# Dec 10th, 2020: \[ES\] Las 12 mejores características de Mapas desde GA **URL:** \ **Category:** Advent Calendar\ **Created:** [December 10, 2020, 8:00am UTC](https://discuss.elastic.co/t/dec-10th-2020-es-las-12-mejores-caracteristicas-de-mapas-desde-ga/256368 "2020-12-10T08:00:03Z")\ **Posts on this page:** 2\ **Page:** 1
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> Este artículo es una traducción de [Top 12 Maps features since going GA](https://discuss.elastic.co/t/dec-10th-2020-en-top-12-maps-features-since-going-ga/256224) de [Nathan Reese](https://discuss.elastic.co/u/Nathan_Reese). Elastic Maps fue lanzado de manera general (lo que en la casa llamamos _generally available_ o GA) con Kibana 7.3. Alcanzar el nivel de producción no es el final del desarrollo, es más bien otro hito en un largo camino. Cada revisión de Kibana incluye nuevas e increíbles características, tantas que es difícil seguirles la pista a todas ellas. Por esto, y como 2020 llega a su fin, vamos a echar un vistazo a las características más interesantes introducidas en el producto desde su publicación como GA. # 1. Se acabó la pantalla de carga al cambiar a Maps Ahora moverse entre aplicaciones de Kibana es casi instantáneo, no más pantallas de carga. Puedes moverte de manera fluida de _Dashboard_ a _Maps_ y a _Discover_ tan pronto como buscas, analizas, y compartes tus datos. Esto no es baladí, el equipo de Kibana ha trabajado muy duro tras el telón, más de 18 meses, para repensar la arquitectura completa de Kibana y eliminar esta tediosa espera para siempre. # 2. Incluye mapas en Canvas _Canvas_ te permite crear informes expresivos y _píxel perfect_ a partir de tus datos en tiempo real, haciendo de esta herramienta una elección habitual para cuadros de mando con datos de gestión sobre grandes pantallas en salas de control. Los datos geográficos son un elemento clave en este tipo de informes de negocio. Tanto si estás observando casos de seguridad, como métricas de búsqueda, o una vista unificada de _logs_, métricas y trazas APM, la necesidad de incorporar la componente geoespacial es muy real. Para apoyar este punto de vista, ahora puedes incluir mapas en tus _workpads_ de Canvas. ![Maps en Canvas](https://us1.discourse-cdn.com/elastic/original/3X/6/4/647992d15cafc6075fcc9e513fd134d7637077e2.jpeg) # 3. Experiencia de primer nivel en cuadros de mando y _drilldowns_ _Dashboard_ es lo que hace a Elastic Maps una potente herramienta analítica ya que poder ver tus datos desde diferentes ángulos proporciona mejores análisis. Esas dimensiones que resultan ocultas en una visualización, en otras brillan. Hemos minimizado el número de pasos necesarios para construir un mapa y añadirlo a un cuadro de mando, acelerando su autoría y llevándote inmediatamente al punto de partida cuando añades o editas un mapa. Este nuevo comportamiento _save and return_ simplifica el proceso de actualizar mapas eliminando la necesidad de tener que moverte manualmente entre aplicaciones. Tan pronto como vas más allá de un simple cuadro de mando, aparece la necesidad de crear rutas de navegación entre distintos cuadros de mando. [_Dashboard drilldowns_](https://www.elastic.co/guide/en/kibana/current/drilldowns.html) permiten generar flujos de navegación repetibles para guiar a tus usuarios en direcciones concretas. Un escenario donde esto puede ser increíblemente útil podría ser proporcionar caminos desde cuadros de mando de observabilidad de alto nivel hacia análisis más granulares que incorporan datos adicionales de APM, logs, o _uptime_. En los paneles de mapas puedes proporcionar este tipo de rutas a tus usuarios, por ejemplo: dibujar un filtro espacial para trazas de aplicación, hacer clic en un país para observar la monitorización de los usuarios de esa región, etc.. Es más, también puedes crear rutas desde estos cuadros de mando granulares que lleven a los usuarios hacia arriba, a los cuadros de mando de más alto nivel. No importa desde dónde empieza su viaje tu usuario, disponen de maneras de ampliar su perspectiva de los datos. Puedes consultar este [webinar](https://www.elastic.co/webinars/dashboard-drilldowns-with-data-visualizations-in-kibana) para aprender más sobre esta característica. # 4. Carga simplificada de ficheros de texto con coordenadas Hemos actualizado la [carga de ficheros](https://www.elastic.co/guide/en/kibana/current/connect-to-elasticsearch.html#upload-data-kibana) para que reconozca y combine campos con longitud y latitud. Este proceso automáticamente crea un campo de tipo `geo_point` en el índice de Elasticsearch resultante, evitando tener que definir manualmente el campo y el proceso en el _ingest pipeline_. ![Detección de campos geográficos](https://us1.discourse-cdn.com/elastic/original/3X/0/a/0ac3beed94af5ba5519ab3224a4fcee99331e4d0.jpeg) # 5. Ajuste a los datos Tanto si estás investigando direcciones IP como analista de seguridad, como si estás intentando entender por qué los usuarios de tu web de cierto lugar del mundo están teniendo problemas de rendimiento, la necesidad de desplazarte por el mapa rápidamente es muy real. En Elastic Maps ahora dispones de una potente herramienta para este fin con botón de ajuste a datos. Debajo de los controles de _zoom_, este nuevo botón hace que navegar a los datos visibles sea tan fácil como pulsar con tu ratón una única vez. ¿No quieres ni apretar un botón? [Activa el auto-ajuste](https://www.elastic.co/guide/en/kibana/7.10/maps-settings.html#maps-settings-navigation) y deja que los datos te muevan por el mapa tan pronto como los filtros los actualicen. # 6. Estilos categóricos y rampas de color personalizadas ¿Quieres dar color a tus puntos a partir de datos discretos en un campo categórico? Imagina por ejemplo que tienes datos de vuelos entre ciudades a lo largo de Europa y quieres que los aeropuertos de un mismo país compartan el mismo color. Con los estilos categóricos puedes conseguir esto rápidamente usando una única capa de datos. Elige tú mismo los colores o elije una de las paletas predefinidas en Elastic Maps. ![Estilo categórico](https://us1.discourse-cdn.com/elastic/original/3X/6/5/65f9bc924cf9f4c492218130b426a5818f7d5fcd.jpeg) # 7. Capa integrada En cartografía digital, mostrar grandes cantidades de datos es siempre un reto. Por un lado quieres poder mostrar todos los datos disponibles cuando te acercas a una localización. Por otro lado, mantener la fidelidad de tu visualización cuando te alejas, mostrando una enorme cantidad de datos, puede llevar a tus usuarios muy rápidamente a sentirse confusos y abrumados. Las capas integradas (_blended layers_) resuelven este problema mostrando agrupaciones (_clusters_) hasta que el mapa se encuentra lo suficientemente cerca. Cuando los resultados exceden el parámetro `index.max_result_window`, la capa pasa a utilizar la agregación en rejilla _GeoTile_ para agrupar los documentos en _clusters_, mostrando métricas específicas para cada uno de ellos. Cuando los resultados visibles bajan de `index.max_result_window`, la capa pasa a mostrar los documentos individuales. Un ejemplo de dónde puede esta estrategia resultar especialmente útil es siempre que muestras fenómenos que se producen tanto en áreas urbanas como en zonas más rurales. Puede darse el caso de que en una zona de población más dispersa, tu mapa pueda perfectamente mostrar todas las geometrías. Por otro lado, al desplazarte a una gran ciudad, de repente el número de geometrías a mostrar aumenta drásticamente. Las capas integradas permiten que esta transición sea suave simplemente agregando las geometrías allá donde sea necesario, sin dejar de mostrar métricas de su totalidad. # 8. Agregación para líneas y polígonos ¡La agregación en rejilla _GeoTile_ ya no es sólo para puntos! Ahora puedes también usar esta agregación para líneas y polígonos. Saca todo el partido a la escalabilidad de Elasticsearch y muestra _clusters_, rejillas y mapas de calor para datos geométricos de todo tipo. # 9. Etiquetas Añade y personaliza etiquetas desde su panel de estilo. Proporciona a tus usuarios más información de los datos directamente en el mapa e incluso formatea su tamaño y color para adecuarlos a tu análisis. ![Etiqutado|1000x797 70%](https://us1.discourse-cdn.com/elastic/original/3X/a/d/ad5f583623f77f179116058651fe06192bac64b2.jpeg) # 10. Alertas de seguimiento Con las alertas de seguimiento puedes monitorizar entidades en tiempo real y lanzar notificaciones o escribir de vuelta en un índice cuando cualquier entidad entra en una frontera determinada. En el momento de escribir este artículo esta característica se encuentra en fase _beta_. # 11. Teselas vectoriales para tus índices en Elasticsearch. Las teselas vectoriales son un a técnica moderna para distribuir grandes cantidades de datos geográficos. La ventaja principal es que tus mapas se cargarán más rápido y la interacción con tus datos se sentirá más rápida y fluida. El uso de esta técnica amplía las capacidades de Elastic Maps, con las agregaciones en _cluster_ y rejilla ahora hay una opción "súper fina", que aumenta su detalle. Además, cargando teselas vectoriales el límite de número de documentos por petición es por tesela, en lugar de para toda la vista. Si estás acostumbrado a trabajar con más de 10.000 documentos en total, ¡ahora puedes trabajar con hasta 10.000 documentos por tesela! El número de teselas va a depender en gran medida de tu vista; en cualquier caso el impacto es el mismo: más datos para explorar y analizar. En el momento de escribir este artículo esta característica se encuentra en fase _beta_. # 12. Teselas vectoriales para los mapas base de EMS Los mapas base proporcionados por [Elastic Maps Service](https://www.elastic.co/elastic-maps-service) ahora son más ligeros, definidos, y de navegación más suave. Esto es así porque se sirven como teselas vectoriales. En definitiva, nuestros mapas base ahora son tan fluidos como Google Maps, ya que usan una tecnología similar. ---
**Author:** ![system](https://us1.discourse-cdn.com/elastic/original/3X/1/a/1ac57faf039f6b580b3f104ef42a2a89e41014de.png) [@system](https://discuss.elastic.co/u/system)\ **Post date:** [January 7, 2021, 8:00am UTC](https://discuss.elastic.co/t/dec-10th-2020-es-las-12-mejores-caracteristicas-de-mapas-desde-ga/256368/2 "2021-01-07T08:00:39Z")
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