Los clientes usan Servicio de Amazon OpenSearch Para acumular sus datos de señal operativos y de telemetría. Utilizan estos datos para monitorear la vitalidad de sus aplicaciones e infraestructura, de modo que cuando ocurra un problema de producción, pueda identificar la causa rápidamente. El gran bulto y la variedad de datos a menudo hacen que este proceso sea engorroso y flemático, lo que lleva a un parada tiempo medio de reparación (MTTR).
Para acelerar este proceso y elaborar cómo los desarrolladores interactúan con sus datos operativos, hoy presentamos Desarrollador de Amazon Q Soporte en el servicio de OpenSearch. Con este prospección asistido por IA, tanto los usuarios nuevos como los experimentados pueden navegar datos operativos complejos sin capacitación, analizar problemas y obtener información en una fracción del tiempo. El desarrollador de Amazon Q en el servicio OpenSearch reduce MTTR al integrar las capacidades generativas de IA directamente en los flujos de trabajo de OpenSearch para que pueda mejorar sus capacidades operativas sin ampliar sus equipos especializados. Ahora puede investigar problemas, analizar patrones y crear visualizaciones utilizando presencia en contexto e interacciones del jerigonza natural.
En esta publicación, compartimos cómo comenzar a usar Amazon Q desarrollador en el servicio de OpenSearch y explorar algunas de sus capacidades secreto.
Descripción caudillo de la opción
La configuración de los datos de la señal de observabilidad para el prospección implica muchos pasos, incluido el código de aplicación de utensilio, la creación de consultas complejas, la creación de visualizaciones y paneles, la configuración de alertas apropiadas y, a menudo, los detectores de anomalías basados en el educación instintivo. Esto requiere una inversión auténtico significativa en el tiempo, los capital y la experiencia. El desarrollador de Amazon Q en el servicio OpenSearch presenta la exploración del jerigonza natural y las herramientas generativas basadas en IA en OpenSearch, simplificando las operaciones iniciales de configuración y continua. Los clientes ya usan Vivientes de consultas basada en el jerigonza natural para ayudar a construir consultas de OpenSearch; Amazon Q In OpenSearch Service aporta las siguientes capacidades adicionales:
- Visualizaciones naturales basadas en el jerigonza
- Sumario de resultados para consultas generadas con consultas de jerigonza natural
- Sugerencias de detector de anomalías
- Sumario de alerta e ideas
- Norte de las mejores prácticas
Exploremos cada una de estas capacidades en detalle para comprender cómo ayudan a elaborar los flujos de trabajo de observabilidad tradicionales y impulsar el proceso de prospección de datos en el UI de OpenSearch centralizado.
Visualización natural basada en el jerigonza
Las visualizaciones basadas en el jerigonza natural con Amazon Q para el servicio OpenSearch transforman fundamentalmente la forma en que los usuarios crean e interactúan con las visualizaciones de datos. No necesita conocer los idiomas de consulta especializados que se utilizan actualmente en los paneles de servicio OpenSearch para crear visualizaciones complejas. Por ejemplo, puede ingresar solicitudes como «Muéstrame una tabla de tasas de error en las últimas 24 horas desglosadas por región» o «Crear un descriptivo que muestre la distribución de los códigos de respuesta HTTP», y Amazon Q generará automáticamente la visualización adecuada.
Para comenzar con esta función, elija Visualizaciones en el panel de navegación y elija Crear una nueva visualización. La interfaz de usufructuario de OpenSearch tiene muchos tipos de visualización incorporados. Para usar la nueva visualización basada en el jerigonza natural, elija Perspicacia previa del jerigonza natural.
Esto traerá traerá una nueva página de visualización con un campo de texto donde puede ingresar una consulta en jerigonza natural.
Elija un patrón de índice en el menú desplegable (openSearch_dashabords_sample_data_logs en este caso). Amazon Q interpreta su intención, identifica los campos relevantes, selecciona automáticamente el tipo de visualización más apropiado y aplica el formato y el estilo adecuados. Amazon Q igualmente puede comprender múltiples dimensiones en los datos, varios métodos de agregación y diferentes rangos de tiempo.
Ahora estás ligero para construir tu visualización en jerigonza natural. Por ejemplo, para la consulta «Muéstrame un número de direcciones IP distintas por día en registros», vemos la ulterior visualización.
Amazon Q genera la visualización según la instrucción. La interfaz de usufructuario igualmente ofrece la opción de renovar cualquier componente de datos, transformaciones, marcas y codificación para la visualización. Esta ventana igualmente muestra la consulta generada para el Datos en PPL. Para este ejemplo, Amazon Q generó esta consulta
source=opensearch_dashboards_sample_data_logs*| stats DISTINCT_COUNT(`ip`) as unique_ips by span(`timestamp`, 1d)
Usando esta interfaz de usufructuario interactiva, puede personalizar diferentes aspectos de la visualización si es necesario. Por ejemplo, si prefiere usar un tipo de mostrador en punto de lo que Amazon Q generó, puede cambiar el mark escribir para bar y nominar Poner al díao elige Editar visual y especifique un nuevo conjunto de instrucciones para esta visualización (por ejemplo, «Cambiar a la tabla de barras»).
A posteriori de acontecer preciso la visualización a su satisfacción, puede guardarla para recuperar más tarde. Lo que hace que esta característica sea particularmente poderosa es su capacidad para comprender el contexto y sugerir refinamientos actualizando sus indicaciones: si la visualización auténtico no satisface sus deyección, puede describir los cambios deseados utilizando los Editar visual opción.
Sumario de resultados
Amazon Q actúa como una capa de interpretación que procesa los resultados de consulta en un breviario estructurado condensado. Incluso puede identificar patrones y otras tendencias significativas en los datos observando las características cualitativas y cuantitativas de los resultados. La efectividad del sistema depende en gran medida de la calidad de los datos subyacentes, la especificidad de la consulta auténtico y las características de la engendramiento de consultas, entre otras cosas. Amazon Q igualmente muestra el conjunto de resultados para suscitar este breviario de resultados. Estos resúmenes son un buen punto de partida para el prospección. Por ejemplo, para la misma consulta que utilizamos la última vez («Muéstrame un número de direcciones IP distintas por día en registros»), Amazon Q analizará el resultado establecido en el Amazon Q Sumario sección.
Sugerencias de detector de anomalías
Como rebate a su consulta, Amazon Q puede hacer sugerencias para crear un detector de anomalías basado en su fuente de datos seleccionada. Lo hace recomendando campos relevantes de sus patrones de datos operativos con una confirmación de un solo clic para crear el detector.
Las características son la agregación de campos o guiones que determinan lo que constituye una anomalía. Identificar características y crear un detector para usar esas características generalmente requiere una comprensión técnica profunda de los picos, las inmersiones, los umbrales y la interrelación entre múltiples características. Amazon Q ayuda a sujetar esta complejidad tradicional al crear un detector identificando automáticamente estas características como se muestra a continuación. Incluso puede hacer cambios en el detector sugerido para ajustar a sus deyección.
Alertas de breviario e ideas
Nominar el icono de Amazon Q A continuación a las alertas genera un breviario conciso que incluye definiciones de alerta, las condiciones específicas que llevaron a su activación y una visión caudillo del estado presente del sistema o servicio monitoreado.
El componente Insights proporciona una visión de nivel superior sobre las alertas al resaltar la importancia de estas alertas, condiciones típicas que resulta en estas alertas, adjunto con recomendaciones para ayudar a mitigar las condiciones de estas alertas. Para obtener una idea de una alerta, debe proporcionar información adicional sobre su entorno con una almohadilla de conocimiento. Para obtener instrucciones sobre la engendramiento de ideas, ver Ver resúmenes de alerta e ideas.
Eligiendo Ver en Discoverpuede profundizar en los datos detrás de la alerta con un solo clic, facilitando una transición perfecta de una notificación de alerta a una investigación detallada en Discover. La característica de información y breviario ayuda a acelerar sus investigaciones; Se debe tener cuidado para identificar la causa raíz del problema porque probablemente requerirá una intervención humana.
Norte de las mejores prácticas
El desarrollador de Amazon Q en el servicio de OpenSearch no solo simplifica las operaciones, sino que igualmente sirve como un asistente inteligente para implementar las mejores prácticas del servicio OpenSearch. Amazon Q para el servicio OpenSearch ha sido capacitado en el desarrollador y la documentación del producto, para que pueda sugerir las mejores prácticas para actuar los dominios del servicio de OpenSearch, Amazon OpenSearch Servidor sin servidor y configuraciones basadas en sus deyección de capacidad y cumplimiento. Para comenzar, elija el icono de Amazon Q en la parte superior derecha. El asistente mantiene la historia de las conversaciones. Para la dirección que proporciona, el asistente cita sus fuentes, proporcionando un enlace útil a la documentación. Incluso proporciona sugerencias para continuar la conversación. Puede hacer preguntas sobre políticas de ataque a datos, administraciones estatales de índice, nodos de líder de dimensionamiento u otras mejores prácticas u preguntas operativas sobre OpenSearch.
Consideraciones de costos
OpenSearch UI está acondicionado para su uso sin otros costos asociados. El desarrollador de Amazon Q para el servicio de OpenSearch está acondicionado interiormente de la interfaz de usufructuario de OpenSearch en las siguientes regiones de AWS: US East (N. Virginia), US West (Oregon), Asia Pacific (Mumbai), Asia Pacífico (Sydney), Asia Pacífico (Tokio), Canadá (Central), Europa (Frankfurt), Europa (Londres), Europa (Paris) y Sudamérica (São Paulo). Conveniente a que está incluido en el nivel desocupado, no hay un costo asociado.
Conclusión
El soporte del desarrollador de Amazon Q en el servicio de OpenSearch aporta capacidades con IA para ayudar a aliviar las barreras tradicionales que los equipos enfrentan al configurar, monitorear y solucionar problemas de sus aplicaciones. Esto permite que los equipos de todos los niveles de experiencia aprovechen todo el poder de OpenSearch.
Estamos emocionados de ver cómo utilizará estas nuevas capacidades para elaborar sus flujos de trabajo de observabilidad y suscitar mejores resultados operativos. Para comenzar con Amazon Q Developer en el servicio OpenSearch, consulte Amazon Q Developer ahora está generalmente acondicionado en el servicio de Amazon OpenSearch
Sobre los autores
Muthu Pitcaimani es doble en búsqueda con el servicio Amazon OpenSearch. Construye aplicaciones y soluciones de búsqueda a gran escalera. Muthu está interesado en los temas de las redes y la seguridad, y tiene su sede en Austin, Texas.
Braun de Dagney es un apoderado senior de producto en el equipo de Amazon Web Services OpenSearch. Le apasiona mejorar la facilidad de uso de OpenSearch y expandir las herramientas disponibles para respaldar mejor todos los casos de uso del cliente.