ElasticSearch est un moteur de recherche basé sur la bibliothèque Lucene. Il fournit un moteur de recherche full-text distribué et capable de plusieurs locataires avec une interface Web HTTP et des documents JSON sans schéma.
Des clients officiels sont disponibles en Java, .NET (C#), PHP, Python, Apache Groovy, Ruby et de nombreux autres langages. Selon le classement DB-Engines, ElasticSearch est le moteur de recherche d’entreprise le plus populaire, suivi par Apache Solr, également basé sur Lucene.
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Questions Fréquemment Posées
Les besoins système d’ElasticSearch dépendent de vos besoins spécifiques et des performances souhaitées. Voici une ventilation des principaux facteurs à prendre en compte :
Matériel :
CPU : Bien qu’ElasticSearch puisse fonctionner sur un seul cœur, il est recommandé d’avoir au moins 2 à 4 cœurs pour les requêtes non triviales. Pour des configurations plus importantes et des charges de travail complexes, envisagez des processeurs tels que les processeurs Intel Xeon Platinum ou AMD EPYC.
RAM :
Une RAM minimale de 4 Go est recommandée, mais les besoins réels dépendent de la complexité des requêtes et du volume de données. Des charges de travail plus lourdes peuvent nécessiter 16 Go ou plus.
Stockage : ElasticSearch utilise des SSD pour des performances optimales. L’espace disque réel dépend de votre volume de données, mais au moins 256 Go sont recommandés pour les configurations initiales.
Logiciel :
Système d’exploitation : ElasticSearch prend en charge les distributions Linux telles qu’Ubuntu, CentOS, Red Hat et Debian.
Format de disque : Les lecteurs NVMe sont optimaux, mais les SSD SATA sont également utilisables.
Dépendances : ElasticSearch nécessite des bibliothèques et des outils spécifiques tels que C++, zlib et Poco. Le processus d’installation se charge généralement d’installer ces dépendances.
Pour plus d’informations détaillées, consultez la documentation d’ElasticSearch.
ElasticSearch brille dans de nombreux scénarios nécessitant une recherche et une analyse rapides et sophistiquées de grands ensembles de données souvent non structurées. Certains des cas d’utilisation les plus courants incluent la recherche full-text, les analyses et la surveillance en temps réel, l’analyse géospatiale, les recommandations de produits pour le commerce électronique, la détection de fraude et l’analyse des médias sociaux.
Voici quelques alternatives notables à ElasticSearch :
Apache Solr, Amazon CloudSearch, Algolia, Splunk, MeiliSearch, Sphinx, Coveo, SearchBlox, Elastic Cloud (formerly Bonsai), Azure Cognitive Search.
Alors qu’ElasticSearch et les systèmes de gestion de base de données (SGBD) traitent tous deux des données, ils divergent significativement en termes de but, de fonctionnalité et d’architecture. Voici une description de leurs principales différences :
Structure des données :
Elasticsearch : Elasticsearch est conçu pour gérer et indexer des données non structurées ou semi-structurées, en particulier des données textuelles. Il excelle dans la recherche full-text, le classement et la notation de pertinence.
SGBD traditionnels : Les bases de données traditionnelles, telles que les bases de données relationnelles, sont structurées et excellent dans le stockage de données structurées avec des schémas prédéfinis. Elles utilisent des tables, des lignes et des colonnes pour organiser et relier les données.
Flexibilité du schéma :
Elasticsearch : Elasticsearch est sans schéma, ce qui signifie que vous pouvez ajouter des champs aux documents à la volée sans avoir un schéma prédéfini. Cette flexibilité convient aux scénarios où les structures de données peuvent évoluer ou changer fréquemment.
SGBD traditionnels : Les bases de données traditionnelles ont un schéma fixe, nécessitant des tables prédéfinies et des types de données. Toute modification du schéma implique généralement de modifier la structure de la base de données, ce qui peut être un processus plus rigide.
Interrogation :
ElasticSearch : Utilise des langages de requête puissants et spécialisés comme la syntaxe de requête Lucene pour la recherche full-text, le filtrage et l’agrégation.
SGBD : Utilise des langages de requête structurés (SQL) pour la récupération et la manipulation de données spécifiques basées sur des relations et un schéma définis.
Voici pourquoi Kamatera se distingue comme une option convaincante pour l’hébergement ElasticSearch :
Matériel de pointe : Kamatera utilise des processeurs Intel Xeon Platinum et un stockage SSD NVMe, garantissant des performances exceptionnelles pour vos requêtes ElasticSearch et votre analyse de données.
Portée mondiale du réseau : Avec 21 centres de données stratégiquement situés sur quatre continents, Kamatera offre un accès à faible latence à votre cluster ElasticSearch. Cela réduit au minimum le décalage et assure des performances cohérentes pour les équipes géographiquement distribuées.
Scalabilité inégalée : L’infrastructure de Kamatera s’adapte de manière transparente pour répondre à la croissance de votre volume de données et à la complexité croissante des requêtes. Vous pouvez facilement ajouter ou supprimer des nœuds dans votre cluster ElasticSearch sans temps d’arrêt ni goulets d’étranglement de performance.
Sécurité robuste : Kamatera accorde la priorité à la sécurité en mettant en œuvre le chiffrement des données, des mécanismes de contrôle d’accès, des analyses de vulnérabilités et la conformité avec les normes de l’industrie telles que PCI DSS et SOC 2. Cela garantit que votre cluster ElasticSearch et vos données sensibles sont protégés contre les accès non autorisés et les menaces potentielles à la sécurité.
Support 24/7 : L’équipe de support dédiée de Kamatera est disponible 24/7 pour vous aider avec toutes les questions ou problèmes que vous pourriez rencontrer.