Elasticsearch Logstash Kibana

Eslacticsearch est l’outil parfait de recherche full-text. Le Framework Elastic composé de sa gestion de base de données, son outil de chargement, son outil de Query permet de construire des outils de type "moteur de recherche" avec une puissance de feu sans égale sur le marché des gros volumes de données.

Caractéristiques d’ElasticSearch Logtash Kibana

ELK est une suite logicielle constituée de 3 produits :

  • Elasticsearch : La base de données NoSql permettant d’indexer tout type de contenu, puis d’effectuer de la recherche Full-Text très performante.
  • Logstash : L’ETL Backend en ligne de commande permettant d’indexer une data source (log, documentation, docs, flux de données en mode bulk, Rest api...) dans la database Elasticsearch en multi-thread.
  • Kibana : La couche de visualisation (recherche / tableaux de bord) au-dessus d’Elasticsearch permet des constuire des interfaces Dashboard de requetage ludique pour les métiers sans code SQL 

Le pari de cette solution est d’offrir un produit simple à installer / configurer, scallable de manière horizontale en masquant la complexité d’Apache Lucène sur lequel il est basé.

Elastic Stack

Présentation et concept d’ElasticSearch Logtash Kibana / use case

Elasticsearch est l’outil parfait pour mettre en place une base de données de type Big Data simplement, facile à mettre en cluster, permettant de distribuer à la fois les données et les calculs. Ses algorithmes permettent de faire des recherches complexes, pour que l’outil vous renvoie les résultats par pertinence.

Sa surcouche graphique (Kibana) s’intègre parfaitement dans la suite ELK : facile à installer, à paramétrer et vous offrant des vraies fonctionnalités analytiques en temps réel.

Elastic Stack

Fonctionnalités principales d’ElasticSearch Logtash Kibana

ELK se décompose en trois parties avec des usages et des types d’utilisateurs bien distincts :

Elasticsearch et son moteur d’indexation

Fort de sa grande communauté, Elastic fait régulièrement des montées de version de son produit phare et a déjà une road-map ambitieuse pour la suite. Ce spécialiste de l’indexation a fait de la recherche Full-Text son cheval de bataille. Grâce à l’utilisation des algorithmes TF (Term Frequency), IDF (Inverse Document Frequency) et FLN (Field-Length Norm), il est possible de faire des recherches complexes vous retournant les résultats par pertinence.

Logstash et son moteur ETL puissant

Logstash tenant le rôle d'ETL non graphique permet d’indexer du contenu en mode streaming, d’opérer des transformations, le tout de manière distribuée.

Kibana et ses effets visuels performants

Kibana est la couche de visualisation permettant de voir les données en temps réel en provenance d’Elasticsearch. Il est possible de le laisser se rafraîchir tout seul à intervalles régulières pour, par exemple, le mettre en place dans une usine en mode sans clavier. Ses visualisations et ses dashboards permettent de valoriser la donnée présente dans Elasticsearch.

Avantages d’ElasticSearch Logtash Kibana

  • Solution de dashboarding et d’analyse complète quel que soit le type de besoin.
  • Un portail web responsive.
  • Elasticsearch nécessite de déployer des seveurs qui peuvent être sous virtual machine (VMware, serveur oracle), sous docker (docker hub) ou dans le cloud.
  • Une plateforme ne nécessitant pas de compétence informatique pour faire des tableaux de bord.
  • Une fois chargées, les applications et les requêtes répondent en temps réel.
  • Besoin d’analyse des données sans avoir à faire l’acquisition de solutions statistiques ; possibilité d'export en push des données dans une bdd sql (db2, Sql-Server, Oracle database, sgbd mysql...).
  • Solution Open Source avec une documentation officielle riche.
  • Un driver odbc de connexion à la Data base existe mais il est payant, contactez Next Decision pour plus de détails.
  • L'authentification est possible mais dans la version payante, contactez Next Decision pour plus de détails.
  • Une administration de base et un moteur de base de données assez simples à dominer pour un développeur.

Dans quels cas utiliser elasticsearch ?

  • Besoin de récupérer des données en continu en provenance de sources différentes (logs, IoT, Api Rest, etc.).
  • Besoin d’une solution Big Data scallable de manière horizontale.
  • Besoin d’une solution dans laquelle indexer du contenu structuré, semi-structuré ou non-structuré.
  • Un serveur de production parfois gourmand en RAM
  • Besoin d'une base de données d'indexation qui s'incorpore dans un portail existant de type Node JS ou PHP.

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