Búsqueda y análisis a escala
Telemetría consultable para análisis previstos y preguntas que surgen durante la investigación.
Add Solution utiliza Elastic Observability para construir arquitecturas capaces de correlacionar logs, métricas, trazas, telemetría de red, experiencia digital y señales de aplicaciones en una plataforma unificada de investigación y análisis.
Nuestra actuación va más allá de la ingesta de datos. Diseñamos pipelines, arquitectura, retención, integración, dashboards, alertas, APM, OpenTelemetry, automatización e inteligencia operativa considerando la infraestructura, las aplicaciones y los servicios que sustentan el negocio.


Una aplicación se vuelve lenta. La CPU parece normal, la base de datos no tiene alertas y la red está disponible, pero el usuario sigue experimentando degradación. La pregunta deja de ser “¿qué dashboard está en rojo?” y pasa a ser “¿qué ocurrió a lo largo de toda la transacción?”.
Describen eventos, errores y cambios de estado.
Muestran comportamiento, capacidad y tendencias.
Siguen la transacción entre servicios.
Revelan cómo se comunican los sistemas.
RUM y Synthetics muestran el recorrido percibido.
La correlación transforma las señales en investigación y acción.
La observabilidad no consiste en colocar todos los datos en un mismo lugar. Consiste en poder recorrer esos datos hasta comprender lo que está ocurriendo.
Elastic Observability utiliza las capacidades de almacenamiento, búsqueda, agregación y correlación de Elasticsearch, con Kibana como capa de exploración e investigación. Elastic Agent y Fleet apoyan la recopilación y la gestión de integraciones, y coexisten con OpenTelemetry y otras fuentes según la arquitectura. La distribución estándar de Elasticsearch y Kibana permanece bajo Elastic License 2.0 (ELv2). Desde la versión 8.16, las partes gratuitas elegibles del código fuente ofrecen AGPLv3, SSPL 1.0 o ELv2, según el archivo y sus encabezados; esto no cambia la licencia de toda la distribución ni de todas las funciones. Las bibliotecas cliente oficiales identificadas por Elastic permanecen bajo Apache 2.0; deben comprobarse el artefacto y la versión. Elastic Cloud Hosted, Elastic Cloud Serverless y las implementaciones autogestionadas tienen responsabilidades, controles y funciones diferentes; la disponibilidad depende de la modalidad, la región, la versión y la suscripción.

Telemetría consultable para análisis previstos y preguntas que surgen durante la investigación.
Visualizaciones, Discover, APM, infraestructura, alertas y análisis contextual.
Integraciones y políticas administradas de forma centralizada cuando corresponde.
Lenguaje para explorar, transformar y correlacionar datos durante la investigación.
Elastic admite OpenTelemetry para recopilar métricas, logs y trazas en aplicaciones e infraestructura. Los SDK y collectors estandarizan la emisión y el transporte; las integraciones nativas y Elastic Agent pueden coexistir cuando aportan un valor específico.
Servicios y cargas de trabajo instrumentados.
Señales con convenciones y contexto.
Procesamiento, enrutamiento y exportación.
Búsqueda, correlación e investigación.
Estandarizar la telemetría reduce la dependencia de la instrumentación. Contextualizar esa telemetría sigue siendo un trabajo de ingeniería.
La arquitectura aborda recopilación, parsing, normalización, Elastic Common Schema, enriquecimiento, retención y búsqueda. Elastic Streams ayuda a organizar, estructurar e identificar eventos relevantes en flujos de logs, sin sustituir las reglas, la calidad y la validación humana.

Eventos recibidos de diferentes fuentes.
Parsing y campos coherentes.
Organización según el contexto y el uso.
Metadados de serviço, ambiente e ownership.
Búsqueda, patrones, anomalías y correlación.
Centralizar los logs resuelve el problema de ubicación. La observabilidad comienza cuando podemos relacionar esos logs con el servicio que estamos investigando.
Elastic APM observa transacciones, trazas, spans, servicios, dependencias, latencia, errores, llamadas a bases de datos y servicios externos según la instrumentación. En microservicios y entornos cloud-native, el trazado distribuido conecta etapas que ningún dashboard aislado puede explicar.
La experiencia que inició el recorrido.
Punto de entrada, autenticación y enrutamiento.
Spans, dependencias, tiempo y errores.
Consultas, latencia y resultados.
Dependencia fuera del dominio de la aplicación.
El usuario percibe una transacción. La arquitectura ejecuta decenas de etapas.
Real User Monitoring muestra la experiencia real en el navegador; Synthetics ejecuta comprobaciones y recorridos desde ubicaciones públicas o privadas. Los SLO conectan las señales con objetivos operativos de disponibilidad, latencia y errores, sin confundirlos con un SLA contractual.
Navegador, dispositivo, carga, errores y experiencia percibida.
Comprobaciones ligeras y pruebas en el navegador para disponibilidad y funcionalidad.
Los SLI, los objetivos, los presupuestos de error y sus tasas de consumo traducen la telemetría en un compromiso operativo.
La infraestructura, las aplicaciones, las dependencias y la experiencia componen el estado del servicio.
Los hosts, las máquinas virtuales, los contenedores, Kubernetes, la nube y serverless producen métricas y logs que deben relacionarse con las aplicaciones. La integración oficial NetFlow recibe NetFlow/IPFIX mediante Elastic Agent y transforma los registros en documentos consultables para analizar origen, destino, puertos, protocolos, bytes y patrones.
Exportadores de NetFlow/IPFIX.
Comunicación y volumen entre segmentos.
Sesiones y patrones observables.
Registros de flujos y telemetría de servicios.
Búsqueda, análisis y correlación con otras señales.
Universal Profiling observa continuamente el consumo de CPU en el código de la aplicación, las bibliotecas y el kernel, y ayuda a localizar funciones costosas y oportunidades de eficiencia sin exigir la instrumentación de cada función.
El trazado muestra por dónde pasó la solicitud. El perfilado ayuda a entender dónde consume recursos el código.
Elastic combina integraciones de métricas y logs con trazas APM/OTLP para seguir solicitudes, latencia, uso, costo, errores y proveedores en aplicaciones LLM e IA agéntica. Los prompts y las respuestas exigen políticas específicas de privacidad, acceso y retención. La búsqueda vectorial y RAG dependen del corpus, los embeddings, los filtros, la evaluación, la autorización de datos y las funciones disponibles en la modalidad contratada.
Intención y experiencia de la solicitud.
Código, sesión, contexto y controles de protección.
Orquestación, decisiones y herramientas.
Modelo, proveedor, tokens, latencia y costo.
Dependencias, recuperación de información y resultados.
Una aplicación de IA sigue siendo una aplicación distribuida. Solo añade nuevas dependencias, costos y comportamientos que observar.
Agent Builder for Observability utiliza el contexto y las herramientas de la plataforma para apoyar la investigación de infraestructura, aplicaciones y causas raíz. Workflows ejecuta automatizaciones deterministas impulsadas por alertas, eventos, programaciones y resultados de búsqueda. Los agentes pueden razonar; los flujos de trabajo mantienen las acciones repetibles y controladas.

Recibir señales con contexto.
Identificar una condición, un patrón o una anomalía.
Añadir servicio, responsable y criticidad.
Cruzar señales y dependencias.
El operador y la IA evalúan las evidencias.
El flujo de trabajo ejecuta una acción definida y auditable.
Es posible almacenar miles de millones de eventos y seguir sin respuestas. Add Solution comienza por lo que la organización necesita entender: servicios, aplicaciones, criticidad, usuarios, señales, retención, granularidad, equipos y decisiones que deben generar acción.
Los campos, los nombres, las marcas de tiempo, los identificadores de correlación, los entornos y los responsables deben ser coherentes.
La información representa recorridos y operaciones, no solo componentes.
Una alerta sin contexto solo traslada la investigación a otra persona.
La investigación exige explorar hipótesis que no estaban preparadas en un panel.
La telemetría es materia prima. La observabilidad es la capacidad de transformarla en comprensión.
Diseñamos Elastic Cloud, arquitecturas autogestionadas o híbridas según la edición, los requisitos y las licencias. El dimensionamiento considera volumen diario, cardinalidad, muestreo, retención, réplicas, niveles, búsqueda, concurrencia, ML, IA, flujos y crecimiento, sin fórmulas universales. Hosted y Serverless no son equivalentes: ILM, plugins, configuración de nodos y snapshots iniciados por el usuario no se aplican del mismo modo en Serverless.
La arquitectura equilibra rendimiento, retención y costo mediante los data streams, el ciclo de vida y los niveles de datos aplicables. También considera shards, mappings, pipelines de ingesta, consultas, cardinalidad, muestreo, seguridad, alta disponibilidad y evolución de entornos heredados. Las funciones comerciales y operativas varían según la suscripción; las réplicas no sustituyen a los snapshots y no se presume ningún RPO, RTO ni ahorro.
La estrategia varía según la velocidad de búsqueda, el horizonte histórico y el costo aceptable.
Elastic Common Schema ayuda a alinear campos cuando resulta adecuado para el caso de uso.
Indexación, búsqueda, almacenamiento y concurrencia analizados como un sistema.
Actualizaciones, pipelines, migración de Beats a Agent cuando corresponda, OTel, data streams y dashboards.
Zabbix ayuda a entender el estado de la infraestructura; Progress Flowmon profundiza en la comunicación y el comportamiento de la red; Lansweeper añade contexto de activos; Elastic correlaciona señales; Business Service Monitoring conecta el impacto con el servicio. Esta es una visión de capacidades posibles, no una arquitectura obligatoria ni una afirmación de integración nativa.
Add Solution puede evaluar su arquitectura actual de logs, métricas, trazas, APM, OpenTelemetry, retención, alertas y correlación para identificar carencias y oportunidades de evolución.
Add Solution combina ingeniería de observabilidad, experiencia de aplicaciones, infraestructura, redes, nube, ingeniería de datos, IA, automatización y contexto de negocio para transformar la plataforma en capacidad operativa.
Logs, métricas, trazas, experiencia y flujos tratados en conjunto.
Instrumentación alineada con la arquitectura y los recorridos críticos.
Redes, servidores, nube, Kubernetes y dependencias.
El responsable, la criticidad, la operación y la experiencia orientan la investigación.
Respuestas sobre componentes, telemetría, shards, snapshots, modalidades, licencias y evaluación de Elastic.
No. Elasticsearch almacena, indexa y consulta los datos; Kibana permite explorar y visualizar información y administrar las funciones disponibles. La arquitectura debe considerar ambos componentes y sus dependencias. Referencia (https://www.elastic.co/docs/deploy-manage/deploy/elastic-cloud/cloud-hosted).
Sí. Una implementación puede priorizar las fuentes de logs y evolucionar según las preguntas operativas. Las métricas y las trazas requieren recopilación e instrumentación adecuadas. Defina la primera etapa con criterios de calidad medibles. Referencia (https://www.elastic.co/docs/solutions/observability/apm/get-started).
No. La cantidad y el tamaño deben equilibrar paralelismo, sobrecarga y recuperación. La decisión debe medirse con una carga representativa, considerando también el crecimiento esperado. Referencia (https://www.elastic.co/docs/deploy-manage/production-guidance/optimize-performance/size-shards).
No. Las réplicas y los snapshots atienden problemas diferentes. La recuperación tras una eliminación o un desastre necesita su propia estrategia y pruebas de restauración. Referencia (https://www.elastic.co/docs/deploy-manage/tools/snapshot-and-restore).
Hay rutas admitidas, pero deben comprobarse el lenguaje, la versión, el endpoint, las convenciones y las funcionalidades. La compatibilidad de transporte no demuestra que todos los paneles y funciones se comporten de forma idéntica. Referencia (https://www.elastic.co/docs/solutions/observability/apm/opentelemetry).
No. La disponibilidad varía según la función, la licencia, la suscripción y la implementación. Verifique la matriz vigente y las condiciones del componente elegido antes de cerrar el alcance. Referencia (https://www.elastic.co/subscriptions).
Transfiere la gestión de la infraestructura y las actualizaciones a Elastic. La organización aún debe atender la calidad de los datos, los accesos, las consultas, la retención y el seguimiento del consumo. Referencia (https://www.elastic.co/docs/deploy-manage/deploy/elastic-cloud/serverless).
Reúna las fuentes, el volumen estimado, la retención, los entornos y los servicios prioritarios. La conversación técnica permite definir el diagnóstico, la implementación y la operación según las necesidades. Referencia técnica: clústeres, nodos y shards de Elasticsearch (https://www.elastic.co/docs/deploy-manage/distributed-architecture/clusters-nodes-shards).
Converse con nuestros especialistas sobre Elastic Observability, APM, logs, métricas, trazas, OpenTelemetry, Synthetics, Network Flows, LLM Observability, IA y automatización.