Introduction

L'Elasticsearch est un moteur de recherche et d'analyse distribué et RESTful capable de répondre à un nombre croissant de cas d'utilisation. En tant que coeur de la Suite Elastic, il entrepose de manière centralisée vos données pour une recherche ultra-rapide, une pertinence affinée et des analyses puissantes évoluant facilement. Elasticsearch est un moteur de recherche basé sur la bibliothèque Lucene.

Voici les principales caractéristiques d'Elasticsearch :

• Recherche en temps réel
• Indexation Rapide : Elasticsearch permet l'indexation quasi instantanée des documents, ce qui signifie que les nouveaux documents sont disponibles pour la recherche en quelques millisecondes après leur ajout.
• Recherche Plein Texte : Elasticsearch excelle dans la recherche de texte intégral, offrant des capacités de recherche avancées comme le scoring, le highlight, les suggestions de correction orthographique,...
• Architecture Distribuée
• Mise à l'échelle horizontale : Elasticsearch est conçu pour être distribué sur plusieurs nouds, ce qui permet une scalabilité horizontale. Les données sont réparties sur différents shards (segments) à travers plusieurs noeuds d'unité d'allocation.
• Redondance et Haute Disponibilité : Les données sont répliquées à travers plusieurs noeuds pour garantir la haute disponibilité en cas de panne. Chaque shard peut avoir plusieurs répliques.
• Support des Structures de Données Riches
• JSON : Elasticsearch utilise JSON pour entreposer les documents, ce qui le rend flexible et facile à intégrer avec diverses sources de données.
• Support des types de données complexes : Elasticsearch prend en charge une large gamme de types de données, y compris les chaînes, les nombres, les dates, les géo-coordonnées, et même les objets imbriqués.
• APIs RESTful
• Interfaces HTTP : Toutes les interactions avec Elasticsearch se font via des API RESTful, rendant l'intégration avec d'autres applications simple et flexible.
• CURL & Clients Officiels : Les requêtes peuvent être envoyées via CURL ou à l'aide de clients officiels disponibles dans divers langages de programmation, comme Java, .NET, Python,...
• Support des Agrégations
• Analyses et agrégations en temps réel : Elasticsearch permet d'effectuer des agrégations complexes sur les données, comme des sommes, des moyennes, des distributions, des histogrammes, et bien plus encore. Ces agrégations sont très performantes grâce à la nature distribuée du moteur.
• Facettes et Pivots : Les utilisateurs peuvent effectuer des facettes et des pivots pour analyser les données sous différents angles.
• Facilité d'Utilisation et d'Installation
• Installation Simple : Elasticsearch est facile à installer et à configurer. Un simple exécutable suffit pour démarrer un noeud Elasticsearch.
• Interfaces Utilisateurs (Kibana) : Kibana, l'interface utilisateur associée à Elasticsearch, permet de visualiser et de gérer facilement les données dans Elasticsearch.
• Résilience et Performance
• Tolérance aux pannes : Grâce à la réplication des données et à sa capacité à rééquilibrer automatiquement les shards, Elasticsearch est conçu pour continuer à fonctionner même si un ou plusieurs noeuds tombent en panne.
• Cache Intégré : Elasticsearch utilise des caches de manière agressive pour améliorer la vitesse des requêtes.
• Personnalisation et Extensibilité
• Analyseurs Personnalisés : Elasticsearch permet la création d'analyseurs de texte personnalisés pour ajuster comment les textes sont indexés et recherchés (par exemple, pour des langues spécifiques ou des cas d'utilisation spécifiques).
• Plugiciels et Extensions : Elasticsearch supporte de nombreux plugiciels pour étendre ses fonctionnalités, qu'il s'agisse d'intégrations avec d'autres systèmes, de nouveaux types de recherche, ou d'améliorations de performance.
• Gestion et surveillance
• Monitoring via APIs et Kibana : Elasticsearch expose des API pour surveiller l'état des unités d'allocation, la santé des noeuds, l'utilisation des ressources,... Kibana permet également de visualiser ces informations facilement.
• Alertes et avertissements : Avec des outils comme ElastAlert ou X-Pack, vous pouvez configurer des alertes basées sur les données indexées dans Elasticsearch.
• Sécurité
• Authentification et Autorisation : Elasticsearch peut être configuré pour utiliser des mécanismes d'authentification robustes, tels que LDAP, Active Directory, et OAuth.
• Chiffrement : Les communications avec Elasticsearch peuvent être sécurisées via SSL/TLS, et les données peuvent être chiffrées au repos.
• Ecosystème Elastic Stack (ELK)
• Logstash : Pour ingérer et transformer des données depuis diverses sources avant de les indexer dans Elasticsearch.
• Beats : Une famille de collecteurs légers qui envoient des données à Elasticsearch.
• Kibana : Pour la visualisation des données et la gestion des tableaux de bord interactifs.
• Support des données en temps réel et en séries temporelles
• Ingestion en temps réel : Elasticsearch est souvent utilisé pour des cas d'utilisation de type journal de bord en temps réel, où les données sont indexées et disponibles pour recherche presque immédiatement.
• Analyse des séries temporelles : Les capacités d'agrégation permettent d'analyser efficacement les données de séries temporelles, telles que les données de surveillance ou les métriques d'application.