Працюєте з Big Data? Тоді вам потрібен Elastic Stack!

0

Робота з Big Data (великими даними) вимагає наявності спеціальних інструментів для роботи з об’ємними купами інформації. Дані можуть бути структурованими, неструктурованими та напівструктурованими, що ускладнює вибір правильного інструменту для зберігання, аналізу та використання. Elastic Stack, мабуть, найпопулярніша пошукова система з сильною спільнотою, підтримкою та великою кількістю інструкцій.

Сьогодні користувачі генерують багато даних через соціальні медіа, надаючи інформацію для різних веб-сайтів або месенджерів. Найважливіше з того, що ви отримуєте від такої інформації, це не самі дані, а те, як ви можете їх використовувати. Щоб зробити інформацію цінною, ви повинні вміти її налізувати. Тільки так ви зможете отримати уявлення, знайти шаблони та зрозуміти, як їх застосовувати, щоб зберегти свій бізнес і досягти своїх цілей. Ви також можете покращити свої послуги, збільшивши кількість клієнтів або помітити недоліки в роботі вашої бізнес-схеми.

Наприклад, ви можете підвищити якість своїх послуг, надаючи своїм користувачам найкращі результати пошуку. Такі додаткові фактори, як вік користувача, уподобання бренду, місцезнаходження та попередні пошуки, дозволять вам забезпечити користувачів саме ттими послугами чи товарами, які вони потребують.

Причини використання Elastic Stack для неструктурованих даних

Реляційні бази даних ідеально підходять для зберігання структурованих даних. Наприклад, за допомогою SQL можна керувати номерами користувачів, місцезнаходженням або електронною поштою. Але як щодо інформації про користувача, такої як попередні замовлення чи списки бажань? Це неструктурована інформація. І лише об’єднання пошукових запитів, історії покупок і цінового діапазону та аналіз цих даних може допомогти вам отримати найкращі результати. Саме тут на допомогу приходить Elastic Stack. Він складається з кількох головних складових: Elasticsearch, Logstash і Kibana.

Elasticsearch – це основа Elastic Stack. Він пропонує потужний, гнучкий і простий у використанні спосіб зберігання та аналізу даних.

Logstash збирає дані з різних джерел, перетворює їх у єдиний формат і надсилає в Elasticsearch.

Kibana — це візуальний інструмент, який показує дані, збережені в Elasticsearch, щоб забезпечити подальший аналіз для прийняття кращих бізнес-рішень. Elasticsearch також відстежує інфраструктуру, підвищує ефективність усунення несправностей і надає аналітику безпеки.

Щоб краще зрозуміти, яку користь ви можете отримати від Elasticsearch, Kibana та Logstash, ми зосередимося на функціональності кожного з них.

Тож Elasticsearch – це розподілена система для зберігання, пошуку та аналізу великих обсягів даних. Він використовує принципи розподіленої обробки та багаторівневого зберігання, що дозволяє йому масштабуватися до гігантських обсягів даних. Elasticsearch також дуже швидкий, оскільки він використовує індексування, яке значно покращує час пошуку. Що це означає на практиці?

Читайте також:  Влад Якубовский — серый кардинал «Трейд Коммодити» — снова грабит Минобороны

Elasticsearch — це система повнотекстового пошуку та аналітики. З її допомогою можна зберігати, шукати та аналізувати інформацію майже в режимі реального часу. Це розподілена база даних NoSQL, яка дозволяє використовувати документи для керування неструктурованими даними, а не схемами чи таблицями.

64b8ef57081da.webp

Як працює Elasticsearch?

Elasticsearch виконує веб-пошук, аналіз журналів і аналітику великих даних (Big Data). Це масштабована повнотекстова пошукова та аналітична система. З її допомогою можна зберігати, аналізувати та шукати значні обсяги даних. Elasticsearch зазвичай використовують для програм зі складною функціональністю та потребами пошуку.

Про що іде мова? Давайте отримаєм відповідь на простому прикладі.

Наприклад, у вас є клієнт , для якого ви збираєтесь зробити платформу електронної комерції з великою кількістю партнерів-постачальників і тисячами товарів , які вони продають. Різноманітність елементів і численні можливості пошукових запитів можуть призвести до нерелевантних результатів пошуку та тривалого часу на відповідь комерційної платформи покупцям товарів чи послуг вашого клієнта. Це може призвести до негативного відношення покупців і їх потенційної втрати.

Погана продуктивність пошуку є наслідком продуктивності бази даних на сервері. Якщо ви вибрали реляційну базу даних, усі дані зберігатимуться та розподілятимуться в численних таблицях, а пошук необхідної інформації займе час. Складні запити в поєднанні з величезними обсягами даних завжди знижують продуктивність реляційних баз даних.

Саме необхідність працювати з об’ємними даними та виконувати пошук у режимі реального часу вимагає впровадження баз даних NoSQL, таких як Elasticsearch. Це краще для зберігання та пошуку, оскільки Elasticsearch не має відносин, обмежень і транзакційної поведінки. Оскільки він масштабований, ви можете створювати різні вузли без додаткового програмного забезпечення. Тож для створення платформи електронної комерції необхідно впровадити Elasticsearch для розробки такої платформи клієнта. Це також дозволить нашому клієнту швидко й легко отримати доступ до даних і аналітики.

Дані в Elasticsearch зберігаються у форматі документа JSON. Набір ключів відповідає тим значенням, якими можуть бути числа, дати, геолокація або будь-який інший тип даних. Структура даних в Elasticsearch називається інвертованим індексом. Це прискорює виконання повнотекстового пошуку. Elasticsearch створює список унікальних слів, які містять документи, і визначає документи, які містять кожне слово.

Під час індексування документи зберігаються та створюються інвертовані індекси, що дозволяє здійснювати пошук у режимі реального часу. Ви можете додавати або змінювати документи JSON у певному індексі через API.

Читайте також:  Корпоративні подарунки на рік роботи співробітникам

Функції Elasticsearch виконуються через REST API, за допомогою якого ви можете документувати індекс, отримувати документи, надсилати запити та виводити результати, перевизначати параметри за замовчуванням і створювати власне відображення.

Інші складові Elastic Stack

Як було сказано вище, Kibana та Logstash – це ще два інструменти у Elastic Stack, які використовуються для роботи з великими обсягами даних. Кожен інструмент має свою унікальну функціональність, але вони також тісно взаємопов’язані.

Kibana – це інструмент для візуалізації даних, який дозволяє користувачам створювати графіки, діаграми та карти на основі даних, які зберігаються в Elasticsearch. Kibana також дозволяє користувачам створювати фільтри та правила для пошуку даних.

Logstash – це інструмент для збору та обробки даних, який дозволяє користувачам збирати дані з різних джерел, таких як файли, сервери, мережі та датчики. Logstash також дозволяє користувачам обробляти дані, використовуючи різні фільтри та правила.

Ось деякі з функцій Kibana:

  • Візуалізація даних: Kibana дозволяє користувачам створювати графіки, діаграми та карти на основі даних, які зберігаються в Elasticsearch.
  • Пошук даних: Kibana дозволяє користувачам створювати фільтри та правила для пошуку даних.
  • Звіти: Kibana дозволяє користувачам створювати звіти на основі даних, які зберігаються в Elasticsearch.
  • Аналіз даних: Kibana дозволяє користувачам аналізувати дані, використовуючи різні інструменти і функції.

Ось деякі з функцій Logstash:

  • Збір даних: Logstash дозволяє користувачам збирати дані з різних джерел, таких як файли, сервери, мережі та датчики.
  • Обробка даних: Logstash дозволяє користувачам обробляти дані, використовуючи різні фільтри та правила.
  • Налаштування потоку: Logstash дозволяє користувачам налаштовувати поток даних, який проходить через інструмент.
  • Зберігання даних: Logstash дозволяє користувачам зберігати дані в різних місцях, таких як Elasticsearch, CloudWatch або S3.
  • Розсилка повідомлень: Logstash дозволяє користувачам розсилати повідомлення про дані, які проходять через інструмент.

Kibana та Logstash – це потужні інструменти, які можна використовувати для роботи з великими обсягами даних. Вони тісно взаємопов’язані, і їх можна використовувати разом для створення повноцінного рішення для аналізу даних.

Основні переваги використання Elastic Stack 

Elastic Stack використовується в різних галузях, включаючи лог-аналіз, пошук, бізнес-аналітику та операційну аналітику. Він дуже популярний серед стартапів і великих компаній, оскільки він пропонує потужний і гнучкий спосіб зберігання та аналізу даних. Наприклад, Netflix, Uber, Shopify, Tinder і GitHub, використовують Elastic Stack як пошукову систему. Ось основні переваги, які Elastic Stack надає:

  • Швидкий і легкий доступ: документи зберігаються поруч із відповідними метаданими в індексі. Відповідно, кількість зчитувань даних зменшується, а відповідь результату пошуку збільшується.
  • Працює з величезною кількістю даних: Elastic Stack отримує необхідні дані запиту за мікросекунди порівняно зі звичайними системами керування базами даних SQL, які показують результати приблизно за 10 секунд
  • Пошукова система є масштабованою: розподілена архітектура Elastic Stack дозволяє масштабувати її до тисяч серверів і об’єднувати петабайти даних. Клієнтам більше не потрібно керувати складністю розподіленого дизайну, оскільки він обробляється автоматично.
  • Гнучкість: Elastic Stack дуже гнучкий, оскільки він може бути використаний для різних цілей, включаючи лог-аналіз, пошук, бізнес-аналітику та операційну аналітику.
  • Простота використання: Elastic Stack дуже простий у використанні, оскільки він має простий інтерфейс користувача та API.
Читайте також:  Еластичний пошук: як рішення Elasticsearch допомагає знайти все, що потрібно

Тож, якщо вам потрібно зберігати, шукати, обробляти та візуалізувати великі обсяги даних, Elastic Stack – це хороший варіант. Він пропонує потужний, гнучкий і простий у використанні спосіб зберігання та аналізу даних.

Тут ви можете зберігати великі обсяги даних у структурованому та неструктурованому форматі.

Тут ви можете швидко і легко шукати дані.

Тут ви можете аналізувати дані за допомогою різних методів, таких як візуалізація, статистика та машинне навчання.

Тут ви можете створювати звіти та ділитися даними з іншими.

Ви можете використовувати Elastic Stack для різних цілей, таких як лог-аналіз, пошук, бізнес-аналітика та операційна аналітика.

Якщо ви шукаєте потужну платформу для зберігання, пошуку, аналізу та візуалізації даних, Elastic Stack – це хороший варіант.

Важливо додати, що з розробником Elastic Stack дуже легко співпрацювати. Компанія завжди готова презентувати своє рішення бізнесу англійською та россійською мовами, та у купі із своїм партнером, – компанією Ідеалсофт, зробити сам проект “під ключ”. Тож, приєднуйтесь до кола користувачів!

Залишити відповідь