ElasticSearch: Connaître et comprendre les bases

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Qu’est-ce que Elasticsearch?

Elasticsearch est un moteur de recherche et d’analyse distribué open-source, RESTful, distribué sur Apache Lucene. Depuis la sortie de la première version d’Elasticsearch en 2010, il est rapidement devenu le moteur de recherche le plus populaire. Il est couramment utilisé pour l’analyse des journaux, la recherche en texte intégral et les cas d’utilisation de l’intelligence opérationnelle.

Associé à Kibana un outil de visualisation, Elasticsearch peut être utilisé pour fournir des analyses en temps quasi réel en utilisant de gros volumes de données de journal. Elasticsearch est également populaire grâce à ses API de recherche faciles à utiliser qui vous permettent d’ajouter facilement de puissantes fonctions de recherche à vos applications.

 

Comment fonctionne Elasticsearch?

Elasticsearch est un moteur de recherche et d’analyse distribué open-source, RESTful, distribué sur Apache Lucene. Vous pouvez envoyer de nouvelles données, appelées documents, à Elasticsearch en utilisant l’API ou des outils d’intégration tels que Logstash et Amazon Kinesis Firehose. Elasticsearch stocke automatiquement le document d’origine et ajoute une référence consultable au document dans l’index du cluster. Vous pouvez ensuite rechercher et récupérer le document à l’aide de l’API Elasticsearch. Vous pouvez également utiliser Kibana, un outil d’analyse et de visualisation open-source, pour rechercher, analyser et mettre en tableau vos données.

Avantages de Elasticsearch

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Vite

En utilisant des index distribués inversés, Elasticsearch trouve rapidement les meilleures correspondances pour vos recherches en texte intégral, même à partir de très grands ensembles de données.

 

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API faciles à utiliser

Elasticsearch propose des API basées sur REST simples, une interface HTTP simple et utilise des documents JSON sans schéma, ce qui facilite l’indexation, la recherche et l’interrogation de vos données.

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Outillage gratuit et plug-ins

Elasticsearch est intégré à Kibana, un outil de visualisation et de reporting populaire. Il offre également une intégration intégrée à Logstash pour transformer facilement les données source à l’aide de modèles prédéfinis et les charger dans votre index. En outre, vous pouvez utiliser un certain nombre de plug-in Elasticsearch open-source, tels que des analyseurs de langage et des suggestions, pour ajouter facilement de riches fonctionnalités à vos applications.

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Mises à jour de l’index en temps réel

Les mises à jour d’index Elasticsearch telles que l’ajout d’un nouveau document à l’index prennent généralement une seconde ou moins avant que les données mises à jour soient disponibles pour la recherche. Cela vous permet d’utiliser Elasticsearch pour des cas d’utilisation en temps quasi réel, tels que la surveillance des applications et la détection des anomalies.

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Prise en charge de votre langue de développement préférée

Une variété de clients open source est disponible pour les développeurs Elasticsearch. Les langages pris en charge incluent Java, Python, PHP, JavaScript, Node.js, Ruby et bien d’autres.

Cas d’utilisation Elasticsearch

  1. Log Analytics – Analysez les journaux non structurés et semi-structurés générés par des sites Web, des appareils mobiles, des serveurs et des capteurs pour une grande variété d’applications telles que le marketing numérique, la surveillance des applications, la détection des fraudes, les technologies publicitaires et les IoT. Capture, prétraitement et chargement des données de journal dans Elasticsearch à l’aide de Logstash, Amazon Kinesis Firehose ou Amazon CloudWatch Logs. Vous pouvez ensuite rechercher, explorer et visualiser les données à l’aide de Kibana et de la requête DSL Elasticsearch pour obtenir des informations précieuses sur vos utilisateurs et vos applications.
  2. Recherche en texte intégral – Fournissez à vos clients une expérience de recherche et de navigation riche. Elasticsearch prend en charge la facette, ce qui permet à vos clients d’affiner leurs résultats de recherche en fonction de plages de valeurs telles que le prix, les caractéristiques du produit et les marques. possibilité de créer des filtres de critères de recherche avancés; Suggestions de recherche-comme-vous-type; et mises à jour d’index en temps quasi réel.
  3. Distributed Document Store – Alimentez votre application avec une plate-forme de stockage orientée document JSON facile à utiliser.Elasticsearch fournit une API REST simple, des performances rapides et de puissantes fonctions de recherche. Vous pouvez ainsi créer des applications hautement performantes capables de stocker et de récupérer des milliards de documents.
  4. Surveillance des applications en temps réel: capturez les journaux d’activité dans vos applications et sites Web destinés aux clients.Utilisez Logstash pour envoyer ces journaux à votre cluster Elasticsearch. Elasticsearch indexe les données et les rend disponibles pour l’analyse en temps quasi réel (moins d’une seconde). Vous pouvez ensuite utiliser Kibana pour visualiser les données et effectuer des analyses opérationnelles comme l’identification des pannes et des problèmes. Grâce à l’analyse géospatiale d’Elasticsearch, vous pouvez identifier la région géographique où le problème se produit. Les équipes de dépannage peuvent ensuite rechercher l’index et effectuer des agrégations statistiques pour identifier les causes profondes et résoudre les problèmes.

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