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