Elasticsearch-Entwicklung

Elasticsearch-Entwicklung in Frankfurt am Main

Legen wir los

Eine Übersicht über Elasticsearch

Elasticsearch baut auf den Grundlagen von Apache Lucene auf, einer leistungsstarken Echtzeit-Analyse- und Suchmaschine. Sie ist einfach, frei verfügbar, schnell aufnehmbar, ressourcenschonend und flexibel einsetzbar. Die Einsatzmöglichkeiten von Elasticsearch umfassen unter anderem Folgendes:

Überwachung von Transaktionen
Durchführung einer Suche
Fehlersuche
Content aufspüren
Protokolle auswerten
Unscharfe Suche
Aggregation von gleichmäßigen Daten
Daten visualisieren

Die Vorteile von Elasticsearch

Elasticsearch ist eine Such- und Analyse-Engine, die sich leicht skalieren lässt und daher insbesondere für Unternehmen geeignet ist.
Jeder, der Elasticsearch verwendet, wird in der Lage sein, große Datenmengen mit hoher Geschwindigkeit zu suchen, zu verarbeiten und zu speichern.
Elasticsearch ist mit einer Query DSL ausgestattet. Das bedeutet, dass es im Gegensatz zu anderen SQLs in der Lage ist, eine Volltextsuche auf bereits gespeicherten Daten durchzuführen.
Die Daten werden in einem gemeinsamen Format gespeichert, um eine singuläre Verarbeitung zu ermöglichen.
Elasticsearch bietet eine sehr leistungsfähige Option in Bezug auf Daten-Aggregation.
Die Filterfunktion von Elasticsearch arbeitet wesentlich schneller als andere SQL-Systeme. Elasticsearch bietet eine sehr leistungsfähige Option in Bezug auf Daten-Aggregation.
Elasticsearch ermöglicht es Anwendern, ihre eigenen hochkomplexen Suchfilter zusammenzustellen und dabei Faktoren wie Verarbeitungsprotokolle, Anomalieerkennung, automatische Vorschläge, Suchmaschinen und so weiterzuverwenden.
Daten aus verschiedenen Quellen können in strukturierten oder unstrukturierten Formaten eingelesen werden

Lazy Agentur für Elasticsearch Entwicklung

Wir aus Frankfurt / Rhein-Main-Gebiet bieten Entwickler für Such- und Analyse-Anwendungen unter Einsatz von Elasticsearch. Diese Entwicklerleistungen sind Full-Stack und End-to-End. Unsere Kunden kommen aus Frankfurt, Rhein-Main-Gebiet, Berlin, Köln, Hamburg, Stuttgart und München.

Einrichten des Clusters

Wir arbeiten mit Ihnen zusammen, um einen Cluster für Ihre Elasticsearch-Anwendung zu entwerfen und aufzubauen, der hochperformant, fehlertolerant und skalierbar ist. Unsere Arbeit wird auf Basis der aktuellen Nutzungstendenzen und des Datenzuwachses bereitgestellt.

Roll-Out

Währenddessen bieten wir Leistungstuning und Systemüberwachung und nehmen bei Bedarf Anpassungen am Anwendungsverhalten und der Serverkonfiguration vor.

Support

Wir bieten eine laufende Überwachung Ihrer Anwendung durch unser DevOps-Team, um eine optimale Leistung sicherzustellen. Alle potenziellen Probleme werden schnell und vorbeugend diagnostiziert und behoben.

Überprüfung der Suchdienste

Wir finden einen sinnvollen Ansatz, um schnellere Abfragen zu ermöglichen und erstellen Indexdesigns, Filter und die beste Dokumentenstruktur für Ihre App. Unsere Entwickler ermöglichen die Unterstützung von Multi-Applikationen und Multi-Tenancy (Mandantenfähigkeit).

Überprüfung der Leistung und Skalierbarkeit

Wir finden einen sinnvollen Ansatz, um schnellere Abfragen zu ermöglichen und erstellen Indexdesigns, Filter und die beste Dokumentenstruktur für Ihre App. Unsere Entwicklungsleistungen ermöglichen die Unterstützung von Multi-Applikationen und Multi-Tenancy (Mandantenfähigkeit).

Überprüfen der Datenbelastung

Wir entwerfen und implementieren einen Lösungsweg, der das Laden von Millionen von Dokumenten in Elasticsearch ohne Verlangsamung beim Abfragen, Laden sowie ohne Datenverlust ermöglicht.

Struktur für Fehlertoleranz im Katastrophenfall

Wir stellen sicher, dass die Anwendung, die wir Ihnen zur Verfügung stellen, für jeden Notfall gerüstet ist, indem wir die IT-Architektur überprüfen und Lösungen für Backup und Replikation bereitstellen.

ELK-Stack-Implementierung

Haben Sie Schwierigkeiten, den richtigen technischen Ansatz zur Verwaltung von Daten zu finden? Wir bieten Ihnen einen Weg zur Entwicklung, Implementierung und Verbesserung der Suchleistung entsprechend Ihren Anforderungen.

Protokollierung und Protokollanalyse

Benutzen Sie immer noch das Linux Grep Tool, um in Logdateien nach Fehlern zu suchen? Verwenden Sie stattdessen Elasticsearch, um Ihre Protokolldateien mithilfe von Abfragen zu analysieren und je nach Bedarf zu optimieren.

Volltextsuche

Haben Sie es satt, Informationen aus den riesigen Datenmengen mithilfe von Navigation und Kategorisierung zu finden? Wechseln Sie zur Volltextsuche, die Relevanzsuche, Suchausdrücke, Phrasenabgleich, Autovervollständigung von Text usw. bietet.

Datenvisualisierung und Dashboards

Haben Sie Schwierigkeiten beim Lesen der Daten? Lassen Sie uns die Daten auf der Basis von Zeitstempeln, Mustererkennung usw. visualisieren und mit stilvollen, interaktiven Dashboards für eine schnelle und intelligente Nutzung analysieren.

Mehr Informationen über Elasticsearch

Elasticsearch ist mit dem integrierten Visualisierungs- und Reporting-Tool Kibana gekoppelt. Damit können Anwender komplexe Daten visualisieren und leicht verständlich darstellen.

Elasticsearch, Logstash und Kibana in Verbindung mit den Tools wie Beats werden als ELK-Stack bezeichnet. Die Integration mit Beats und Logstash ermöglicht es Anwendern, Quelldaten einfach zu verarbeiten und in Ihren Elasticsearch-Cluster zu laden.

Der Elastic-Cluster ist leicht skalierbar und kann große Datenmengen verwalten, die sogar auf Petabytes skalieren. Er wird in den gängigsten Sprachen wie PHP, .NET, Python, Java usw. von uns angeboten und arbeitet gut mit gängigen Web-Frameworks wie Laravel oder Symfony zusammen.

Lazy Ants nutzt den ELK-Stack bereits seit einigen Jahren aktiv. Zum Beispiel: als Produktkatalog für einen Webstore-Client. Es ermöglicht Suche und erweiterte Filterung, Textanalyse und -verarbeitung, sammelt und überwacht Logs und visualisiert die Anwendungs-/Infrastrukturmetriken.

Einige unserer jüngsten Anwendungsfälle waren:

Speichern von Produktkatalogen und Ermöglichen von Suche und erweiterter Filterung darin.
Speichern von Dokumenten- und Dateiinhalten und Metadaten, Erstellen von erweiterten Filtern, Suche und Aggregationen auf diesen.
Einlesen von Systemprotokollen aus verschiedenen Quellen und Visualisierung in Kibana zur Identifizierung von Problemen.

Viele große Unternehmen nutzen Elasticsearch zum Speichern und Durchsuchen ihrer Dokumentation. Airbus ist nur ein Beispiel. Sie haben zwei Milliarden Blöcke mit technischen Dokumenten zu ihren Flugzeugen.

Elasticsearch ermöglicht es ihnen, alle Partner, die an der Herstellung und Wartung ihrer verschiedenen Flugzeugmodelle beteiligt sind, effizient zu unterstützen. Die Suche erfolgt über eine moderne Dokumentensuchplattform.

ELK Stack

Elasticsearch, Logstash und Kibana werden zusammen als ELK Stack bezeichnet. Dies sind drei Open-Source-Softwareprodukte, die zusammen mit einer Familie von Log-Shippern namens Beats verwendet werden. Der ELK-Stack bietet die Möglichkeit, Protokolle von verschiedenen Systemen und Anwendungen zu aggregieren, die Protokolle zu analysieren und Visualisierungen zu erstellen und alle zusammen zu einem Dashboard zusammenzufassen.

Elasticsearch

Elasticsearch ist eine Open-Source-, RESTful- und schemafreie dokumentenorientierte Datenbank, die zum Speichern, Abrufen und Verwalten von strukturierten oder halbstrukturierten Daten entwickelt wurde. Elasticsearch kann Abfragen auf diesen Daten durchführen und in Sekundenbruchteilen genaue Ergebnisse liefern.

Logstash

Logstash ist eine Open-Source, Server-seitige Datenverarbeitungspipeline, die die Daten an einen zentralen Ort sendet und bei der Echtzeitanalyse von Protokollen und Ereignissen aus verschiedenen Quellen hilft.

Kibana

Kibana ist eine Open-Source-Browser-basierte Benutzeroberfläche, die zum Suchen, Analysieren und Visualisieren der in Elasticsearch-Indexen gespeicherten Daten verwendet wird. Kibana führt eine erweiterte Datenanalyse durch und visualisiert Ihre Daten in einer Vielzahl von Diagrammen, Tabellen, Grafiken und Karten.

Beats

Beats sind die schlanken Data Shipper, die in Form von Agenten auf den Servern installiert werden, um die benötigten Daten an Elasticsearch zu senden. Die Daten können direkt an Elasticsearch oder über Logstash gesendet werden.