Elasticsearch est un moteur de recherche développé par la société Elasticsearch B.V., plus connu sous le nom de “Elastic”. Lancé la première fois à la date du 08 février 2010, ce projet, dont la création revient à Shay Banon, fondateur de Compass Project, est en état de développement actif. Le principal objectif de l’entreprise avec cet outil est d’optimiser les recherches tant pour les clients que pour les employés qui sont souvent amenés à chercher des documents au niveau de l’intranet de la société. Concrètement, il s’agit d’améliorer la rapidité des recherches ainsi que la pertinence des résultats. Des objectifs qui sont atteints grâce au système technique d’Elasticsearch qui s’appuie sur Lucene.
Dans quels cas utiliser Elasticsearch ?
Ce moteur de recherche est réputé pour sa vitesse, sa scalabilité et sa capacité à indexer plusieurs types de contenus. À cet effet, il est possible d’utiliser Elasticsearch dans de nombreux cas, à savoir :
- La recherche applicative et la recherche de site web ;
- Le logging et l’analytique de log ;
- Les indicateurs d’infrastructure ;
- Le monitoring des performances applicatives et le monitoring de conteneur ;
- L’analyse et la visualisation de données géospatiales et de données métier.
Pour finir, Elasticsearch peut être utilisé dans les processus d’analyse de sécurité.
Quid du fonctionnement d’Elasticsearch ?
Dans un premier temps, des données brutes provenant de plusieurs sources (logs, indicateurs systèmes, applications web) transitent dans Elasticsearch. Ensuite, ces données sont soumises à un processus d’analyse, de normalisation et d’enrichissement avant d’être indexées dans le logiciel. Ces processus correspondent respectivement à l’ingestion et à l’indexation de données.
Une fois les données indexées, les utilisateurs peuvent alors lancer des requêtes complexes à partir de leurs données. Ils peuvent aussi utiliser des agrégations afin de récupérer des résumés complexes de leurs données.
Focus sur l’index Elasticsearch
L’index Elasticsearch fait référence à un processus pendant lequel le logiciel collecte des documents ayant un lien entre eux. Lors de ce processus, Elasticsearch stocke les données sous forme de documents JSON. À noter que chaque document effectue une corrélation entre un ensemble de clés et leurs valeurs correspondantes.
Pour fonctionner, Elasticsearch a recours à une structure de données nommée index inversé. Cette structure est conçue pour la réalisation de recherches full-text très rapides. Un index inversé effectue une liste de chaque mot unique apparaissant dans n’importe quel document. Il identifie tous les documents dans lesquels chaque mot apparaît.
Au cours du processus d’indexation, le moteur de recherche stocke des documents et fabrique un index inversé afin de permettre la recherche en temps quasi-réel des données du document. L’indexation commence par l’index API, avec lequel il est possible d’ajouter ou de mettre à jour un document JSON dans un index spécifique.
Elasticsearch : quels sont les avantages de ce moteur de recherche ?
Comme moteur de recherche, Elasticsearch dispose d’un lot d’avantages. Ci-dessous les détails.
Rapidité
Développé à partir d’Apache Lucene, Elasticsearch se révèle parfait pour les recherches full-text. En outre, comme il s’agit d’un moteur de recherche en temps quasi-réel, le temps de latence entre le moment d’indexation du document ainsi que la possibilité de le rechercher est court. Généralement, la latence observée est d’une seconde.
Elasticsearch convient donc aux cas d’urgence comme le monitoring d’infrastructure ou encore les analyses de sécurité.
Distribution naturelle
La scalabilité de nombreux serveurs ainsi que la gestion des petabytes de données dépendent majoritairement de cette caractéristique d’Elasticsearch. En effet, il faut savoir que les documents stockés dans ce logiciel sont distribués dans des partitions. Ces dernières désignent de nombreux différents conteneurs qui sont dupliqués afin de permettre l’intégration des copies doublées des données en cas de défaillance matérielle.
Plusieurs fonctionnalités disponibles
Outre la vitesse, la scalabilité et la résilience qui sont des caractéristiques indissociables à Elasticsearch. Elasticsearch est aussi un moteur de recherche qui possède également d’autres nombreuses fonctionnalités puissantes intégrées. Il y a, notamment, le cumul de données et la gestion du cycle de vie des index qui permettent d’optimiser le stockage et la recherche de données.
Elasticsearch fournit également un ensemble complet et puissant d’API REST. Cela permet d’effectuer des tâches supplémentaires, comme :
- La vérification de la santé du cluster ;
- La recherche d’opérations à partir d’indices ;
- L’exécution des opérations de recherche avancées (filtrage et agrégation) ;
- L’exécution des opérations CRUD.
CRUD correspond à Création – Reading – Update – Deletion (création – lecture – mise à jour – suppression).
Une large variété de langages
En matière de langages de programmation, Elasticsearch prend en charge la majorité des langages informatiques les plus connus. On cite, entre autres, Java, JavaScript (Node.js), Go, .NET (C#), PHP, Perl, Python ou encore Ruby.
Au niveau des langages texte, Elasticsearch fonctionne sous 34 langages textes différents. Par ailleurs, en utilisant des plug-ins personnalisés, il est possible d’ajouter un support pour d’autres langages supplémentaires.
À propos de la Suite ELK
Elasticsearch est un composant principal de la Suite ELK, aussi connue sous l’appellation Suite Elastic. Cette suite est un ensemble de 3 outils gratuits qui sont Elasticsearch, Logstash et Kibana.
Les principales fonctionnalités de cette suite sont les suivantes :
- Ingestion de données ;
- Enrichissement de données ;
- Stockage de données ;
- Analyse et traitement de données ;
- Visualisation de données.
La suite ELK comprend aussi des agents Beats qui sont une collection d’agents de transfert légers permettant l’envoi des données à Elasticsearch. Voyons rapidement à quoi servent Logstash et Kibana.
Logstash
Second programme appartenant à la Suite Elastic, Logstash est un pipeline côté serveur en open source qui permet d’agréger et de traiter des données afin de les envoyer dans Elasticsearch. En d’autres termes, il sert à l’ingestion simultanée des données provenant de multitude de sources, puis à la transformation desdites données avant que celles-ci soient indexées dans Elasticsearch.
Kibana
Il s’agit d’un outil de visualisation et de gestion de données pour Elasticsearch. Kibana intègre des graphes linéaires, des histogrammes en temps réel, des cartes et des camemberts.
Ce programme intègre également des applications comme Canvas, permettant ainsi aux utilisateurs de créer des infographies dynamiques personnalisées basées sur leurs données, et sur Elastic Maps pour visualiser des données géospatiales.
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