Elasticsearch, 你值得拥有!—云栖大会 Elasticsearch 场景化应用全景回顾

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Elasticsearch, 你值得拥有!—云栖大会 Elasticsearch 场景化应用全景回顾相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1、为什么要参加云栖大会?

今年是线上的方式,参加大会实际就是看直播或者回放视频。

我在多种场合提及我的偶像是俞敏洪,多年前他在高校的演讲有这么一段:“我和马云的聊天,你们想不想听?当然想听,因为我们聊的内容都是书本上看不到的内容”。

是的,云栖大会大咖云集,作为Elastic爱好者,参加大会就是想看平时看不到、学不到的内容。

认知的四个维度中“不知道自己不知道”最为可怕。

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之前微信群中有这么一段讨论:

[其实能做得很多 es本身一开始更多的是文本相关性的搜索。但是其实现在信息已经更多是图像化、视频化、其他媒体类型。其实很重要得一点。就是原始数据进行embeding生成向量,存储向量,进行相似性检索。Elasticsearch 在这方面需要做的东西还是有很大空间]

引发了大家关于 Elasticsearch 未来发展方向的讨论。

本次云栖大会Elasticsearch 场景化应用给出了答案。

我们从:Elastic Stack 三大解决方案、从Zero到Hero学习路径、阿里云 Elasticsearch 牛逼之处做下复盘。

2、Elastic Stack 三大解决方案

2.1 “3 + 1“ 战略场景

“3 + 1”是指在Elastic Stack 基础上在Elastic 企业搜索、Elastic 全观察、Elastic 安全 三个核心业务场景发力。

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  • 1:代表的是——Elastic Stack。

  • 3:代表的是——搜索、可观察性、安全。

1)搜索——不用过多介绍了,传统的搜索场景,比如:网页搜索、APP搜索 等。

2)可观察性——则是围绕企业基础设施数据,日志、指标、APM,三位一体。

ps: 我一直认为:可观察性 和 全观察 中文不好理解,甚至辞海里面都没有收录。本质是:数据可视化的意思。

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英文意思:Elastic Observability。最新官方文档的这个翻译,能相对好理解一些。

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3)安全是 Elastic 重点在发力的一个方向,这一块 Elastic 同样是一个行业的颠覆者。

Elastic 是业界第一个提供开源免费的终端安全防护解决方案的厂商,最近还发布了自己的开源检测规则库,开放、透明和社区协作将是未来应对大规模安全威胁的不二选择,企业能够借助 Elastic 的 SIEM 和终端防护方案,打造自己的 SOC 团队,保护企业的数字资产。

一句话:Elastic 已经由原来的 Elasticsearch 检索工具转变为 Elastic Stack 解决方案提供商。

2.2.如何实现全方位数据可视性?

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2.2.1 让数据采集更简单

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  • Elastic Agent

  • 解决:beats 多,不方便管理的问题

  • 屏蔽多agent复杂性问题,减少安装复杂的困扰

  • Fleet

  • 集群管理大量Agent

  • ingest Manager

  • UI 管理,对接各种数据源

  • 更好的开箱即用

Data stream

  • 对不同数据集更好管理数据的全生命周期

2.2.2 异步搜索,承载更多数据

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对于大数据离线非实时业务场景,对检索响应时间没有要求,但很在意返回结果的场景非常有用。

2.2.3 堆内存升级改造

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为了提升搜索、聚合性能,Elasticsearch 一直在快步迭代升级自己。

2.2.4 更好的可视化效果

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  • 图表下钻、不同dashboad 跳转
    做过大数据分析的都知道,不能下钻很痛苦,还得借助:echart等自己实现。

  • kibana Lens 持续改进 支持饼图、圈图、树状结构图
    图表& 分析持续更新

  • 全新告警系统 整合解决方案,配置更容易。

  • APM Sevice Map 全字段自动化监测

2.2.5 更好的分析和展示

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一句话:Elasticsearch 要革数据分析的命!

传统的数据分析师借助Elastic stack 可以更高效实现分析工作,简直“如虎添翼”。

甚至:一些开发人员、运维人员都可以实现自己的多种维度数据分析。

3、从 Zero 到 Hero Elastic Stack 学习路径

李猛老师文风流畅、点评辛辣,写出了很多漂亮的 Elasticsearch 实战博文。

李猛老师在这个版本谈了自己的想法,梳理总结如下。

3.1 系统化学习

摒弃拼装学习、碎片化学习的思维。

的确,遇到问题解决问题的那一刻很有成就感,但没有系统化的思维,很容易出现要么“坐井观天”、要么“钻牛角尖”。

3.2 如何提升?

1、认知要非常正确

2、宽广的胸怀学习 Elasticsearch,ES 不足的地方可以结合其他方案完善。

3、知道 Elastic Stack 能干什么、不能干什么?

4、定位自己,开发、架构、运维、源码、算法,不同定位,不同学习路径。

但,要想深入,源码是必要的。

5、多看书、多看视频。

6、多交流,每个人的业务场景、知识体系都是有局限性的。

交流包含但不限于:经验交流,项目交流,认知交流等。

4、牛逼的阿里云 Elasticsearch

  • 简单——无限的存储空间及计算能力

  • 好用——丰富的检索功能扩展(人脸识别,dsl2sql)

  • 便宜——各类场景化套餐

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  • 写入高效——消息队列缓存,提高数据写入能力。

  • Eyou——健康监测,探测潜在风险,让开发更便捷。

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  • 计算和存储分离——不需要ES多副本机制,依赖云存储

  • 云端组件化——分词、SQL、向量检索、流量控制

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5、小结

正如阮一鸣老师所说:“Elasticsearch 当前面临:控制成本、提高精度、保持高性能的挑战,为了应对挑战 Elasticsearch 推出了:冷热架构、跨集群复制、快照搜索,还有这次会议提到的:异步搜索、Off heap 等特性,相比于其他的大数据产品,Elasticsearch 迎合了大数据时代的趋势。” 所以,Elastic 发展的很快,版本更新迭代的也快!

作为 Elastic 的铁粉,每次看到新的功能、技术点出现(比如:近期的 Wildcard Type、Date Streams 等),都会很兴奋。

圆桌会议的最后,王刚老师让每位嘉宾一句话做总结:

Medcl 老师:选 Elasticsearch 就对了!

阮一鸣老师:Elasticsearch, 你值得拥有!

李猛老师:任何数据问题都可以用 ES 来拆解,如果不能,请再来一套!

这个小结作为本文的结尾也非常贴合。

6、彩蛋环节

  • 视频建议:2倍速播放,挺2遍,挺有意思的(很有喜感)。

  • 王刚老师 和 medcl 老师书房的书单,能否提供一下(我只看到了一本《这就是搜索引擎》)?给广大 Elastic 爱好者提供这方面的入门启蒙知识。

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可能是中国关注人数最多的非官方 Elastic 公众号!

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