2017년 5월 16일 ObjectRocket.com/blog에 처음 게시되었습니다.
Elasticsearch®의 사용은 "알다시피, 검색을 위해" 시간이 지남에 따라 계속 증가하고 변경됩니다. ObjectRocket에서는 잠시 동안 우리 플랫폼에서 호스팅된 Elasticsearch를 제공했습니다. 우리는 고객들 사이에서 명확한 트렌드와 그들이 제품을 어떻게 사용하는지 확인합니다. 이 게시물에서는 ObjectRocket 플랫폼에서 볼 수 있는 상위 5개 ElasticSearch 사용 사례를 공유합니다.
#1 – 로깅 및 로그 분석
Elasticsearch에 익숙한 사람이라면 누구나 놀랄 일이 아닙니다. Elasticsearch를 중심으로 구축된 생태계는 이를 로깅 솔루션을 구현하고 확장하는 가장 간단한 도구 중 하나로 만들었습니다. 우리 플랫폼의 많은 사용자는 이 기능을 활용하여 기본 사용 사례에 로깅을 추가했습니다. Beats에서 Logstash®, Ingest Nodes에 이르기까지 Elasticsearch는 어디에 있든 데이터를 수집하고 인덱싱할 수 있는 다양한 옵션을 제공합니다. 거기에서 Kibana®와 같은 도구를 사용하여 풍부한 대시보드 및 분석을 생성할 수 있습니다. 또 다른 도구인 큐레이터를 사용하면 보관 기간을 자동으로 설정할 수 있습니다.
#2 – 공개 데이터 스크래핑 및 결합
로그 데이터와 마찬가지로 Elastic Stack에는 원격 데이터를 쉽게 수집하고 인덱싱할 수 있는 많은 도구가 있습니다. 또한 대부분의 문서 저장소와 마찬가지로 엄격한 스키마가 없기 때문에 Elasticsearch에 유연성을 제공하여 여러 다른 데이터 소스를 가져오면서도 여전히 모든 데이터를 관리 및 검색 가능하게 유지합니다. 확인할 수 있는 멋진 예는 ourTwitter 커넥터입니다. 이를 통해 Twitter에서 볼 해시태그를 설정한 다음 해당 해시태그가 있는 모든 트윗을 가져와 Kibana에서 분석할 수 있습니다. 핵심 Elastic Stack 구성 요소에 해당 제품을 구축하고 확장을 돕기 위해 몇 가지 추가 요소를 추가했습니다.
#3 – 전체 텍스트 검색
Elasticsearch의 핵심 기능인 전체 텍스트 검색이 이 목록에서 높은 것도 놀라운 일이 아닙니다. 놀라운 부분은 기존의 엔터프라이즈 검색 또는 전자 상거래를 훨씬 능가하는 고객 집합의 애플리케이션입니다. 사기 탐지 및 보안에서 협업 및 그 이상에 이르기까지 사용자는 Elasticsearch 검색 기능이 강력하고 유연하며 검색을 더 쉽게 만드는 많은 도구를 포함하고 있음을 알게 되었습니다. Elasticsearch에는 쿼리 DSL(Domain Specific Language)과 자동 완성 기능을 위한 내장 기능이 있습니다. "Did you mean" 응답 등이 있습니다.
#4 – 이벤트 데이터 및 측정항목
Elasticsearch는 메트릭 및 애플리케이션 이벤트와 같은 시계열 데이터에서도 잘 작동합니다. 이 기능은 거대한 Beats 에코시스템을 통해 일반 애플리케이션의 데이터를 쉽게 가져올 수 있는 또 다른 영역입니다. 어떤 기술을 사용하든 Elasticsearch에는 측정항목과 이벤트를 즉시 가져올 수 있는 구성 요소가 있을 가능성이 높습니다. 드문 경우지만 해당 기능을 쉽게 추가할 수 있습니다.
#5 – 데이터 시각화
수많은 차트 옵션, 지리 데이터용 타일 서비스, 시계열 데이터용 TimeLion을 갖춘 Kibana는 놀랍도록 강력하고 사용하기 쉬운 시각화 도구입니다. Kibana에는 이 게시물에서 공유한 모든 사용 사례를 처리하는 시각적 구성 요소가 있습니다. 다양한 데이터 수집 도구에 익숙해지면 Elasticsearch + Kibana가 머리를 감고 싶은 데이터를 시각화하기 위한 최고의 도구라는 것을 알게 될 것입니다.
결론
그것이 모든 사용 사례는 아니지만 이것이 우리 서비스에서 볼 수 있는 큰 타격을 입었습니다.Elasticsearch와 나머지 Elastic Stack은 매우 다재다능한 것으로 입증되었습니다. 보시다시피, Elasticsearch를 현재 하고 있는 작업에 통합할 수 있습니다. 다양한 방법으로 통찰력을 얻으십시오. 저에게 그것은 Elasticsearch의 가장 멋진 부분입니다. 데이터를 저장하기 위해 다른 데이터베이스를 추가하는 것보다 이미 사용하고 있는 기술을 향상시키는 기능입니다.
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