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Elasticsearch使用场景

Elasticsearch使用场景教程

Elasticsearch 的使用场景非常多,其中典型的使用场景有:记录和日志分析、采集和组合公共数据、全文搜索、事件数据和指标和数据可视化。

Elasticsearch使用场景

记录和日志分析

围绕 Elasticsearch 构建的生态系统使其成为最容易实施和扩展日志记录解决方案之一。

从 Beats,Logstash 到 Ingest Nodes,Elasticsearch 为您提供了大量的选项,可以在任何地方获取数据并将其索引化。然后,使用 Kibana 工具使您能够创建丰富的仪表板和分析,而 Curator 使得您自动化管理索引的生命周期。

采集和组合公共数据

与日志数据一样,Elastic Stack 拥有大量工具,可以轻松抓取和索引远程数据。此外,与大多数文档存储一样,非严格的模式使 Elasticsearch 可以灵活地接收多个不同的数据源,并能使得这些数据可以管理和搜索。

全文搜索

毫无疑问,作为 Elasticsearch 的核心功能,全文搜索在此列表中占据重要位置。很多事实已经证明 Elasticsearch 的搜索功能强大,灵活,并且包含大量工具以使搜索更容易; Elasticsearch 有自己的查询 DSL、内置的自动补全功能等等。

事件数据和指标

Elasticsearch 还可以很好地处理时间序列数据,如指标(metrics )和应用程序事件。这是另一个巨大的 Beats 生态系统允许您轻松获取常见应用程序数据的区域。无论您使用何种技术,Elasticsearch 都有很好的机会获取开箱即用的指标和事件…,添加该功能非常简单。

数据可视化

凭借大量的图表选项,地理数据的平铺服务和时间序列数据的 TimeLion,Kibana 是一款功能强大且易于使用的可视化工具。对于上面的每个用例,Kibana 都会处理一些可视化组件。

一旦您对各种数据提取工具感到满意,您就会发现 Elasticsearch + Kibana 将成为您可视化数据的首选工具。

Elasticsearch使用案例

产品 说明
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