Was wäre, wenn wir Ihnen erzählen würden, dass eine der leistungsstärksten Such- und Analysemaschinen der Welt mit dem bescheidenen Ziel begann, die wachsende Rezeptliste eines Kochbegeisterten zu organisieren? Shay Banon suchte in einer gemütlichen Londoner Wohnung nach Jobs, während seine Frau ihre Kochkünste im Le Cordon Bleu verfeinerte. Um ihr zu helfen, entwickelte Banon eine Suchmaschine für ihre Rezeptsammlung. Dieses Unterfangen legte unabsichtlich den Grundstein für Elasticsearch, eine Technologie, die heute die Datensuche und -analyse für Unternehmen auf der ganzen Welt vorantreibt.
Von diesen hausgemachten Anfängen als Compass hat sich Elasticsearch zu einer der führenden Suchmaschinen für Unternehmen entwickelt und gehört laut der Stack Overflow 2023 Developer Survey zu den zehn beliebtesten Datenbankverwaltungssystemen weltweit . Aber wie jede Technologie hat auch sie ihre Vor- und Nachteile. Egal, ob Sie ein Unternehmen sind, das große Datensätze verwalten möchte, oder ein kleines Unternehmen, das seine Daten sinnvoll nutzen möchte – die Stärken und Schwächen von Elasticsearch zu kennen, kann von unschätzbarem Wert sein.
In dieser Ausgabe der Reihe „Das Gute und das Schlechte“ gehen wir näher auf Elasticsearch ein und analysieren seine Funktionen, Vorteile und Einschränkungen, um Ihnen bei der Entscheidung zu helfen, ob es das richtige Tool für Ihre datengesteuerten Ziele ist.
Was ist Elasticsearch?
Elasticsearch wurde 2010 erstmals öffentlich vorgestellt und ist eine fortschrittliche Open-Source-Such- und Analyse-Engine, die auch als NoSQL-Datenbank fungiert. Es wurde in Java entwickelt und basiert auf der hoch angesehenen Apache Lucene-Bibliothek.
Die Hauptstärke der Engine liegt in ihren schnellen, nahezu in Echtzeit erfolgenden Suchvorgängen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken, die auf Tabellen und Schemata basieren, verwendet Elasticsearch eine indexbasierte Struktur. Diese Indizes sind speziell entwickelte Datenstrukturen, die die Daten für schnelle Suchvorgänge abbilden und das Abrufen von Abfragen in Millisekunden ermöglichen. Daher ist Elasticsearch außergewöhnlich effizient bei der Verwaltung strukturierter und unstrukturierter Daten . Es interagiert über umfassende REST-APIs und verarbeitet und gibt Ergebnisse im JSON-Format zurück.
Im Jahr 2023 führte Elasticsearch die Elasticsearch Relevance Engine (ESRE) ein , ein leistungsstarkes Upgrade, das KI und maschinelles Lernen in die Suche integriert. ESRE ermöglicht erweitertes Relevanzranking, natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und die Fähigkeit, mit großen Sprachmodellen (LLMs) wie GPT-3 und GPT-4 von OpenAI zu arbeiten . Diese neuen Funktionen sind über eine einheitliche API zugänglich, verbessern die Suchrelevanz und sind auf Elastic Cloud verfügbar.
Die Elastic Stacks
Elasticsearch ist ein integraler Bestandteil von Analyse-Stacks und arbeitet nahtlos mit anderen von Elastic entwickelten Tools zusammen, um den gesamten Datenworkflow zu verwalten – von der Aufnahme bis zur Visualisierung. Es gibt drei Hauptversionen solcher Stacks: das ursprüngliche ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana), das erweiterte ELK mit Beats und das EFK, bei dem Fluentd Logstash ersetzt.
Neben Elasticsearch, dem Knotenpunkt für Indizierung, Suche und komplexe Datenanalyse, umfassen die Stacks die folgenden Tools.
Beats sind leichtgewichtige Datenversender, die Teil des Elastic Stack sind. Beats erleichtern die Datenbewegung von der Quelle zum Ziel, das je nach Anwendungsfall entweder Elasticsearch oder Logstash sein kann.
Logstash ist eine serverseitige Datenverarbeitungspipeline, die Daten aus mehreren Quellen aufnimmt, transformiert und dann zur Indizierung an Elasticsearch sendet.
Fluentd ist ein Datensammler und eine leichtere Alternative zu Logstash. Es wurde entwickelt, um die Datenerfassung und -nutzung für eine bessere Nutzung und ein besseres Verständnis zu vereinheitlichen. Es sammelt effizient Daten aus verschiedenen Quellen und leitet sie an Elasticsearch oder andere Ziele weiter.
Kibana ist ein Datenvisualisierungstool , das als Benutzeroberfläche für den Elastic Stack dient. Es ermöglicht Benutzern, Daten in Elasticsearch zu visualisieren, zu erkunden und zu verwalten.
Elasticsearch-Anwendungsfälle
Elasticsearch ist nicht nur eine Lösung für ein Problem; es bietet die Geschwindigkeit und Flexibilität, sich an verschiedene Szenarien anzupassen. Während seine Kernstärke in der Suche und Analyse liegt, reicht seine Anwendbarkeit weit darüber hinaus.
Hier sind einige bemerkenswerte Anwendungsfälle.
Suchfunktion für Apps und Websites. Elasticsearch kann in Anwendungen oder Websites eingebettet werden, um ein leistungsstarkes, schnelles und effizientes Suchfeld bereitzustellen, das sicherstellt, dass Benutzer schnell finden, wonach sie suchen.
Analyse von Protokollen, Metriken und Sicherheitsereignissen. Mit Elasticsearch können Sie große Ströme von Protokollen, Metriken und Sicherheitsereignissen nahezu in Echtzeit aggregieren und analysieren, was es für die Systemüberwachung und das Sicherheitsinformations- und Ereignismanagement (SIEM) unverzichtbar macht.
Echtzeit-Verhaltensmodellierung mit ML. Elasticsearch unterstützt maschinelle Lernalgorithmen, die das Verhalten Ihrer Daten automatisch in Echtzeit modellieren und analysieren können und so wertvolle Erkenntnisse und Vorhersagen liefern.
Automatisierung von Geschäftsabläufen. Sie können Elasticsearch als Speicher-Engine nutzen, um komplexe Geschäftsabläufe zu automatisieren, von der Bestandsverwaltung bis zum Kundenbeziehungsmanagement (CRM).
Georäumliche Analyse. Elasticsearch verwaltet und integriert räumliche Daten und ermöglicht damit präzise Anwendungen wie Standortverfolgung in Echtzeit und Geomarketing. Es ist von entscheidender Bedeutung für standortbasierte Suche, dynamisches Mapping und Anwendungen zur Umweltüberwachung. Daher kann es in Szenarien für Risikomanagement , Anlagenverfolgung und Flottenmanagement eingesetzt werden und bietet detaillierte Einblicke in räumliche Muster, Verbraucherverhalten und Umweltbedingungen in unterschiedlichen geografischen Gebieten.
Diese vielfältigen Anwendungsfälle zeigen die Vielseitigkeit der Engine und machen sie zu einer beliebten Wahl für Organisationen, die mit verschiedenen Datentypen arbeiten und schnelle, umsetzbare Erkenntnisse benötigen.
So funktioniert Elasticsearch: Kernkonzepte
Die Architektur von Elasticsearch ist auf Verteilung ausgelegt. Das bedeutet, dass die Funktionen, darunter das Speichern von Daten, Ausführen von Suchvorgängen und Verarbeiten von Analysen, nicht auf eine einzelne Maschine oder einen einzelnen Server beschränkt sind. Stattdessen wird die Arbeitslast auf mehrere Knoten in einem Cluster verteilt. Jeder Knoten ist eine laufende Instanz von Elasticsearch und der Cluster ist eine Sammlung dieser Knoten, die miteinander verbunden sind und zusammenarbeiten.
Daten in Elasticsearch sind in Dokumenten organisiert, die dann zur Verbesserung der Sucheffizienz in Indizes kategorisiert werden. Jedes Dokument ist eine Sammlung von Feldern, den grundlegenden Dateneinheiten, nach denen gesucht werden soll. Felder in diesen Dokumenten werden durch Zuordnungen definiert und gesteuert, die einem Schema in einer relationalen Datenbank ähneln. Elasticsearch verwendet eine Datenstruktur namens invertierter Index, um Suchvorgänge zu beschleunigen. Die
wahre Stärke von Elasticsearch liegt in seiner Fähigkeit, Indizes in kleinere Einheiten, sogenannte Shards , zu partitionieren und so die Datenverteilung auf mehrere Server zu erleichtern. Es verwendet auch Replikate, um diese Shards zu duplizieren und so die Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit der Daten sicherzustellen.
Lassen Sie uns nun diese Kernkonzepte genauer betrachten.
Cluster
Ein Cluster ist eine Sammlung von einem oder mehreren Knoten, die zusammenarbeiten, um Indizierungs-, Such- und andere datenbezogene Anforderungen zu erfüllen. Cluster identifizieren sich unter einem einzigen Namen und haben einen Knoten als „Master“, der für verschiedene Verwaltungsaufgaben verantwortlich ist.
Knoten
Knoten sind einzelne Server, die Teil eines Elasticsearch-Clusters sind. Sie können verschiedene Rollen haben.
Der Masterknoten ist der Steuerknoten in einem Elasticsearch-Cluster. Er ist verantwortlich für das Erstellen oder Löschen von Indizes, das Nachverfolgen, welche Knoten Teil des Clusters sind, und das Neuzuordnen von Shards, wenn Knoten dem Cluster beitreten oder ihn verlassen. Normalerweise ist immer nur ein Masterknoten aktiv, um Split-Brain-Szenarien zu vermeiden.
Der Datenknoten speichert Daten und führt datenbezogene Vorgänge wie Suche und Aggregation aus. Dies sind die Arbeitspferde von Elasticsearch, die bei der Ausführung von Abfragen die Schwerstarbeit leisten.
Der Clientknoten speichert keine Daten und hat keine Clusterverwaltungsaufgaben. Stattdessen fungiert er als intelligenter Lastenausgleich, der Anfragen an entsprechende Knoten (Master- oder Datenknoten) im Cluster weiterleitet. Dies hilft dabei, die Anfragen effizient an die Knoten weiterzuleiten, die sie am besten verarbeiten können.
Scherben
Shards ermöglichen Elasticsearch eine horizontale Skalierung, da jeder Shard ein in sich geschlossener Index ist. Durch das Sharding Ihres Indexes können Sie diese Shards auf mehrere Server verteilen. Elasticsearch leitet Ihre Abfrage an die entsprechenden Shards weiter und stellt dann die Ergebnisse zusammen, um sie Ihnen zurückzugeben. Dies ist besonders bei groß angelegten Anwendungen nützlich, wie etwa bei der Suche in einer weltweiten Datenbank mit Hotels oder Kundenbewertungen.
Repliken
Replikations-Shards sind Kopien Ihrer primären Shards und dienen zwei Hauptzwecken: Fehlertoleranz und Lastausgleich. Replikations-Shards stellen sicher, dass Ihre Daten nicht verloren gehen, wenn ein Knoten ausfällt. Replikate werden auch verwendet, um Lese-Anfragen zu bedienen, sodass das Vorhandensein mehrerer Replikate die Suchgeschwindigkeit und -leistung erhöhen kann.
Indizes
Indizes sind wie Kategorien, unter denen ähnliche Dokumenttypen gruppiert werden. Beispielsweise könnten Sie in der Hotelbranche verschiedene Indizes für Hotels, Gäste und Buchungen haben. Der Index „Hotels“ könnte Dokumente zu verschiedenen Hotels enthalten, beispielsweise zu Lage, Ausstattung, Zimmertypen usw. Ebenso könnte der Index „Gäste“ Dokumente mit detaillierten Informationen zu jedem Gast enthalten, beispielsweise Name, Kontaktinformationen und Buchungsverlauf.
So wie Sie in SQL Datenbanken und Tabellen haben, haben Sie in Elasticsearch Indizes und Dokumente. Sie würden diese Indizes abfragen, wenn Sie nach bestimmten Daten suchen.
Invertierter Index
Ein invertierter Index ist entscheidend für die schnelle Durchführung von Suchanfragen. Für jeden eindeutigen Begriff, der im Dokument gefunden wird, listet der invertierte Index die Dokumente auf, in denen der Begriff vorkommt. Bei Ihrer Suche durchsucht Elasticsearch nicht jedes Dokument. Stattdessen konsultiert es diesen invertierten Index, um zu ermitteln, welche Dokumente die Begriffe in Ihrer Abfrage enthalten, wodurch der Suchvorgang erheblich beschleunigt wird.
Unterlagen
Dokumente sind JSON-Objekte, die die Daten enthalten, die Sie in Elasticsearch speichern möchten. Stellen Sie sich ein Dokument als eine komplexere Version eines Wörterbuchs oder eines JSON-Objekts vor. Im Hotel- und Gaststättengewerbe könnte ein einzelnes Dokument die Daten eines Hotelzimmers darstellen, einschließlich Attributen wie Zimmernummer, Typ, Preis, Ausstattung und Verfügbarkeitsstatus. Jedes Dokument verfügt über eindeutige Metadatenfelder wie Index , Typ und ID , die dabei helfen, seinen Speicherort und seine Art zu identifizieren.
Felder
Felder sind die kleinste Dateneinheit in Elasticsearch und dienen als Schlüssel-Wert-Paare in Dokumenten. Felder gibt es in verschiedenen Datentypen, darunter Kerntypen wie Zeichenfolgen und Zahlen sowie komplexe und spezialisierte Typen. Dank der Option „Mehrere Felder“ können Felder auf mehrere Arten indiziert werden, und einige Felder dienen als Metadaten für Dokumente, sogenannte Metafelder.
Wenn Sie diese Kernkonzepte verstehen, können Sie die Skalierbarkeit, Robustheit und Geschwindigkeit, die Elasticsearch für die Datensuche und -analyse bietet, besser einschätzen.
Vorteile von Elasticsearch
Elasticsearch bietet eine ganze Reihe überzeugender Vorteile, insbesondere in Bezug auf Skalierbarkeit, umfangreiche Abfragesprache und Dokumentation. Im Folgenden sind die wichtigsten Vorteile aufgeführt, die Elasticsearch zu einer hervorragenden Wahl für die Datensuche und -analyse machen.
Skalierbarkeit
Elasticsearch ist auf Skalierbarkeit ausgelegt , sodass Unternehmen wachsen können, ohne sich um Einschränkungen bei der Datenverwaltung sorgen zu müssen . Eine der Hauptstärken der Plattform liegt in ihrer verteilten Architektur, was bedeutet, dass Sie Ihre Elasticsearch-Bereitstellung auf mehrere Server ausdehnen können, um Petabyte an Daten zu verarbeiten. Wenn Sie Ihrem Elasticsearch-Cluster weitere Server oder Knoten hinzufügen, verteilt das System Ihre Daten und Abfragelast intelligent neu und optimiert so Leistung und Belastbarkeit. Die
flexible Infrastruktur von Elasticsearch kann sich an veränderte Anforderungen anpassen, indem Shards automatisch migriert werden, um den Cluster auszugleichen, wenn er wächst oder schrumpft. Diese automatische Neuausrichtung stellt sicher, dass Ihre Anwendung hochverfügbar bleibt, ohne dass manuelle Anpassungen erforderlich sind. Außerdem können Sie die Anzahl der Replikations-Shards jederzeit ändern, ohne Ihren laufenden Betrieb zu unterbrechen, sodass Sie sich an veränderte Leistungsanforderungen anpassen können.
Geschwindigkeit und Leistung
Geschwindigkeit und Leistung sind die Grundlage für die Attraktivität von Elasticsearch und heben es von herkömmlichen Datenspeicher- und -abrufsystemen ab. Eine entscheidende Technologie, die seine schnellen Abfragezeiten unterstützt, ist ein invertierter Index, der alle eindeutigen Wörter in Dokumenten zusammen mit ihren Standorten katalogisiert. Mit seiner verteilten Architektur, die eine parallele Abfrageausführung über mehrere Shards hinweg ermöglicht, liefert Elasticsearch beeindruckend schnelle Suchantworten. In realen Anwendungen mit mehr als 2 Milliarden indexierten Dokumenten beispielsweise liegen die Abrufgeschwindigkeiten Berichten zufolge konstant unter einer Sekunde. Diese bemerkenswerte Effizienz ist im Vergleich zu herkömmlichen Batch-Verarbeitungs-Engines wie Hadoop bahnbrechend und ermöglicht Analysen und Erkenntnisse in Echtzeit .
Erweiterte Abfrageflexibilität und Echtzeitanalyse
Einer der herausragenden Vorteile von Elasticsearch ist seine hochflexible Abfrage-API, die sowohl Suche als auch Echtzeitanalyse integriert. Die Plattform verwendet eine JSON-basierte RESTful-API , die eine unkomplizierte Datenindizierung und effiziente Ausführung komplexer Abfragen ermöglicht. Funktionen wie Filtern, Sortieren, Paginieren und Aggregationen werden nahtlos in einer einzigen Abfrage unterstützt. Darüber hinaus ermöglicht die robuste Analyse-Engine von Elasticsearch differenzierte Datenanalysen, wie z. B. verschachtelte Aggregationen, die Benutzer nach mehreren Kriterien wie Stadt und Geschlecht gruppieren und dann das Durchschnittsalter für jede Gruppe berechnen können. Diese analytische Granularität macht Elasticsearch ideal für eine breite Palette datenintensiver Anwendungen.
Eine aktive und wachsende Community
Einer der wesentlichen Vorteile von Elasticsearch ist seine blühende und enthusiastische Community, die sowohl für Entwickler als auch für Benutzer eine wichtige Ressource darstellt. In einem aktiven Diskussionsforum mit 129.375 Benutzern können Community-Mitglieder problemlos Antworten auf ihre Fragen zu verschiedenen Themenkategorien und Tags finden. Die schnelle Reaktionszeit – Fragen werden oft innerhalb von etwa einer Stunde beantwortet – zeugt vom hohen Engagement der Community.
Für die Interaktion in Echtzeit bietet Elastic auch einen Slack-Kanal , über den Sie schneller Hilfe erhalten oder Themen ausführlich diskutieren können. Über Foren und Chats hinaus hat Elastic die Einbindung der Community durch das Elastic Contributor Program institutionalisiert . Dieses Programm erkennt Beiträge an und belohnt sie und fördert den Wissensaustausch und den freundschaftlichen Wettbewerb innerhalb der Community.
Darüber hinaus bietet das umfangreiche Repository mit 58.061 Elasticsearch-bezogenen Fragen auf Stack Overflow viele Benutzererfahrungen und Einblicke in die Problemlösung. Schließlich ist das Elastic-Projekt auf GitHub ein weiterer Beweis für die Stärke seiner Community, mit über 65.000 Sternen und mehr als 1.800 Mitwirkenden. Diese aktive und wachsende Community bietet unschätzbare Unterstützung und erleichtert Neulingen die Eingewöhnung, während erfahrene Benutzer hervorragende Leistungen erzielen.
Integrierte Lösungen
Elasticsearch zeichnet sich durch seine Fähigkeit aus, sich nahtlos in verschiedene Datenquellen zu integrieren . Sie können Protokolle, Metriken und andere Daten aus Ihren Apps, Endpunkten und Ihrer Infrastruktur streamen, egal ob cloudbasiert, vor Ort oder eine Mischung aus beidem. Mit nativen Integrationen für große Cloud-Plattformen wie AWS, Azure und Google Cloud ist das Senden von Daten an Elastic Cloud unkompliziert. Die schlüsselfertigen Lösungen vereinfachen die Datenaufnahme aus mehreren Quellen, einschließlich Sicherheitssystemen und Inhaltsrepositorys, zusätzlich. Dies bedeutet, dass Elasticsearch problemlos in verschiedene moderne Datenstapel integriert werden kann .
Integrierte Fehlertoleranz- und Wiederherstellungsmechanismen
Mit seiner verteilten Architektur repliziert Elasticsearch automatisch Daten, um Datenverluste bei Hardwarefehlern zu vermeiden. Jedes Dokument in einem Index gehört zu einem primären Shard, und Replikations-Shards fungieren als Kopien dieser primären Shards, wodurch sowohl die Datenverfügbarkeit als auch die Abfragekapazität verbessert werden. Im Falle eines Knotenausfalls greifen die Wiederherstellungsmechanismen von Elasticsearch, um sicherzustellen, dass keine Daten verloren gehen und der Betrieb reibungslos weiterläuft. Unternehmen erhalten so eine äußerst robuste Datenspeicher- und Suchlösung.
Kompatibilität mit mehreren Sprachen
Der letzte, aber nicht unwichtigste Vorteil von Elasticsearch ist seine robuste Mehrsprachenunterstützung, die es zu einem unglaublich vielseitigen Tool für Entwickler macht. Elasticsearch basiert auf einem NoSQL-Datenbank-Framework und ist mit leistungsstarken Such- und Analysefunktionen ausgestattet. Es bietet Client-Bibliotheken in vielen Programmiersprachen, darunter unter anderem Java, JavaScript , PHP, C# , Ruby und Python .
Diese umfassende Sprachunterstützung vereinfacht den Integrationsprozess und ermöglicht es Entwicklern, die Funktionen der Plattform unabhängig von ihrer gewählten Programmiersprache zu nutzen. Dadurch können Teams problemlos zusammenarbeiten und Elasticsearch weiterentwickeln, ohne mit sprachspezifischen Einschränkungen konfrontiert zu sein, was die Attraktivität und Nützlichkeit der Lösung in verschiedenen Softwareentwicklungs-Ökosystemen weiter steigert.
Nachteile von Elasticsearch
Obwohl die Funktionen und Möglichkeiten von Elasticsearch hoch geschätzt werden, ist es wichtig zu verstehen, dass es wie jede Technologie auch Einschränkungen gibt. Wenn Sie diese Mängel kennen, können Sie leichter entscheiden, ob Elasticsearch für Ihren spezifischen Anwendungsfall geeignet ist.
Ressourcenintensives Tool
Elasticsearch zeichnet sich zwar durch Geschwindigkeit und Leistung aus, es ist jedoch wichtig zu beachten, dass es CPU-intensiv sein kann, insbesondere wenn mehrere Aufgaben wie Indizierung, Suche und Datenaggregation gleichzeitig ausgeführt werden. Aufgrund der Rechenleistungsanforderungen der Software ist für einen effizienten Betrieb eine ausreichende Anzahl von CPU-Kernen erforderlich. Die genaue Anzahl der erforderlichen Kerne kann je nach Ihrer spezifischen Arbeitslast und Ihrem Anwendungsfall variieren. Daher ist die Ressourcenplanung ein wichtiger Aspekt bei der Bereitstellung von Elasticsearch.
Harte Lernkurve
Elasticsearch bietet eine Vielzahl von Features und Funktionen, aber um sein volles Potenzial auszuschöpfen, kann eine steile Lernkurve erforderlich sein. Laut Benutzerbewertungen kann der Abfragemechanismus komplex zu verstehen sein, insbesondere für diejenigen, die sich mit SQL oder Datenbankkonzepten nicht gut auskennen. Auch die Architektur selbst kann bei Einrichtung und Optimierung Herausforderungen mit sich bringen.
Darüber hinaus erfordert die Beherrschung der spezialisierten Abfragesprache von Elasticsearch ein tiefes Verständnis von Elementen wie Analysatoren und Tokenisierern. Obwohl die Plattform unglaublich leistungsstark ist, kann der Einstieg für Anfänger entmutigend sein, und selbst erfahrene Entwickler benötigen möglicherweise Zeit, um sich mit den Feinheiten des Systems vertraut zu machen.
Inkonsistente und unvollständige Dokumentation
Elasticsearch bietet zwar einen robusten Funktionsumfang, die Dokumentation bleibt jedoch häufig hinter den Erwartungen zurück. Benutzer weisen häufig darauf hin, dass das Material inkonsistent und unvollständig sein kann, insbesondere in Bezug auf Best Practices für bestimmte Komponenten. Anfänger empfinden das Fehlen umfassender Tutorials als Herausforderung, und selbst erfahrene Entwickler bemerken das Fehlen detaillierter Beispiele für erweiterte Funktionen.
Lücken in der Dokumentation, einschließlich Hardwarekonfiguration und Kapazitätsplanung im großen Maßstab, verschärfen die steile Lernkurve des Produkts. Die umfangreiche Dokumentation muss erheblich verbessert werden, um für Entwickler auf allen Ebenen wirklich nützlich zu sein.
Komplexe Lizenzierung und unklare Kosten
Die Komplexität des Lizenzmodells von Elasticsearch kann für Unternehmen eine Herausforderung darstellen, insbesondere für diejenigen, die es als eingebettete Funktion in ihre Produkte integrieren möchten. Die sich entwickelnden Lizenzbedingungen können Fragen aufwerfen und erfordern ein gründliches Verständnis, um die ordnungsgemäße Einhaltung der Richtlinien sicherzustellen. Die Lizenzierung der Plattform kann für diejenigen kompliziert sein, die Elasticsearch integrieren möchten, ohne dessen Nutzung explizit offenzulegen, was eine sorgfältige Prüfung erfordert, um eine unbeabsichtigte Nichteinhaltung zu vermeiden.
Was die Kostenstruktur betrifft, können die unterschiedlichen Preismodelle und zusätzlichen Funktionen die Gesamtkosten weniger transparent machen, sodass Unternehmen sorgfältig prüfen müssen, was genau in ihrem Preisplan enthalten ist, um unvorhergesehene Ausgaben zu vermeiden.
Elasticsearch-Alternativen
Elasticsearch ist zwar eine führende Such- und Analyse-Engine, aber nicht die einzige verfügbare Option. Unterschiedliche Anwendungsfälle oder Präferenzen können Sie dazu veranlassen, Alternativen wie Apache Solr oder Algolia in Betracht zu ziehen. Nachfolgend finden Sie einen kurzen Vergleich dieser beiden Alternativen zu Elasticsearch.
Apache Solr
Apache Solr ist ein Projekt der Apache Software Foundation und eine leistungsstarke Suchplattform, die auf Apache Lucene basiert. Wie Elasticsearch ist Solr auf Skalierbarkeit ausgelegt und bietet fehlertolerante verteilte Suchfunktionen. Zu den
Kernangeboten von Solr gehören Facettensuche, Filterung und umfangreiche Dokumentenverarbeitung. Im Gegensatz zu Elasticsearch, das eher für seine Echtzeitanalysefunktionen bekannt ist, hat sich Solr traditionell auf Textsuchfunktionen konzentriert.
Solr ist in Java geschrieben und bietet umfangreiche Konfigurationsoptionen, die maßgeschneiderte Suchlösungen ermöglichen. Sein Ökosystem umfasst Funktionen wie SolrCloud für verteilte Speicher- und Suchfunktionen sowie eine breite Palette von Abfrageparsern für erweiterte Suchvorgänge.
Wenn Ihre Hauptanforderung eine hochkonfigurierbare, textorientierte Suchmaschine ist, könnte Apache Solr eine hervorragende Alternative zu Elasticsearch sein.
Algolia
Algolia ist eine Search-as-a-Service-Lösung, die für ihre Benutzerfreundlichkeit und Echtzeitfunktionen bekannt ist. Es handelt sich um einen vollständig verwalteten Dienst, der es Benutzern ermöglicht, die Komplexität der Einrichtung und Wartung zu vermeiden und sich stattdessen auf die Nutzung seiner Funktionen zur Verbesserung ihrer Anwendungen und Dienste zu konzentrieren.
Algolia bietet ein äußerst reaktionsschnelles Sucherlebnis „während der Eingabe“ und ist besonders effektiv für verbraucherorientierte Anwendungen, bei denen sofortige Suchergebnisse und Leistung entscheidend sind. Sein API-First-Ansatz und SDKs in verschiedenen Sprachen wie JavaScript, Python und Ruby erleichtern die Integration in bestehende oder neue Projekte.
Algolia ist jedoch nicht so funktionsreich wie Elasticsearch oder Solr, wenn es um Analyse- und Datenvisualisierungsfunktionen geht. Es ist ein spezialisierteres Tool, das sich auf Suchfunktionen und Benutzererfahrung konzentriert.
Erste Schritte mit Elasticsearch: Tutorial
Wenn Sie sich für die Welt der Suchmaschinen, Echtzeitanalysen und Datenvisualisierungen interessieren, könnte Elasticsearch eine wichtige Ergänzung Ihres Toolkits sein. Laut der Stack Overflow 2023 Developer Survey zählt Elasticsearch durchweg zu den beliebtesten Suchmaschinen und Analysetools, was die hohe Nachfrage nach Fachleuten mit Kenntnissen dieser Technologie zeigt. Die Beherrschung von Elasticsearch könnte nicht nur Ihre technischen Fähigkeiten verbessern, sondern auch ein lukrativer Karriereschritt sein coby white.
Hilfreiche Fähigkeiten
Bevor Sie sich in die Welt von Elasticsearch vertiefen, ist es hilfreich, über einige grundlegende Kenntnisse zu verfügen, die Ihnen den Einstieg erleichtern können:
- JSON-Kenntnisse: Elasticsearch nutzt JSON zur Datendarstellung, daher sind grundlegende JSON-Kenntnisse von Vorteil.
- RESTful API: Die Vertrautheit mit RESTful APIs erleichtert die Interaktion mit Elasticsearch, das diese hauptsächlich für Vorgänge verwendet.
- Grundlegende Programmierung: Elasticsearch kann zwar ohne umfangreiche Codierung verwendet werden, Grundkenntnisse in einer Programmiersprache wie Python, Java oder JavaScript sind jedoch hilfreich.
- Verständnis verteilter Systeme: Kenntnisse der Grundlagen des verteilten Rechnens können von Vorteil sein, da Elasticsearch als verteilte Suchmaschine konzipiert ist.
Sobald Sie über diese grundlegenden Kenntnisse verfügen, besteht der nächste Schritt darin, Elasticsearch zu erkunden.
Schulung und Zertifizierung
Zahlreiche Ressourcen können Sie durch Ihren Elasticsearch-Lernpfad führen. Sie können sich für die offizielle Elasticsearch-Dokumentation entscheiden , sich für Online-Kurse anmelden oder von Community-Tutorials lernen.
Hier sind einige Kursempfehlungen.
- Die komplette Elasticsearch-Meisterklasse mit Logstash und Kibana auf Udemy deckt alles von den Grundlagen bis zu erweiterten Funktionen ab.
- „Datenbankarchitektur, Skalierung und NoSQL mit Elasticsearch“ auf Coursera behandelt die PostgreSQL-Architektur und die Unterschiede zwischen SQL und NoSQL und bietet gleichzeitig praktische Erfahrung beim Erstellen und Verwenden eines Elasticsearch-Index.
- Elastic Stack Essentials auf Pluralsight bietet einen umfassenden Überblick über den gesamten Elastic Stack.
Um Ihre Fähigkeiten zu bestätigen und Ihren beruflichen Ruf zu verbessern, sollten Sie eine Elasticsearch-Zertifizierung erwerben. Einige bemerkenswerte Optionen sind:
- Elastic Certified Engineer : Diese Zertifizierung von Elastic weist Ihre Kenntnisse in den Bereichen Datenaufnahme, Datentransformation, Datenspeicherung und mehr nach.
- Elastic Certified Analyst : Dies richtet sich an Fachleute, die Kibana zur Datenvisualisierung verwenden.
Denken Sie daran, dass die Beherrschung jeder Technologie eine Frage der Übung und des kontinuierlichen Lernens ist. Beginnen Sie mit einfacheren Projekten und steigern Sie diese, wenn Sie sich sicherer fühlen.