En Bismart trabajamos con Elasticsearch, el motor de búsqueda más usado. En nuestra última entrada te contamos 7 cosas que debes saber sobre Elasticsearch.
7 cosas que deberías saber si estás pensando implantar Elasticsearch
Elasticsearch es uno de los motores de búsqueda más populares actualmente. Gestiona información estructurada y no estructurada de múltiples fuentes, que almacena de forma sofisticada y eficiente para poder optimizar búsquedas basadas en lenguaje/texto. Mediante Elastic puedes almacenar, buscar y analizar grandes volúmenes de información de forma rápida y eficiente.
En Bismart implementamos el stack Elasticsearch, realizamos una evaluación del tipo de proyecto y te orientamos en la elección de la arquitectura más indicada, eficiente y económica. Disponemos de todas las capacidades para configurar y desarrollar proyectos en la plataforma Elasticsearch así como integrarla y complementarla con otras soluciones.
Estas son algunas de las características que han convertido a Elasticsearch en el motor de búsqueda que destaca como uno de los más eficientes:
1. Alta capacidad de indexación, alto I/O
Elasticsearch se caracteriza por permitir indexar grandes cantidades de datos con alta eficiencia, los cuales se pueden consultar luego de forma muy rápida. Se basa en un proyecto open source llamado Apache Lucene que consiste en un motor de indexación y búsqueda muy potente. Esta alta capacidad de indexación se debe, en parte, a que es un sistema distribuido y, por otra, a que dispone de un sistema de cola de mensajes y transformación de datos de alta capacidad dentro del stack, llamado logstash.
2. Alta capacidad de recopilación de datos, interoperabilidad y facilidad de integración
La recopilación de datos es muy rápida, potente y escalable, incluso en tiempo real gracias a un conjunto de módulos llamados Beats. Los Beats son agentes que transportan en streaming ciertos datos directamente a Elasticsearch o bien a logstash en el caso de necesitar de algún tipo de manipulación o transformación.
En función de las necesidades del sistema podemos optar por instalar uno o varios de estos beats: Filebeat (documentos como logs), Metricbeat (para ser usado como recopilador de métricas de servicios como Apache, MariaDB, nginx, …), Packetbeat (datos de red), Winlogbeat (logs y metricas de Windows) y otros tipos.
Aunque Logstash ya actúa como cola de mensajes, el mismo Logstash se integra perfectamente con otros sistemas de colas como Kafka o RabbitMQ, permitiendo una capacidad de absorción de datos inmensa.
Elasticsearch expone una API Rest para acceder a los datos y crear complejas búsquedas con su propio lenguaje DSL. Es posible también crear búsquedas con lenguaje tipo SQL. Dado que la puerta de entrada es una APIRest, permite integraciones fácilmente con numerosos lenguajes de programación, como C#, JavaScript, Ruby, Python, PHP y otros. Todo esto se traduce en que se puede interoperar de forma transparente en cualquier plataforma de forma sencilla e inmediata.
3. Alta velocidad de consultas, agregaciones, segmentaciones
Elasticsearch se caracteriza por ejecutar consultas complejas extremadamente rápido. Esto se debe a que su sistema de búsqueda usa algoritmos NLP durante la indexación de los datos para reducir el tiempo empleado en devolver resultado. Además, tiene una enorme capacidad de escalabilidad horizontal gracias a su arquitectura replicada y distribuida.
4. Soporte de grandes volúmenes de datos
Elasticsearch no necesita un esquema predefinido de datos, lo que significa que acepta datos con diferentes estructuras. A diferencia de otras plataformas, donde hay que definir un esquema inicial de los datos para que estos sean aceptados, este motor de búsqueda no requiere este paso. De esta forma, su desarrollo es mucho más flexible, ágil y escalable. Almacena los datos en formato JSON (JavaScript Object Notation), que es el utilizado por muchas entidades. Esto permite gran facilidad de uso de Elasticsearch.
5. Soporte a múltiples datos estructurados y no estructurados
Elasticsearch guarda todos los datos en formato JSON y el mismo formato para devolver los resultados. La potencia de usar una base de datos NOSQL es que no necesita de un esquema predefinido único para todas las fuentes de datos. Esto permite trabajar con muchos orígenes de datos distintos y crear índices (equivalente a tablas en una RDBMS) con distintas estructuras contra los que después se pueden hacer consultas combinadas. De la misma forma, dado que es un potente motor de búsqueda de texto, podemos guardar datos no estructurados y hacer búsquedas inteligentes dentro de estos campos no estructurados.
6. Fácil mantenimiento en cuanto a datos e infraestructura
El mantenimiento de datos e infraestructura es muy accesible gracias a la escalabilidad horizontal. Es un sistema distribuido con un sistema automático de replicación de datos repartidos en los nodos del clúster.
Dada esta distribución de la información, el sistema es resistente a fallos y pérdida de información, ya que los datos están replicados en varios de los nodos más de una vez. Existe también la opción nativa de crear snapshots de la información que puede ser recuperada fácilmente en caso necesario.
Elasticsearch es portable a cualquier sistema operativo y está disponible para la mayoría de plataformas incluido el Cloud.
7. Fácil visualización de datos
En el stack de elasticsearch existe un módulo llamado Kibana. Kibana es un sistema de consulta y visualización de datos muy potente. El mismo Kibana actúa como front end para simplificar las tareas de gestión de la infrastructura de nuestro clúster y ver el estado de los datos .
Permite la creación de visualizaciones y dashboards propios o presentaciones dinámicas de los datos, sin programación, según las necesidades de nuestro entorno. Además de la funcionalidad de crear dashboards, existe una gran variedad de dashboards generados automáticamente, como por ejemplo para aplicar a los entornos que hemos usado Beats para la integración.
Otra herramienta para la visualización de datos es Canvas, que trabaja en tiempo real. La simplicidad de crear dashboards con Canvas permite a los ingenieros de datos y especialistas en visualización de datos la libertad de crear visualizaciones practicamente ilimitadas.
En definitiva, Elasticsearch es una muy buena herramienta. En Bismart la recomendamos para proyectos específicos. Aun así, siempre es importante realizar una valoración previa a la elección de la solución más indicada. En Bismart te orientamos, consúltanos.
