ElasticSearch

Die Suchfunktion gehört zu den kritischsten Funktionen moderner Anwendungen, egal ob Sie Websites, E-Commerce-Plattformen oder datengestützte Anwendungen erstellen. Aber wie erstellt man leistungsstarke und effiziente Suchmaschinen, die große Datenmengen verarbeiten und schnell relevante Ergebnisse liefern können? Die Antwort liegt in Elasticsearch, einer der beliebtesten und flexibelsten Suchmaschinen, die heute verfügbar sind. Wenn Sie lernen möchten, wie Sie Elasticsearch in Ihren Projekten nutzen können, ist dieser Kurs der perfekte Ausgangspunkt! Wir haben gerade einen umfassenden Kurs auf dem YouTube-Kanal von freeCodeCamp.org…

Was ist Elasticsearch? Elasticsearch ist eine verteilte, Open-Source-Such- und Analyse-Engine, die auf der Apache Lucene Bibliothek aufbaut. Elasticsearch bietet auch Vektorsuche und retrieval augmented generation (RAG) und unterstützt moderne KI-Anwendungen nahtlos. Anwendungen können strukturierte und unstrukturierte Daten in Elasticsearch speichern, mit oder ohne ein definiertes Schema, indem sie JSON Payloads an einen Elasticsearch-Cluster senden. Elasticsearch-Architektur Von Grund auf sind die Hauptkomponenten eines Elasticsearch-Clusters: Dokument Ein Dokument ist der kleinste Informationsdatensatz, der von Elasticsearch gespeichert wird und wird als JSON dargestellt.…

In einer Ära, die durch eine exponentielle Zunahme der Datenerzeugung gekennzeichnet ist, müssen Organisationen diese Fülle an Informationen effektiv nutzen, um ihren Wettbewerbsvorteil zu wahren. Die effiziente Suche und Analyse von Kundendaten – wie die Identifizierung von Benutzervorlieben für Filmempfehlungen oder Sentiment-Analyse – spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung fundierter Entscheidungsfindung und der Verbesserung von Benutzererfahrungen. Beispielsweise kann ein Streaming-Dienst Vektor-Suche einsetzen, um Filme anhand individueller Sehgewohnheiten und Bewertungen zu empfehlen, während eine Einzelhandelsmarke Kundensentiments analysieren kann, um Marketingstrategien…

Die ELK-Stack ist eine Abkürzung für Elasticsearch, Logstash und Kibana, die folgende Funktionen bietet: Elasticsearch: einen skalierbaren Such- und Analysenmotor mit einem Log-Analysetool und einer anwendungsgeformten Datenbank, perfekt für datengetriebene Anwendungen. Logstash: ein Log-Verarbeitungstool, das Protokolle aus verschiedenen Quellen sammelt, sie analysiert und an Elasticsearch sendet, um sie zu speichern und zu analysieren. Kibana: Ein leistungsstarkes Visualisierungstool, das Ihnen ermöglicht, die in Elasticsearch gespeicherten Daten mithilfe interaktiver Diagramme, Grafiken und Dashboards zu erkunden und zu analysieren. Die Infrastruktur von Elasticsearch…

Für ein Unternehmen wie Uber ist Echtzeit-Daten der Lebensnerv sowohl für ihre kundenorientierten als auch internen Dienste. Kunden vertrauen auf Echtzeit-Daten, um Fahrten zu erhalten und Essen bei Bedarf zu bestellen. Interne Teams sind ebenfalls auf aktuelle Daten angewiesen, um die Infrastruktur hinter ihren kundenorientierten Anwendungen zu betreiben, wie zum Beispiel für ihr hausinternes Tool zur Überwachung von Mobile-App-Abstürzen. Uber wechselte zu Apache Pinot, um dieses hausinterne Tool zu unterstützen und erzielte deutliche Verbesserungen im Vergleich zu ihrer vorherigen Analyse-Engine…

Was ist Elasticsearch? Elasticsearch ist ein hoch skalierbarer und verteilter Such- und Analyseteil, der auf der Apache Lucene Suchbibliothek aufbaut. Es ist dafür konzipiert, große Mengen an strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten zu verarbeiten, wodurch es für eine Vielzahl von Anwendungsfällen geeignet ist, einschließlich Suchmaschinen, Protokollanalyse, E-Commerce und Sicherheitsanalysen. Elasticsearch verwendet eine verteilte Architektur, die es ermöglicht, große Datenmengen auf mehrere Knoten in einem Cluster zu verteilen. Daten werden in Fragmenten indiziert und gespeichert, die für verbesserte Skalierbarkeit und Fehlertoleranz…

In Teil 1 dieser Reihe haben wir uns mit MongoDB beschäftigt, einer der zuverlässigsten und robustesten dokumentorientierten NoSQL-Datenbanken. Hier in Teil 2 werden wir uns eine weitere unvermeidliche NoSQL-Datenbank ansehen: Elasticsearch. Mehr als nur eine beliebte und leistungsstarke quelloffene verteilte NoSQL-Datenbank ist Elasticsearch vor allem eine Such- und Analyse-Engine. Es basiert auf Apache Lucene, der bekanntesten Suchmaschinen-Java-Bibliothek, und kann Echtzeit-Suche und Analyseoperationen an strukturierten und unstrukturierten Daten durchführen. Es ist darauf ausgelegt, große Mengen an Daten effizient zu verarbeiten. Wir…

Protokolle nehmen oft den Großteil der Datenbestände eines Unternehmens ein. Beispiele für Protokolle umfassen Geschäftsprotokolle (wie Nutzeraktivitätsprotokolle) und Betriebs- und Wartungsprotokolle von Servern, Datenbanken, Netzwerken oder IoT-Geräten. Protokolle sind der Schutzengel des Geschäfts. Einerseits liefern sie Systemrisikowarnungen und helfen Ingenieuren, die Ursachen von Störungen schnell zu lokalisieren. Andererseits könnten Sie bei einer Vergrößerung des Zeitbereichs möglicherweise einige hilfreiche Trends und Muster identifizieren, ganz zu schweigen von den Geschäftsprotokollen, die die Grundlage für Nutzerinsights sind. Allerdings können Protokolle eine Herausforderung darstellen,…

Elasticsearch ist ein verteilter Volltext-Such- und Analysen-Engine, der es Ihnen ermöglicht, große Datenmengen schnell und nahezu in Echtzeit zu speichern, zu durchsuchen und auszuwerten. In diesem Elasticsearch-Tutorial erfahren Sie, was Elasticsearch ist, wie Elasticsearch funktioniert und wie Sie es konfigurieren, installieren und betreiben können. Außerdem verstehen Sie die Vorteile und für was Elasticsearch verwendet wird. Fangen wir also an. Was ist ElasticSearch? Elasticsearch ist eine quelloffene Such- und Analysen-Engine, die es Ihnen ermöglicht, große Datenmengen in Echtzeit zu speichern, zu…