Open XKE - Tirer le meilleur de ses données avec Elasticsearch par Séven le Mesle
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Le document présente une introduction à Elasticsearch, mettant en avant ses fonctionnalités et cas d'utilisation comme la migration de bases de données et l'analyse de logs. Il explique l'importance d'Elasticsearch en tant que moteur de recherche et middleware de données, soulignant ses avantages tels que la scalabilité et la simplicité d'utilisation. Le document aborde également des applications pratiques pour l'analyse de données et le reporting, tout en évoquant des outils complémentaires comme Kibana.
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Open XKE - Tirer le meilleur de ses données avec Elasticsearch par Séven le Mesle
- 1. Tirer le meilleur de ses données avec ElasticSearch
- 2. A propos de moi Séven Le Mesle - Consultant Xebia - 10 ans d’expérience En ce moment: évangeliste DevOps, aventurier BigData, pratiquant NoSQL, et ... @slemesle
- 3. Agenda ‣ ElasticSearch ? Oui, mais c’est quoi ? ‣ Use Case - Migration d’une base de commande ‣ Facette / B.I. vers de nouveaux usages ‣ Centralisation et analyse de logs ‣ Et encore plus 3
- 4. ElasticSearch Oui ! mais c’est quoi ? 1
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- 12. ElasticSearch Pourquoi un moteur de recherche ? ‣ Match par champs ‣ Utiliser des jointures ‣ Construire une clause WHERE ‣ Et, ajouter les index en bases 12
- 13. ElasticSearch 13
- 14. ElasticSearch 14
- 15. ElasticSearch La promesse est de simplifier la recherche au maximum via un seul champ. 15
- 16. ElasticSearch Un middleware de données ‣ NoSQL orienté document ‣ Apache Lucene ‣ API simple HTTP / REST + JSON ‣ Hautement disponible ‣ Cloud ready 16
- 17. ElasticSearch Points forts Démarrage rapide : 5 minutes suffisent pour se lancer Schemaless convention over configuration Scalabilité sous stéroïde 17
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- 20. Base de commande Projet de refonte Une base historique de commandes sous Oracle Le système de gestion de commande est recréée de 0 La nouvelle base de données sera hébergée sous MongoDB Il faut assurer l’accès aux anciennes commandes qui ne seront pas migrées
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- 25. Importer les données River Plugin ‣ Code exécuté périodiquement par ElasticSearch ‣ Permet d’indexer des données par paquet ‣ Et de maintenir l’index à jour 25
- 29. Recherche a facettes ‣ Combien de commandes sont en cours de préparation dans un relai colis avec l’article défectueux ? ‣ Les back offices intègrent une navigation par facette pour répondre à ces questions : 29
- 30. Facette par termes Nombre de commandes par statut 30
- 31. Facette par range Nombre de commande par tranche 31
- 32. Meilleur expérience utilisateur ‣ Une navigation par facette permet d’affiner la recherche ‣ Fournit la possibilité de naviguer dans l’index en mode exploratoire 32
- 34. Pour aller plus loin .... BI et monitoring métier 34
- 35. Monitoring métier ‣ Commandes en attente de traitement 3471 ‣ Alerte de seuil 2941 2390 ‣ Commandes en contrôle anti-fraude ‣ Commandes avec assurance 1589 ‣ ... avec promotion Etats des commandes 35
- 36. Monitoring métier ‣ Facette de type histogramme 36
- 37. La percolation ‣ Ajoutez des recherches au percolateur ‣ Identifiez à la volée les documents qui y correspondent ‣ Levez l’alerte correspondante 37
- 39. Centralisation des logs Indexez les logs ‣ Plusieurs outils du marché ‣ Pour collecter les logs et les importer dans un cluster ElasticSearch 39
- 40. Centralisation des logs Exploitez vos données avec Kibana 40
- 41. Kibana - Demo 41
- 42. Et + Autres feature, roadmap, ... 5
- 44. Quelques fonctions API de suggestion 44
- 45. Quelques fonctions Intégration native avec Hadoop 45
- 46. Road map Vers la 1.0 ‣ Refonte et enrichissement de l’API de facette ‣ Full cluster restart for upgrades support ‣ Outillage des backup / restore ‣ ... 46
- 47. Références 47