [Log Management for DevOps | Manage application, server, and cloud logs with Site24x7](https://www.youtube.com/watch?v=J0csO_Shsj0)
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- [Log Management what DevOps need to know](https://devops.com/log-management-what-devops-teams-need-to-know/)
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- [What is ELK Stack?](https://www.youtube.com/watch?v=4X0WLg05ASw)
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- [Fluentd simply explained](https://www.youtube.com/watch?v=5ofsNyHZwWE&t=14s)
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Nos vemos en el [Día 83](day83.md)
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