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Was ist Elasticsearch?

Elasticsearch ist eine Open Source Enterprise Search Lösung auf Basis von Apache Lucene, mit der Sie sicher, schnell und komfortabel auf die Informationsbestände in ihrem Unternehmen zugreifen können. Dabei können Sie vor allem in großen Datenbeständen suchen und Logs analysieren.

Warum Elasticsearch?

• Einfach zu deployen (minimale Konfiguration)
• Skaliert vertikal und horizontal
• Einfach zu verwendente API
• Module für die gängigsten Programmier-/Skriptsprachen
• Ausgereifte Online-Dokumentation
• Kostenlos

Was ist eine Suchmaschine

Eine Suchmaschine ist ein Programm zur Recherche von Dokumenten, die in einem Computer oder Computernetzwerk gespeichert sind. Sie erstellen einen Schlüsselwort-Index für die Dokumentbasis, um Suchanfragen über Schlüsselwörter mit einer nach Relevanz geordneten Trefferliste zu beantworten. Nach Eingabe eines Suchbegriffs liefert die Suchmaschine eine Liste von Verweisen auf möglicherweise relevante Dokumente.

Funktionen einer Suchmaschine:

• Erstellung und Pflege eines Index (Datenstruktur mit Informationen über Dokumente)
• Verarbeiten von Suchanfragen (Finden und Ordnen von Ergebnissen)
• Aufbereitung der Ergebnisse

Elasticsearch Features

Wie Apache Solr bietet Elasticsearch das volle Repertoire an Suchfunktionen:

• Anpassbare Volltextsuche
• Scoring nach Relevanz der Suchergebnisse
• Geo-Suche: Suche von Dokumenten im Umkreis einer Geo-Koordinate
• „Search as you type“: Bei Eingabe eines Suchbegriffs werden passende Suchergebnisse anzeigt.
• „Did you mean?“: Korrektur von Tippfehlern
• Snippet Highlighting

Weitere Elasticsearch Features sind:

• Realtime NoSQL Datenbank
• Verteilbar und hochverfügbare Datenbank
• Pro Cluster können mehrere Indexe angelegt werden
• Verschiedene APIs: HTTP RESTful API, Java API
• Es müssen vorab keine Schemata definiert werden
• Leicht verständlich dank mächtiger Query Sprache
• Open Source: Apache License 2.0
• Dokumentenorientiert
• Hohe Skalierbarkeit
• Backup Funktionen

Zusätzlich wird Elasticsearch gerne als skalierbarer NoSQL-Datenspeicher mit extrem niedriger Abfragelatenz eingesetzt, zum Beispiel im ELK-Stack (Elasticsearch, Logstash und Kibana). Eingebunden wird Elasticsearch über eine REST-Schnittstelle oder native API. Die besondere Stärke von Elasticsearch besteht darin, dass es unglaublich einfach und wartungsfreundlich als selbstorganisierender Cluster betrieben werden kann.

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Der Elastic-Stack

Mit dem Elastic-Stack erhalten Sie Ihre Daten verlässlich und sicher aus jeder Quelle und in beliebigem Format, um sie in Echtzeit zu durchsuchen, zu analysieren und zu visualisieren.

Der Elasticsearch Stack in der Übersicht:

1. Elasticsearch – ist eine Suchmaschine

2. Beats – zum Einsammeln von Metriken aus unterschiedlichen Quellen

3. Logstash – zur Vorverarbeitung der Daten und

4. Kibana – zur Datenvisualisierung

Logstash

Logstash eine offene, serverseitige Datenverarbeitungspipeline, die Daten aus einer Vielzahl von Quellen gleichzeitig aufnimmt, transformiert und dann an Ihren bevorzugten „Stash“ (z.B. Elasticsearch) sendet. Dabei hilft es bei der Analysierung von Log-Dateien unter Zunahme des Elastick Stack’s auch zur Auswertung, Monitoring, Alerting und Archivierung von Log-Daten.

Warum Log-Management?

Es dient der schnelleren Analyse von Probmen im Produktionsbetrieb oder sorgt auch für eine bessere Problemanalyse während der Entwicklung. Erstellung strukturierter Logs aus einfachen Text-Daten, konsolidierung von Daten aus verschiedenen Systemen und automatisches Monitoring der Log-Daten.

Logstash Features Überblick

Input Möglichkeiten

• Ports
• Files
• Datenbanken

Filter Möglichkeiten

• Aggregation
• Transformation
• Parsen

Output Möglichkeiten

• Elasticsearch
• Kafka

Skalierbarkeit

Kibana

In der Elasticsearch Version 6.0+ sind insbesondere Verbesserungen in dem Visualisierungstool Kibana erfolgt.

Kibana ermöglicht die interaktive Visualisierung von Daten aus Elasticsearch in einem zentralen Dashboard. Der Kern von Kibana sind Visualisierungen wie z.B. Histogramme, Graphen, Kreisdiagramme, Ringdiagramme und mehr. Damit werden die umfassenden Fähigkeiten von Elasticsearch genutzt und kombiniert. Kibana bietet darüber hinaus die Möglichkeit zu wählen, wie man seine Daten dargestellt haben möchte. Dabei kann man auch ohne zu wissen wonach man eigentlich sucht, beginnen. Die Visualisierungs-Komponenten führen direkt zum Ziel. Mit Hilfe von Machine Learning aus dem Feature X-Pack, können Anomalien aus deinen Elasticsearch-Daten entdeckt und erläutert werden.

Kibana Features UÜberblick

• Analyse von Zeitreihen

• Durchführung von Suchen

• Open Source

• Überwachung des Elastic Clusters

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