У сучасному світі, де обсяги даних постійно зростають, пошук потрібної інформації може бути складним завданням. Це може бути особливо складно, якщо ви працюєте з великими наборами даних. Пошук даних — це процес пошуку інформації в наборі даних. Це може бути корисно для широкого спектру завдань, включаючи відстеження продуктивності, аналіз даних, розробку нових продуктів і послуг, та навіть виявлення шахрайства.
Але сам процес пошуку та аналізу інформації може бути досить складним завданням. І тут допоможе чудове рішення – Elasticsearch та деякі додатки до нього, про які поговоримо нижче.
Що таке Elasticsearch?
Elasticsearch — це інструмент, який діє як розподілений механізм для пошуку та аналітики для всіх типів структурованих і неструктурованих даних і дає змогу вийти за рамки простого повнотекстового пошуку та виконувати складні операції для доступу, збору, індексування та фільтрації даних. Він швидкий, масштабований і може обробляти величезні обсяги даних. Коли ви завантажуєте документ у Elasticsearch, він створює зворотний індекс усіх полів у цьому документі. Ці дані зберігаються у формі JSON, і їх можна запитувати.
Elasticsearch часто використовується як частина стеку ELK (Elasticsearch, Logstash і Kibana). Logstash надає можливості завантаження та трансформації. Kibana використовується для візуалізації даних Elasticsearch. Elasticsearch має API для додавання документів до індексу (Index API), отримання документів (Get API), запитів до даних індексу (Search API) і додавання додаткових полів до індексу (Get API). Elasticsearch працює з використанням кластера серверів, який можна масштабувати, додаючи більше серверів.
Використовуючи Elasticsearch як джерело даних, організації можуть отримувати дані для аналізу на інших платформах BI. Крім того, при використанні Elasticsearch як внутрішнього сховища організаціям потрібен спосіб введення даних із кількох джерел у їхнє сховище даних Elasticsearch.
Деякі важливі випадки використання Elasticsearch:
- Пошук програми
- Пошук на сайті
- Пошук підприємства
- Логування та аналітика журналів
- Метрики інфраструктури та моніторинг контейнерів
- Моніторинг продуктивності програми
- Аналіз та візуалізація геопросторових даних
- Аналітика безпеки
- Бізнес аналітика
Ось деякі конкретні приклади того, як Elasticsearch можна використовувати:
- Компанія може використовувати Elasticsearch для створення внутрішнього пошукового движка, який дозволить її співробітникам швидко знаходити потрібну інформацію.
- Бізнес може використовувати Elasticsearch для аналізу даних про продажі, щоб виявити тенденції і закономірності, які можуть допомогти йому підвищити прибуток.
- Організація може використовувати Elasticsearch для моніторингу стану своєї мережі, щоб виявити проблеми і запобігти перебоям в роботі.
- Урядова організація може використовувати Elasticsearch для виявлення і реагування на загрози безпеки, такі як хакерські атаки.
Що таке ETL?
ETL — Extract, Transform, and Load — просто означає передачу та трансформацію даних за допомогою конвеєрів даних. Загалом дані витягуються з кількох джерел, перетворюються та завантажуються в базу даних або сховище даних для аналітики.
Якщо ви використовуєте Elasticsearch, вам може знадобитися виконати ETL, щоб перемістити дані на платформу бізнес-аналітики або сховище даних. Щоб досягти цього, ви можете вибрати будь-який із численних інструментів Elasticsearch ETL, доступних на ринку.
Обмеження ручного ETL
- Ручне ETL є трудомістким і займає дуже багато часу, щоб отримати правильний результат.
- Ручний ETL також вимагає серйозних технічних знань.
- Безпека даних може бути проблемою, якщо не керувати належним чином.
Але ручного ETL для ваших даних Elasticsearch можна повністю уникнути за допомогою хороших інструментів Elasticsearch ETL.
Тож про які найкращі інструменти Elasticsearch ETL йде мова?
Ось список деяких із найкращих інструментів Elasticsearch ETL, доступних на ринку, які ви можете вибрати для спрощення процесів ETL. Вибір правильного інструменту для потреб вашого бізнесу ніколи не був таким простим:
- Hevo Data
- Logstash (собственный инструмент Elastic)
- Apache NiFi
- Apache Spark
- StreamSets
- CloverDX
Вибір ідеального інструменту з численних інструментів Elasticsearch ETL, який ідеально відповідає вимогам вашого бізнесу, може бути складним завданням, особливо коли на ринку доступна велика різноманітність інструментів ETL.
Давайте поговоримо про кожен трохи докладніше.
1) Hevo Data
Hevo Data, безкодовий конвеєр даних надійно копіює дані з будь-якого джерела даних без необхідності обслуговування. Ви можете розпочати роботу з 14-денною безкоштовною пробною версією Hevo і миттєво обробити дані з понад 150 попередньо створених інтеграцій, що містять широкий спектр програм і баз даних SaaS. Більше того – цілодобова служба підтримки клієнтів допоможе вам розблокувати будь-які проблеми з конвеєром у режимі реального часу.
Завдяки Hevo ви зможете покращити свою аналітику, не лише завантажуючи дані в БД, але й збагачуючи їх вбудованими перетвореннями без коду. Його відмовостійка архітектура гарантує, що дані обробляються безпечно, узгоджено з нульовою втратою даних.
Що робить Hevo неймовірним?
Реплікація майже в реальному часі: отримайте доступ до реплікації майже в реальному часі на всіх планах, практично в режимі реального часу через конвеєрне визначення пріоритетів для джерел бази даних. Для джерел SaaS реплікація майже в реальному часі залежить від обмежень викликів API.
Вбудовані перетворення: форматуйте свої дані на льоту за допомогою попередньо завантажуваних перетворень Hevo за допомогою інтерфейсу перетягування та скидання або інтерфейсу Python. Генеруйте готові для аналізу дані у своєї БД за допомогою Postload Transformation від Hevo.
Моніторинг і спостереження: відстежуйте стан конвеєра за допомогою інтуїтивно зрозумілих інформаційних панелей, які показують кожну статистику конвеєра та потоку даних. Перегляньте свій ETL у реальному часі за допомогою сповіщень і журналів активності.
Надійність у масштабі: З Hevo ви отримуєте відмовостійку архітектуру світового рівня, яка масштабується з нульовою втратою даних і низькою затримкою.
Hevo забезпечує прозоре ціноутворення, щоб забезпечити повну видимість.
Спробувавши Hevo протягом приблизно 2 тижнів, ви будете дуже вражені такими функціями, як легке налаштування, інтуїтивно зрозумілий інтерфейс користувача, наскрізне шифрування даних, кілька попередньо створених інтеграцій і розширена логіка трансформації, і ми знали, що у нас є переможець.
2) Logstash
Іншим важливим вибором серед інструментів Elasticsearch ETL є Logstash. Це продукт компанії Elastic, створений для збору, зберігання та керування даними з журналів. Це інструмент із відкритим вихідним кодом, який може збирати дані з багатьох джерел у режимі реального часу. Але Logstash — це не лише збір даних із журналів. Він може перетворювати дані за допомогою плагінів виводу, фільтрів і власних кодеків.
Обробка журналу конвеєр даних має три етапи. Введення, фільтри та виходи, які генерують, змінюють і надсилають їх відповідно. Logstash є надзвичайно ефективним, однак, на відміну від інших інструментів Elasticsearch ETL, для роботи з ним потрібен певний рівень технічних знань.
3) Apache NiFi
Apache NiFi — це інструмент із відкритим кодом, який використовується для автоматизації передачі даних між програмним забезпеченням. NiFi має веб-інтерфейс і забезпечує можливість конфігурації, чудовий дизайн, контроль, низьку затримку та динамічну пріоритезацію. NiFi може працювати на кількох вузлах, покращуючи продуктивність обробки. Ви можете писати SQL-запити локально в NiFi, які обробляють дані Elasticsearch. Як і Logstash, NiFi також підходить для програмістів з високим рівнем технічного досвіду.
4) Apache Spark
Apache Spark — це механізм великомасштабної обробки даних із відкритим кодом. Це один із інструментів Elasticsearch ETL, який забезпечує високу продуктивність пакетних і потокових даних. Використовуючи Spark, ви можете перетворювати дані та обробляти їх у режимі реального часу. Spark підтримує кілька мов програмування та різні типи структурованих і напівструктурованих даних.
5) StreamSets
StreaSets Data Collector — це програмне забезпечення з відкритим вихідним кодом, за допомогою якого можна створювати розширені конвеєри прийому даних для Elasticsearch. Ці конвеєри можуть автоматично адаптуватися до змін у схемі, інфраструктурі та семантиці. Він може очищати потокові дані та обробляти помилки під час руху даних. У потоках даних можуть бути численні небажані зміни, які називаються дрейфами даних, які впливають на якість даних, і StreamSets дозволяє створювати надійні конвеєри для боротьби з цим.
6) CloverDX
Ви можете працювати з Elasticsearch як з джерелом або як з одержувачем і перетворювати дані за допомогою драйвера CData JDBC для Elasticsearch. Драйвер JDBC дозволяє використовувати компоненти трансформації CloverDX. CloverDX — це інструмент на основі Java для автоматизації інтеграції даних, який пропонує високомасштабоване та доступне розподілене середовище.
На закінчення.
Усі ці інструменти чудові. Ви можете заощадити багато інженерної пропускної здатності та ресурсів, вибравши один з них, щоб задовольнити потреби вашого бізнесу і постачаються з повним набором функцій, включаючи автоматичне керування схемами, моніторинг у реальному часі та сповіщення, які зроблять вашу роботу з Elasticsearch ETL легшою та безпроблемною. Як вже було сказано, всі ці інструменти можна обмежено чи повністю вільно протестувати, завантаживши з сайтів розробника.
Крім того, існує можливість поспілкуватись он-лайн з розробниками компанії Elastic. Цю можливість надає постачальник – компанія Ідеалсофт.
