Observabilidad de una aplicación OT mediante Elasticsearch

En este Trabajo de Fin de Grado en Acciona Energía el objetivo es desarrollar la observabilidad de un entorno OT mediante la integración de Elasticsearch como herramienta central. La observabilidad en sistemas SCADA es fundamental para la supervisión, diagnóstico y optimización en entornos industriales, permitiendo una gestión más eficiente. El enfoque principal del proyecto será aglutinar y contextualizar toda la información proveniente de los logs generados por un sistema SCADA, con el fin de mejorar la toma de decisiones y la capacidad de respuesta ante incidencias. Para ello, se diseñarán cuadros de mando interactivos que faciliten la interacción entre el usuario final y el sistema, proporcionando una visualización clara y estructurada de los datos. Por otra parte, se analizará cómo la implementación de Elasticsearch permite una monitorización avanzada y una gestión más proactiva, optimizando la detección de anomalías y mejorando la eficiencia operativa. El estudio incluirá el diseño de la arquitectura de la solución, despliegue y configuración de las herramientas software necesarias y una evaluación práctica en un entorno de prueba representativo.

In this final degree thesis at Acciona Energía, the objective is to develop the observability of an OT environment through the integration of Elasticsearch as a central tool. Observability in SCADA systems is essential for monitoring, diagnosis and optimization in industrial settings, enabling more efficient management. The main focus of the project will be to aggregate and contextualize all the information from the logs generated by a SCADA system, in order to improve decision-making and responsiveness to incidents. To achieve this, interactive dashboards will be designed to facilitate the interaction between the end user and the system, providing a clear and structured visualization of the area. Furthermore, the study will analyze how the implementation of Elasticsearch allows for advanced monitoring and more proactive management, optimizing anomaly detection and improving operational efficiency. The study will include the design of the solution’s architecture, deployment and configuration of the necessary software tools, and a practical evaluation in a representative test environment.