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Elasticsearch peut très bien être un index, un moteur de recherche ou bien une solution big data. D'autres disent même que « c'est un peu comme Google ». Au fait, Elasticsearch dépend grandement du niveau de familiarité que chaque personne a avec lui. Son utilisation avec Elastic Stack, son écosystème de composants s'est véritablement développé au cours des années.
Elasticsearch : de quoi s'agit-il ?
Elasticsearch peut être défini comme un moteur de recherche et d'analyse open source distribué. Il est basé sur Apache Lucene mais est développé en Java. Au tout début, cette technologie était une version évolutive du cadre de recherche open source Lucene. Puis, au fil du temps, il s'est développé et met à l'échelle horizontalement les indices Lucene.
Les rôles d'Elasticsearch plaisent tellement aux entreprises d'aujourd'hui. Non seulement il permet de stocker, rechercher et analyser d'énormes volumes de données rapidement et en temps quasi réel. Mais, la technologie donne également des réponses en quelques secondes. C'est parce que la technologie ne recherche pas directement le texte. Plutôt, il recherche un index.
Comment fonctionne Elasticsearch ?
Elasticsearch fonctionne à l'aide de quelques concepts de base. Ceux-ci régissent la manière dont il organise les données et les concepts backend. Ils sont constitués de trois éléments fondamentaux, les concepts logiques, les composants principaux et la pile élastique ELK.
Concepts logiques
Quand on parle des concepts logiques d'Elasticsearch, il s'agit en fait des documents, des indices et de l'index inversé. Les documents sont l'unité d'information de base (exprimée en JSON) qui sera plus tard indexée dans Elasticsearch. Un document peut être plus qu'un simple texte. Il peut très bien s'agir de n'importe quelle donnée, que ce soit des nombres, des chaînes ou des dates. Chaque document a un identifiant unique et un type de données donné, décrivant le type d'entité du document.
Quant aux indices, ils englobent les documents aux caractéristiques similaires. En général, tous les documents d'un index sont liés de manière logique. Dans un site e-commerce par exemple, il y a un index pour les clients, un pour les produits, un pour les commandes.
Par ailleurs, un index inversé est un index dans Elasticsearch. Il est la base de fonctionnement de tout moteur de recherche. C'est en fait une structure de données qui conserve un mappage de contenu comme des mots ou des nombres à ses emplacements. En gros, il s'agit d'une structure de données qui permet de diriger l'utilisateur d'un mot à un document.
Composants principaux
Les principaux composants d'Elasticsearch sont le groupe, le nœud, les fragments et les répliques. D'abord, un groupe peut contenir une ou plusieurs instances de nœuds. C'est un cluster Elasticsearch et sa puissance réside dans la distribution des tâches, la recherche et l'indexation.
Ensuite, un nœud est un serveur unique qui fait partie d'un cluster. Son rôle est de stocker les données. Cependant, il contribue aussi aux capacités d'indexation et de recherche du cluster. Selon sa configuration, il y a différents types de nœuds : le nœud maître, le nœud de données et le nœud client.
Puis, les fragments sont les subdivisions de l'index en plusieurs parties. Grâce à eux, Elasticsearch garantit la redondance.
Et enfin, les répliques sont des copies des fragments. Elles fournissent des copies redondantes des données. De ce fait, elles répondent facilement aux demandes de lecture comme la recherche ou la récupération d'un document.
La pile élastique (ELK)
Elasticsearch est le composant central d'Elastic Stack. C'est un ensemble d'outils open source pour l'ingestion, l'enrichissement, le stockage, l'analyse et la visualisation de données. Grâce à ses composants Elasticsearch, Logstash et Kibana, il est connu sous le nom de pile ELK.
A quoi sert Elasticsearch ?
Elasticsearch est essentiellement utilisé pour la recherche d'applications, la recherche de sites Web, la recherche d'entreprise, la journalisation et analyse des journaux. Elasticsearch est bien indispensable pour les applications en dépend d'une plate-forme recherche pour l'accès, la récupération et la création de rapports de données. Grâce à ses efficacités et ses précisions en matière de recherche, il est aussi très utile dans la recherche de sites. Par ailleurs, en ce qui concerne la recherche d'entreprise, Elasticsearch est un outil à succès. Il contribue à la recherche de documents, de produits, de blogs, de personnes et tout autre. Et comme expliqué précédemment, Elasticsearch est couramment utilisé pour ingérer et analyser les données des journaux. D'ailleurs, il se pose comme une source d'informations opérationnelles importantes sur les métriques de journal pour conduire des actions.
En outre, l'analyse de sécurité, l'analyse commerciale, les métriques d'infrastructure et les surveillances de conteneurs s'ajoutent à cette liste. La pile ELK peut très bien analyser les accès et les journaux similaires concernant la sécurité du système. Conséquemment, il fournit une image plus complète de tout ce qui se passe sur les systèmes en temps réel. Aussi, de nombreuses fonctionnalités intégrées disponibles dans la pile ELK en font un bon outil d'analyse commerciale. La pile ELK est aussi utilisée par les organisations pour analyser diverses métriques.
Cas d'utilisation en entreprise
Nombreuses organisations utilisent Elasticserarch, et ce, dans divers cas, comme Netflix par exemple. Elle s'appuie sur la pile ELK pour surveiller et analyser les operations du service client et les journaux de sécurité. Pour le cas d'eBay, elle utilise Elasticsearch comme colonne vertébrale. Elle a même créé une plate-forme personnalisée « Elasticsearch-as-a-Service ».
Walmart aussi utilise Elastic Stack pour révéler le potentiel caché de ses données. Il exploite aussi les fonctionnalités de sécurité d'ELK. Et ce, pour la sécurité avec SSO, l'alerte pour la détection d'anomalies et la surveillance pour DevOps.
Et pourquoi utiliser Elasticsearch ?
Les avantages de l'utilisation d'Elasticsearch sont nombreux. Tout d'abord, il est rapide. Sa conception d'après Lucene le rend excellent en recherche full-text. Ensuite, Elasticsearch est naturellement distribué. C'est l'avantage de sa possession des différents conteneurs appelés partitions. Celles-ci sont dupliquées pour intégrer des copies doublées des données lors des défaillances matérielles.
Puis, Elasticsearch dispose aussi d'une multitude de fonctionnalités qui rendent le stockage et la recherche des données plus efficaces. Et enfin, la suite Elastic facilite l'ingestion, la visualisation et le rapport de données.
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