ES: эластичный поиск
Elastic Search — поисковая система, основанная на библиотеке Lucene. Он предоставляет распределенную многопользовательскую полнотекстовую поисковую систему с веб-интерфейсом HTTP и документами JSON без схем.
Elastic Search спроектирован так, чтобы быть масштабируемым, гибким и высокодоступным, что делает его популярным выбором для поиска и анализа в различных приложениях. В этой статье мы рассмотрим функции и возможности Elastic Search и то, как их можно использовать для повышения производительности поиска и анализа в ваших собственных проектах. Если вы новичок в Elastic Search или просто хотите узнать больше об этом мощном инструменте, эта статья — отличное начало.
Elastic Search — это мощная поисковая и аналитическая система, которая может обрабатывать все типы данных, включая текстовые, числовые, геопространственные, структурированные и неструктурированные. Он построен на Apache Lucene, бесплатной библиотеке поисковой системы с открытым исходным кодом, и написан на Java. Elastic Search изначально разрабатывался как масштабируемая версия Lucene, но с тех пор в него была добавлена возможность горизонтального масштабирования индексов.
В настоящее время Elastic Search широко используется для различных целей, включая аналитику журналов, полнотекстовый поиск, аналитику безопасности, бизнес-аналитику и операционную аналитику. Его универсальность и масштабируемость делают его ценным инструментом для различных отраслей и приложений.
ES помогает всем быстрее находить то, что им нужно.
ES — это мощный инструмент для поиска и анализа данных, но для его эффективной работы требуется процесс приема данных. Прием данных включает получение необработанных данных из различных источников, таких как журналы, системные метрики и веб-приложения, а также их анализ, нормализацию и обогащение перед их индексированием в ES. Этот процесс позволяет пользователям выполнять сложные запросы и использовать агрегаты для получения сводок своих данных.
После того как данные проиндексированы в ES, пользователи могут использовать инструмент визуализации Kibana для создания мощных визуализаций своих данных и совместного использования информационных панелей с другими. Kibana также позволяет пользователям управлять Elastic Stack, что делает его ценным инструментом для управления и анализа данных. В целом, процесс приема данных и использование ES и Kibana упрощают пользователям получение информации из своих данных и принятие обоснованных решений.
Преимущества:
Быстрая окупаемость
ES предлагает простые API на основе REST и использует документы JSON без схемы, что упрощает начало работы и создание приложений для различных вариантов использования.
Высокая производительность
Распределенный характер ES позволяет ему обрабатывать большие объемы данных параллельно и находить наилучшие совпадения на основе применяемых критериев поиска и фильтрации.
Операции, близкие к реальному времени
В ES такие операции, как чтение и запись данных, обычно выполняются менее чем за секунду. Это позволяет использовать ES в более широких случаях, таких как мониторинг и отслеживание приложений.
Инструменты и плагины
ES поставляется с различными типами встроенных плагинов, таких как Kibana, который является мощным инструментом визуализации и отчетности. Он также предлагает интеграцию с рядом плагинов ES с открытым исходным кодом, таких как языковой анализатор и многие другие плагины, чтобы добавить богатую функциональность в наше приложение.
Использование:
Скорость и масштабируемость ES, а также его способность индексировать многие типы контента означают, что его можно использовать в ряде случаев:
- Поиск приложений:приложения, которые в значительной степени полагаются на платформу поиска для доступа, извлечения данных и составления отчетов, например поиск продуктов Amazon.
- Поиск по веб-сайту. Веб-сайты, на которых хранится много контента, считают ES очень полезным инструментом для эффективного и точного поиска.
- Корпоративный поиск: поиск товаров для электронной коммерции, поиск по блогам, поиск людей и любая форма поиска, которую только можно придумать. Поисковые решения большинства популярных веб-сайтов, которые мы используем ежедневно.
- Ведение журналов и аналитика журналов. Получение и анализ данных журналов почти в реальном времени и с возможностью масштабирования.
- Показатели инфраструктуры и мониторинг контейнеров: сбор данных по нескольким параметрам производительности, которые зависят от варианта использования. Предоставляет важную операционную информацию о метриках журнала для управления.
- Мониторинг производительности приложений
- Анализ и визуализация геопространственных данных
- Аналитика безопасности. Журналы доступа и аналогичные журналы, касающиеся безопасности системы, можно анализировать с помощью стека ELK, что дает более полную картину того, что происходит в ваших системах в режиме реального времени.
- Бизнес-аналитика: поддержка Kibana, которая позволяет нетехническим или бизнес-пользователям создавать визуализации и выполнять аналитику данных ES без предварительных знаний или опыта.
Поддерживать
Elastic Search поддерживает различные языки, а официальные клиенты доступны для:
- Джава
- JavaScript
- Go
- .NET (С#)
- PHP
- Перл
- Питон
- Рубин
Надеюсь, вам понравилось читать об Elastic Search и о том, как его можно использовать для оптимизации поиска и анализа в различных приложениях. Если вы нашли эту статью полезной или у вас есть дополнительные вопросы, пожалуйста, не стесняйтесь обращаться ко мне через комментарии.
Для получения дополнительных обновлений и информации о последних технологических тенденциях обязательно подписывайтесь на меня в Twitter или LinkedIn. Спасибо за чтение, и я с нетерпением жду связи с вами в социальных сетях.
Твиттер: https://twitter.com/geekfarmer_
Linkedin: https://www.linkedin.com/in/geekfarmer