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Elasticsearch : tout savoir sur le moteur de recherche de données

elasticsearch

Elasticsearch est un moteur de recherche et d’analyse de données open source distribué, basé sur Apache Lucene et développé en Java. Le projet a commencé comme une version extensible (scalable) du framework de recherche open-source Lucene. La capacité d’étendre horizontalement les indices Lucene a ensuite été ajoutée.

Cet outil permet stocker, rechercher et analyser de larges volumes de données rapidement et presque en temps réel. Les réponses sont transmises en quelques millisecondes.

Cette vitesse est liée au fait qu’Elasticsearch recherche un index plutôt que de rechercher directement le texte. Sa structure est basée sur les documents plutôt que sur des tableaux et des schémas. Les REST API permettent de stocker et d’explorer les données. En résumé, Elasticsearch est un server capable de traiter les requêtes JSON et de retourner des données JSON.

Comment fonctionne Elasticsearch ?

Le fonctionnement d’Elasticsearch repose sur plusieurs concepts basiques. Voici ses principaux composants.

Les documents sont l’unité d’information basique pouvant être indexée dans Elasticsearch. Elle est exprimée au format JSON, à savoir le format d’interchange de données mondial.

Un document peut être comparé à une ligne dans une base de données relationnelle, représentant une entité spécifique. Toutefois, ce document n’est pas limité à du texte et peut être n’importe quel type de données structurées encodées en JSON. Il peut s’agir de nombres, de lignes de code, de dates… chaque document à un identifiant unique et un type de donnée décrivant la catégorie de l’entité qu’il renferme.

Un index est une collection de documents aux caractéristiques similaires. Il s’agit du plus haut niveau d’entité sur lequel il est possible d’effectuer des requêtes dans Elasticsearch.

On peut comparer l’index à une base de données. Tous les documents regroupés dans un index sont liés par la catégorie. L’index est identifié par un nom permettant de s’y référer pendant les opérations de recherche ou d’analyse.

En réalité, un index Elasticsearch est un index inversé. Ce mécanisme est à la source du fonctionnement de tous les moteurs de recherche, et associe un mapping du contenu à son emplacement dans un document ou un ensemble de documents. Cette structure de données hashmap-like permet de se diriger d’un mot vers un document.

Un cluster Elasticsearch est un groupe d’instances connectées entre elles. Il permet de distribuer les tâches, la recherche ou l’indexage entre les noeuds.

Un noeud est un serveur individuel, stockant les données et contribuant aux capacités de recherche et d’indexage du cluster. Un noeud peut être configuré de différentes façons.

Le Master Node contrôle le cluster Elasticsearch, et endosse la responsabilité pour les opérations à l’échelle de tout le cluster comme la création ou la suppression d’un index et l’ajout ou la suppression de noeuds.

Un Data Node stocke les données et exécuter les opérations liées aux données comme la recherche et l’agrégation, tandis qu’un noeud client transmet les requêtes du cluster vers le Master Node et les requêtes liées aux données aux Data Nodes.

Les index peuvent être sous-divisés en morceaux appelés « shards » (fragments). Chaque fragment est un index indépendant et pleinement fonctionnel pouvant être hébergé sur n’importe quel noeud au sein d’un cluster.

En distribuant les documents d’un index entre de multiples fragments et en distribuant ces fragments entre de multiples nœuds, Elasticsearch offre une redondance apportant une protection contre les pannes matérielles tout en augmentant la capacité de requête à mesure que des nœuds sont ajoutés au cluster.

Enfin, les fragments peuvent être copiés pour générer des « répliques ». Là encore, le but est de protéger les données contre les pannes matérielles et d’augmenter la capacité à répondre aux requêtes de lecture.

Qu'est-ce que Elastic Slack ?

Elastic Slack est un écosystème complet d’outils open-source pour l’ingestion, l’enrichissement, le stockage, l’analyse et la visualisation de données. Outre Elasticsearch, les autres logiciels sont Logstash, Kibana et Beats.

L’outil de gestion et de visualisation de données Kibana délivre des histogrammes, des graphiques ou des cartes en temps réel. Il permet de visualiser les données Elasticsearch en temps réel, et de choisir des visualisations grâce à une interface très intuitive.

De son côté, Logstash permet d’agréger et de traiter les données envoyées vers Elasticsearch. Ce pipeline de traitement de données open source est capable d’ingérer des données en provenance de multiples sources, de les transformer et de les transférer. Les données peuvent être transformées indépendamment de leur format.

Enfin, Beats réunit plusieurs agents de « Data Shipping » permettant d’envoyer les données en provenance de milliers de machines et systèmes vers Logstash ou Elasticsearch. Cet outil est très utile pour assembler les données.

À quoi sert Elasticsearch ?

On utilise Elasticsearch pour une large variété de cas d’usage. Cet outil est notamment exploité pour les applications reposant sur une plateforme de recherche pour l’accès aux données.

De même, les sites web stockant un large volume de contenu bénéficient de ce moteur de recherche. Il en va de même pour les entreprises l’exploitant pour les recherches en interne.

Un autre cas d’usage d’Elasticsearch est l’ingestion et l’analyse de données log en temps réel, ou encore le monitoring de conteneurs. Par ailleurs, cet outil est très utilisé pour l’analyse de cybersécurité. Enfin, les différentes fonctionnalités offertes par l’Elastic Stack en font un excellent choix pour l’analyse métier.

elasticsearch-cas-d-utilisation

Qui utilise Elasticsearch ?

De nombreuses entreprises utilisent Elasticsearch, y compris parmi les plus renommées. En voici quelques exemples.

Netflix utilise le stack ELK pour de nombreux cas d’usage pour la surveillance et l’analyse des opérations de service client et des logs de sécurité. Le système de messagerie de l’entreprise repose sur Elasticsearch. Si la firme utilisait au départ quelques déploiements isolés, elle exploite désormais une des dizaines de clusters composés de plusieurs centaines de noeuds.

Le géant du e-commerce Ebay a créé une plateforme  » Elasticsearch-as-a-Service  » lui permettant d’approvisionner facilement les clusters sur sa plateforme cloud interne basée sur OpenStack. Ceci répond à ses besoins en matière d’analyse et de recherche de texte.

Autre exemple : le géant américain des hypermarchés, Walmart. Grâce à Elastic Stack, la firme est en mesure de révéler la valeur cachée de ses données pour profiter d’indices sur les habitudes d’achat de ses clients, les performances de ses magasins ou l’impact des événements saisonniers. Le tout en temps réel. Les fonctionnalités de sécurité du stack ELK l’aident aussi à détecter toute anomalie.

Comment apprendre à utiliser ElasticSearch ?

La maîtrise d’ElasticSearch est une compétence très recherchée. Afin de maîtriser cet outil, vous pouvez choisir DataScientest.

Notre formation Data Engineer permet d’apprendre à utiliser Elasticsearch à travers le module Base de données. Vous découvrirez aussi SQL, MongoDB et Neo4J.

Les autres modules de ce programme couvrent la programmation en Python, la Data Science, le Big Data, la CI / CD et l’automatisation. À la fin du cursus, vous aurez toutes les compétences requises pour devenir ingénieur des données.

Vous serez capable d’identifier les besoins en architecture de données d’une entreprise, de construire des pipelines d’acquisition et de traitement automatique, de déployer et d’adapter des modèles de Machine Learning sur des serveurs en production, et de définir une stratégie Data globale pour l’organisation.

Ce parcours peut être complété en Formation Continue de 9 mois, ou en mode BootCamp intensif de 11 semaines. Toutes nos formations à distance adoptent une approche innovante de Blended Learning, combinant coaching individuel sur notre plateforme en ligne et Masterclass collectives.

À la fin du cursus, vous recevrez un certificat délivré par MINES ParisTech / PSL Executive Education dans le cadre d’un partenariat de prestige. Parmi nos alumnis, 80% ont trouvé un emploi immédiatement.

Nos formations sont éligibles au Compte Personnel de Formation pour le financement. N’attendez plus et découvrez la formation Data Engineer !

Vous savez tout sur Elasticsearch. Pour plus d’informations sur le métier de Data Engineer, découvrez notre dossier sur MongoDB et notre dossier complet sur CI / CD.

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