เผยแพร่ครั้งแรกเมื่อวันที่ 16 พฤษภาคม 2017 ที่ ObjectRocket.com/blog
นอกเหนือจาก "คุณทราบแล้ว สำหรับการค้นหา" การใช้ Elasticsearch® ยังคงเติบโตและเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ที่ ObjectRocket เราได้ให้บริการโฮสต์ Elasticsearch บนแพลตฟอร์มของเรามาระยะหนึ่งแล้ว เราเห็นแนวโน้มที่ชัดเจนในหมู่ลูกค้าของเราและวิธีที่พวกเขาใช้ผลิตภัณฑ์ ในโพสต์นี้ เราแชร์กรณีการใช้งาน ElasticSearch ห้าอันดับแรกที่เราเห็นบนแพลตฟอร์ม ObjectRocket
#1 – การบันทึกและการวิเคราะห์บันทึก
สำหรับทุกคนที่คุ้นเคยกับ Elasticsearch สิ่งนี้ไม่น่าแปลกใจเลย ระบบนิเวศที่สร้างขึ้นรอบ ๆ Elasticsearch ทำให้เป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ตรงไปตรงมาที่สุดในการปรับใช้และโซลูชันการบันทึกขนาด ผู้ใช้จำนวนมากบนแพลตฟอร์มของเราได้ใช้ประโยชน์จากฟังก์ชันนี้เพื่อเพิ่มการบันทึกลงในกรณีการใช้งานหลักของพวกเขา จากBeats to Logstash® ไปจนถึง Ingest Nodes Elasticsearch ให้ตัวเลือกมากมายแก่คุณในการดึงข้อมูลไม่ว่าจะอยู่ที่ใดและจัดทำดัชนี จากที่นั่น เครื่องมืออย่าง Kibana® ช่วยให้คุณสร้างแดชบอร์ดและการวิเคราะห์ที่สมบูรณ์ได้ เครื่องมืออื่น ภัณฑารักษ์ ช่วยให้คุณกำหนดระยะเวลาเก็บรักษาแบบอัตโนมัติได้
#2 – การดึงข้อมูลและการรวมข้อมูลสาธารณะ
เช่นเดียวกับข้อมูลบันทึก Elastic Stack มีเครื่องมือมากมายในการดึงและจัดทำดัชนีข้อมูลระยะไกลได้อย่างง่ายดาย เช่นเดียวกับที่เก็บเอกสารส่วนใหญ่ การขาดสคีมาที่เข้มงวดทำให้ Elasticsearch มีความยืดหยุ่นในการรับข้อมูลจากแหล่งข้อมูลต่างๆ ที่หลากหลาย และยังทำให้สามารถจัดการและค้นหาได้ทั้งหมด ตัวอย่างที่ดีของสิ่งนี้ที่คุณสามารถตรวจสอบได้คือตัวเชื่อมต่อ Twitter ของเรา ช่วยให้คุณตั้งค่าแฮชแท็กเพื่อดูบน Twitter จากนั้นคว้าทวีตทั้งหมดด้วยแฮชแท็กเหล่านั้นและวิเคราะห์ใน Kibana เราสร้างผลิตภัณฑ์ดังกล่าวบนส่วนประกอบหลักของ Elastic Stack และเพิ่มชิ้นส่วนเพิ่มเติมเพื่อช่วยปรับขนาด
#3 – ค้นหาข้อความแบบเต็ม
ไม่น่าแปลกใจเลยที่การค้นหาข้อความแบบเต็มในฐานะความสามารถหลักของ Elasticsearch จะอยู่ในรายการนี้ ส่วนที่น่าแปลกใจคือการใช้งานของสิ่งนี้ในกลุ่มลูกค้าของเรา ซึ่งทำได้ดีกว่าการค้นหาองค์กรแบบเดิมหรืออีคอมเมิร์ซ ตั้งแต่การตรวจจับการฉ้อโกงและความปลอดภัย ไปจนถึงการทำงานร่วมกัน และอื่นๆ ผู้ใช้ของเราพบว่าความสามารถในการค้นหาของ Elasticsearch มีประสิทธิภาพและยืดหยุ่น และมีเครื่องมือมากมายที่ช่วยให้การค้นหาง่ายขึ้น Elasticsearch มีการสืบค้น Domain Specific Language (DSL) และความสามารถในตัวสำหรับการเติมข้อความอัตโนมัติ "คุณหมายถึง" การตอบกลับ และอื่นๆ
#4 – ข้อมูลเหตุการณ์และเมตริก
Elasticsearch ยังทำงานได้ดีกับข้อมูลอนุกรมเวลา เช่น ตัวชี้วัดและเหตุการณ์ของแอปพลิเคชัน คุณลักษณะนี้เป็นอีกพื้นที่หนึ่งที่ระบบนิเวศของ Beats ขนาดใหญ่ช่วยให้คุณสามารถดึงข้อมูลสำหรับแอปพลิเคชันทั่วไปได้อย่างง่ายดาย ไม่ว่าคุณจะใช้เทคโนโลยีใดก็ตาม มีโอกาสดีที่ Elasticsearch มีองค์ประกอบในการดึงเมตริกและเหตุการณ์ออกจากกล่อง ซึ่งหายากมากที่ทำไม่ได้ การเพิ่มความสามารถนั้นทำได้ง่าย
#5 – การแสดงข้อมูล
ด้วยตัวเลือกการสร้างแผนภูมิมากมาย บริการไทล์สำหรับข้อมูลทางภูมิศาสตร์ และ TimeLion สำหรับข้อมูลอนุกรมเวลา Kibana เป็นเครื่องมือสร้างภาพข้อมูลที่ทรงพลังและใช้งานง่ายอย่างน่าอัศจรรย์ Kibana มีองค์ประกอบภาพเพื่อจัดการทุกกรณีการใช้งานที่เราแชร์ในโพสต์นี้ หลังจากที่คุณสบายใจกับเครื่องมือนำเข้าข้อมูลต่างๆ แล้ว คุณจะพบว่า Elasticsearch + Kibanai เป็นเครื่องมือที่เหมาะที่สุดสำหรับการแสดงข้อมูลเป็นภาพซึ่งคุณพยายามจะทำความเข้าใจ
บทสรุป
แม้ว่านั่นจะไม่ใช่กรณีการใช้งานทุกกรณี แต่สิ่งเหล่านี้เป็นปัญหาที่เราเห็นในบริการของเรา Elasticsearch และส่วนที่เหลือของ Elastic Stack ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าใช้งานได้หลากหลายมาก อย่างที่คุณเห็น คุณสามารถรวม Elasticsearch เข้ากับสิ่งที่คุณทำอยู่ในปัจจุบันได้ และรับความรู้พิเศษในหลากหลายวิธี สำหรับฉัน นั่นเป็นส่วนที่ยอดเยี่ยมที่สุดของ Elasticsearch—ความสามารถในการปรับปรุงเทคโนโลยีที่คุณใช้อยู่แล้ว แทนที่จะเพิ่มฐานข้อมูลอื่นเพื่อจัดเก็บข้อมูลของคุณ
ใช้แท็บคำติชมเพื่อแสดงความคิดเห็นหรือถามคำถาม คุณสามารถเริ่มการสนทนากับเราได้
