Elasticsearch

Elasticsearch - 最佳企業數據搜索分析工具

提供相關軟體的商業服務和產品

Elastic成立於2012年,隨著雲計算和IT基礎設施的嚴格要求,實時搜尋大量結構和非結構數據的需求興起,但礙於早期的搜尋工具不易擴展、費用昂貴等情況,Elastic建立一個開源、分佈式的數據搜尋方案來解決問題。由全球數百萬個開發者貢獻的Logstash, Kibana, Beat等加入Elastic家族後,形成新的產品組合 - Elastic Stack(ELK)。

Elastic目前是由32個國家的員工所組成的團隊,截至目前為止,Elastic在全球有3.5億次下載、5500個企業用戶,其相關的社群更橫跨100多個國家,擁有超過十萬名社群成員。
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FEATURE

架構靈活、基於 REST 和 JSON 的資料儲存方式

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FEATURE

分佈式叢集、易於水平擴展

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FEATURE

依Apache License 2.0開源

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FEATURE

無須編譯、下載即用

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FEATURE

基於 JVM 平台

Elastics 產品訊息

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Elastics 成功案例

使用Elastics系統產品,提升效能的公司企業陸續增加中...

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about Elastics

Elastic 產品介紹

IT面臨的問題:複雜的資料 + 多變的需求

如何建立具備延展性、分散式的系統 ?

使用 Elastic產品組合

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Elasticsearch

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Logstash

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Kibana

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Beats

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Cloud

Elastic Stack 是用來儲存資料的分散式平台

Elasticsearch(儲存), Logstash(擷取), Kibana(視覺化), Beats(輕量擷取) 都是開源軟體,經由互相搭配,能"實時"處理來自不同的資料源、格式型態、搜尋、呈現。商業插件 Marvel(監控),Shield(安全),Watcher(告警),Graph(關聯性),擴展 Elastic Stack的功能。Elastic 產品能建置在私有雲,或Elastic Cloud (AWS)上。

Elastic 包含的產品

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Elasticsearch

Elasticsearch 是分佈式、開源的搜尋分析引擎,設計宗旨為水平擴展、可信賴、方便管理。它經由一個複雜但對開發人員友好的語言,將結構、非結構、時間序列的資料,做快速搜尋、高效分析。
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Logstash

Logstash是一個ETL工具,具備靈活、開源、pipeline特性,隨著不同套件,易於集成通用基礎設施。Logstash旨在有效地處理日誌、事件和非結構化數據源,在內部統一處理成JSON格式,再做各種輸出的分發,包括Elasticsearch。
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Kibana

Kibana是一個開源的數據可視化平台,使您可以通過各種驚人的、強大的圖表,與您的數據進行交互。Kibana可自行客製化儀表板,從直方圖到地理地圖的整合,讓您的資料藉由視覺化的方式,彷彿充滿了生命,能夠更清晰地呈現在面前。
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Beats

Beats是輕量的程序,安裝在APP Server上,能從日誌文件、網路封包、系統指標,做擷取、處理、發送等功能。用Go開發、不用跑在JVM環境,相較於Logstash能夠使用較少的資源做更多的事。
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Elasticsearch for Apache Hadoop (ES-Hadoop)

ES-Hadoop是一個雙向的連接器,讓您讀取和寫入數據到Elasticsearch、Hadoop,並實時查詢。ES-Hadoop是一個優雅的解決方案,可幫助您充分利用這兩種Hadoop和Elasticsearch的力量。
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Elastic Cloud

可在幾秒鐘內部署Elasticsearch集群,是一個完全託管和管理解決方案。能快速提供記錄、查詢、分析。這是一個快速、可擴展、可靠地、對開發人員友好的解決方案,並能與Elastic商業插件集成 (eg. Marvel, Shield...)。
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Shield

Shield為Elasticsearch帶來了企業級安全,保護 Elastic 插件間的加密通信、身份認證、基於角色的訪問控制和稽核。它設計用來解決不斷增長的業務安全需求,提供Elasticsearch安全的數據環境。
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Watcher

Watcher是Elasticsearch的告警和通知的產品。它的設計宗旨:如果你可以查詢,你就可以告警。主動監控Elasticsearch,當日誌有異常時會發通知,Watcher讓你根據數據變化來採取行動。
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Marvel

Marvel是一個綜合性的工具,為您Elasticsearch部署,提供完全透明的狀態。監控Elasticsearch集群活動、快速診斷問題、發現如何微調和優化性能,以上功能將Elasticsearch收益最大化。
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Graph

Graph 藉由圖表,提供搜尋資料時,同時發現和探索存在於資料間的關聯性,從中獲得詐欺發現、推薦內容等具體應用。