Este documento describe cómo Elastic puede usarse como un servicio para observabilidad. Ofrece varias herramientas como Elasticsearch, Kibana, Logstash, Beats, y Elastic Cloud para la búsqueda, indexación, seguridad, monitoreo de plataformas y más. También presenta dos casos de uso para la prevención de fraude de ingresos internacionales y monitoreo IT usando las capacidades de observabilidad de Elastic.

1. 1
Soluciones de observabilidad con
Elastic como servicio
Rodrigo Gómez
Civir, Security Engineer

2. 2
Al final, siempre hay un
linux, en algún sitio, que
ejecuta algo.
 Rodrigo Gómez | Security Engineer, Civir -

6. • Docker-Compose
• Ansible
• KOPS
• Terraform
• Elastic Cloud Control
(ecctl)
• Search
• Index (crud, mapping
templates)
• Index Lifecycle (ILM
• Security (users, roles, role
mapping, doc level
permissions)
• Snapshot & Restore
• Platform
• Deployments
• Traffic Filters
Herramientas API Elastic API Elastic Cloud
AUTOMATIZACIÓN

7. HEIMDALL
Elastic as a Service
• Servicio Gestionado
• Siempre actualizado
• ECE, AWS, Azure, GCP, On Prem
• Máxima flexibilidad
• Escalable y redundante
• Reducción de costes
• Personal altamente cualificado

8. OBSERVABILITY?

9. POR QUÉ ELASTIC?
Beneficios de usar una única solución
● Visión extremo a extremo
● Dashboards unificados
● Alertas unificadas
● Machine Learning unificado
● Ahorro de costes
● Conocimiento de un único sistema
● Unificación de recursos

10. POR QUÉ ELASTIC?
Desde el punto de vista del integrador
SaaS Orchestration
Elastic Cloud
on Kubernetes
Elastic Cloud Elastic Cloud
Enterprise
Elastic Enterprise
Search
Elastic SecurityElastic Observability
Kibana
Elasticsearch
Beats Logstash
Powered
by the
stack
3 solutions
Deployed
anywhere
• Rendimiento
• Versatilidad
• “Out of the box”
• Facilidad de integración
• Desarrollo muy activo
• Comunidad muy activa

11. ARQUITECTURA

12. DOS CASOS DE USO

13. OBSERVABILITY IRSF FRAUD PREVENTION
• International Revenue Share Fraud?
• Alto coste para Operadoras
• Generación de tráfico artificial
• Muy activo, informe Checkpoint.
• CFCA Mas de 5B $ Perdidas/año
• Diferentes vectores de ataque

14. OBSERVABILITY IT MONITORING

15. WHAT HAVE WE LEARNED?

16. Problemas Mediciones Soluciones
• Rendimiento ingesta
• Uso almacenamiento
• Rendimiento búsquedas
• Falta de funcionalidad
• Rally
• Apache Benchmark (ab)
• Kafka-producer-perf-test
• Kafka-benchmark
• Elastic Monitoring
• Cerebro
• Filebeat Vs Logstash
• Bulk, sharding, mapping
• Escalado horizontal Vs
Vertical
• Esperar siguiente release
Troubleshooting

17. WHAT´S NEXT?
https://demo.elastic.co
https://civir.es/elastic

18. Up & Running in one minute
ELK Stack @ home ☺version: "3”
services :
elasticsearch :
image: elasticsearch:7.9.3
container_name : elasticsearch
restart: unless-stopped
environment :
- node.name=elasticsearch
- discovery.seed_hosts=elasticsearch
- cluster.initial_master_nodes=elasticsearch
- cluster.name=elasticon_cluster
- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
volumes:
- ./esdata/:/usr/share/elasticsearch/data
ports:
- 9200:9200
logstash :
image: logstash:7.9.3
container_name : logstash
restart: unless-stopped
volumes:
- ./logstash.conf:/config-dir/logstash.conf:ro
links:
- elasticsearch
entrypoint : logstash -f
/config-dir/logstash.conf
kibana:
image: kibana:7.9.3
container_name : kibana
restart: unless-stopped
ports:
- 5601:5601
# yml file at https://civir.es/elastic
# Install docker & docker-compose
sudo apt-get install docker.io
sudo apt-get install docker-compose
# Increase virtual memory
sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144
# Create persistent folder, owned by
elastic user, for data
mkdir data && chown 1000 data
# Deployment
docker-compose up –d
# Testing
curl –X GET localhost:9200

19. Muchas Gracias!
Search. Observe. Protect.