Você já deve ter ouvido falar sobre o Elastic Search. É uma ferramenta fantástica e muito elástica, conforme descrita pelo próprio nome, mas pode causar alguns problemas caso não seja utilizada corretamente. Isso ocorre pelo fato dele executar analytics/searches rapidamente e receber grande impacto de organizações em índices.
Para entender melhor os benefícios desta ferramenta, preparamos esse post para você. Acompanhe!
Como funciona o Elastic search?
O Elastic Search (link da empresa) é uma ferramenta para buscas de código aberto (opensource), que tem capacidade para tratar de grandes quantidades de dados em tempo real. Ela é utilizada por empresas como Google, GitHub, Twitter, SoundCloud, Yelp e Foursquare, por exemplo.
Desenvolvido por Shay Bannon em 2010, o servidor de buscas distribuído é baseado em Apache Lucene e desenvolvido em java, utilizando uma interface comum — JSON sobre HTTP. Ele possui clientes para as principais linguagens de programação e foi desenvolvido do zero com o objetivo de ser utilizado e distribuído em clusters. A ferramenta escalável é ideal para trabalhar com BigData.
Uma das features mais utilizadas é a filter, que utiliza cache para realizar buscas repetidas. Ao realizar uma busca que já foi feita antes, a ferramenta já sabe onde estão os documentos — o que garante muita velocidade para a realização de buscas por valores exatos. Já na busca por querys, é possível ranquear os resultados por relevância e ocasionar em mais facilidade para os usuários.
Entre as principais vantagens da engine de pesquisa full-text estão a disponibilidade de dados em tempo real (near-real-time), a alta disponibilidade para tratar de grandes volumes de dados e o armazenamento de dados em forma de documentos.
Além disso, possui diversos outros recursos como geolocalização e analytics. Ou seja, é uma poderosa e flexível ferramenta que apresenta um conjunto robusto de APIs e DSLs de consultas.
Como aplicar essa ferramenta?
O Elastic Search é uma ferramenta que pode ajudar e oferecer muita facilidade nas buscas dos seus sistemas. É um recurso de código aberto que foi produzido a partir de um software chamado Apache Lucene e oferece muitas facilidades para quem a utiliza — além de deixar os processos mais rápidos.
Esse recurso traz consigo outras possibilidades, como a disponibilização de uma API, uma configuração que o orienta para a obtenção de uma disponibilidade alta, acesso a dados simultâneos e em tempo real e um direcionamento aos documentos.
Ele guarda os dados específicos em formato de documentos, que estão disponíveis em JSON em HTTP. Isso favorece os usuários, pois o formato é suportado por grande parte das novas linguagens de computação.
O Elastic Search pode armazenar uma imensa quantidade de dados, podendo, assim, ser escalada para vários servidores graças a sua arquitetura bem estruturada. Assim, ela permite que os programadores busquem e se aprofundem nos dados com uma velocidade bem maior e com a mesma eficiência. Várias empresas já utilizam essa ferramenta de buscas para várias finalidades.
A ferramenta auxilia na compreensão do bigdata, a fim de tomar decisões importantes e ajudando nas ações que podem causar impacto na posição da empresa diante o mercado.
Pode ser utilizado para várias funções, e mesmo as operações mais peculiares podem ser feitas automaticamente e de maneira eficaz. Além de todas essas utilidades, ainda pode ser usado para feedbacks da reação do seu público consumidor em relação a um determinado serviço ou produto.
E isso pode auxiliar no direcionamento das ações de modelo do seu negócio. Quando entendemos o que significa a Elastic Search, conhecemos várias formas de facilitar todos os processos, seja para facilitar uma consulta ou para facilitar a programação de pesquisas de texto completas ou consultas a geolocalização.
Outra ótima função dessa ferramenta é efetuar pesquisas rapidamente, mesmo que tenham uma grande quantidade de dados.
Quais as vantagens de utilizar Elastic Search?
Veja quais são alguns dos benefícios e vantagens existentes:
- atua na forma de um banco de dados, o chamado schema-less, não sendo necessário indicar tipos de documentos em configurações;
- os dados e documentos dos campos são concluídos e corrigidos, caso seja necessário;
- sub-documentos e sub-tios são suportados para pesquisas mais específicas;
- documentos que sejam distintos podem ser organizados em apenas um índice;
- consultas podem ser feitas de forma flexível (tanto na query string quanto no corpo da requisição, em formato JSON);
- é possível fazer outra versão de documentos, evitando o document locking ao realizar consultas;
- ao fazer manualmente o roteamento de requisições, torna-se possível manter um parâmetro a fim de garantir que certos dados fiquem em partições específicas;
- é possível verificar as consultas que já foram feitas para retornar a um dado documento, ajudando no desenvolvimento de ferramentas de monitoramento;
- por meio de testes automatizados, é possível garantir estabilidade em casos de carga anormal;
- algumas configurações poderem ser alteradas no tempo de execução, o que simplifica a operação do índice.
Quais são as outras ferramentas?
Separamos aqui duas ferramentas para turbinar a utilização do Elastic Search e dar mais opções aos usuários. Confira!
1. Kibana
É uma plataforma de análise e visualização de dados, projetada para trabalhar com Elastic Search. Por meio dela, é possível assimilar altos volumes de dados, além de compartilhar dashboards muito mais dinâmicos e que mostrem em tempo real as variações ocorridas.
Com ela, é possível criar gráficos de pizza, linha, histograma, de geolocalização, analisar relacionamentos, e explorar anormalidades com Machine Learning.
2. Logstash
É uma ferramenta de processamento de Logs. Com uma visão de “pipeline”, que recebe informações de diversas fontes e converte-as em um formato único. Por fim, envia para o stash desejado — neste caso, enviaria para a Elastic Search.
Como o Elastic Search pode ser utilizado para Big Data
Apesar de não ser um termo novo, é fácil dizer que o conceito de Big Data é hoje um dos mais buscados por várias empresas de diversos segmentos de mercado. E não é para menos: com um número cada vez maior de pessoas trocando informações através de smartphones e tablets, e ferramentas de atendimento cada vez mais interligadas, armazenar, filtrar e interpretar todos esses dados pode ser um grande diferencial para qualquer marca que queira se diferenciar da multidão.
Mas onde isso seria útil? Existem várias aplicações práticas para o Elastic Search utilizando Big Data. Veja alguns exemplos:
E-commerce
Vamos supor que você ou seu cliente tenha uma loja virtual com vários itens. Se todos os produtos fossem cadastrados em um sistema de Elastic Search, seu e-commerce poderia apresentar algumas sugestões de produtos relacionados e até mesmo autocompletar qualquer busca feita pela clientela de forma mais acertada.
Aplicativos de comparação de preços
Por meio da busca de dados feita pelo Elastic Search, um aplicativo pode também informar um usuário quando algum produto chegar até o preço esperado por ele. E o melhor: por meio do Big Data, essa busca pelo valor ideal pode ser feita em várias lojas diferentes, trazendo, assim, o melhor resultado para o cliente.
Empresas e profissionais de BI
Se o seu caso for Business Inteligence, o ES também pode ser uma mão na roda (ou nos bytes). Combinado com o sistema de visualização de dados Kibana, o Elastic Search pode apresentar vários dados de buscas diferentes. Busca de até bilhões de dados, vale ressaltar.
Tendências de mercado
Ao coletar um número infindável de dados de lugares diferentes você pode também, através do Elastic Search, prever alguns movimentos e tendências de mercado, antecipando o que pode ser mais procurado ou comprado em um futuro próximo, de acordo com os costumes de um terminado tipo de indivíduos. Algo que já é feito por várias empresas através do Big Data, mas que pode ser analisado de forma mais simples através do ES.
Recursos e vantagens do Elastic Search
Entre as principais vantagens da engine de pesquisa full-text estão a disponibilidade de dados em tempo real (near-realtime), a alta disponibilidade para tratar grandes volumes de dados e armazenamento de dados em forma de documentos. Além disso, possui diversos outros recursos como geolocalização e analytics. Ou seja, é uma poderosa e flexível ferramenta que apresenta um conjunto robusto de APIs e DSLs de consultas.
Por trazer um nível mais requintado de apresentação e armazenamento de informações em grande escala, o Elastic Search, além de ter tido um investimento inicial de mais de 30 milhões de dólares para aprimorar seu desenvolvimento, é hoje um dos sistemas mais robustos quando o assunto é Big Data. É indicado, inclusive, para quem quer começar a trabalhar com esse tipo de recurso, mas não dispõe de valores exorbitantes de investimento inicial.
O Elastic Search é uma ferramenta de instalação e utilização, com o objetivo de gerar consultas com um processamento mais rápido. Com ela, é possível fazer consultas mais difíceis, gerar réplicas e selecionar índices em diversos shards para compartilhar os dados.
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