Elasticsearch - Suchmaschine
Was ist Elasticsearch?
Elasticsearch ist eine verteilte Echtzeit-Such- und Analyse-Engine basierend auf Apache Lucene. Wurde 2010 von Shay Banon erstellt und bietet erweiterte Suchfunktionen, Datenanalyse und Aggregationen in großem Maßstab.
Vorteile von Elasticsearch - warum dominiert es Search und Analytics?
Hauptvorteile von Elasticsearch - Echtzeit-Suche, horizontale Skalierung, ELK Stack, Analytics auf Petabytes von Daten
Herausforderungen von Elasticsearch - ehrliche Bewertung
Elasticsearch-Limitierungen - Speicherverbrauch, Konfigurationskomplexität, eventual consistency, Enterprise-Kosten
Wofür wird Elasticsearch verwendet?
Hauptanwendungen von Elasticsearch in 2025 - Log-Analytics, Site-Search, Monitoring, Business Intelligence
Log-Analytics und System-Monitoring
Anwendungslog-Zentralisierung, Performance-Monitoring, Security-Analytics, Echtzeit-Observability
Netflix (Monitoring von 1000+ Microservices), Uber (Fahrtmuster-Analyse), Airbnb (Buchungssystem-Monitoring)
Website- und Anwendungssuche
Erweiterte Produktsuche, Content-Discovery, Dokumentensuche mit Autocomplete, Filtern, facettierter Suche
GitHub Code-Suche, Stack Overflow Fragen-Suche, Medium Artikel-Discovery, E-Commerce Produktsuche
Anwendungs- und Infrastruktur-Monitoring
APM (Application Performance Monitoring), Infrastruktur-Überwachung, Alerting, SLA-Tracking
Slack System-Monitoring, Discord Performance-Tracking, GitLab Infrastruktur-Observability
Business Intelligence und Analytics
Echtzeit-Dashboards, KPI-Monitoring, Business-Metriken, Operational Intelligence, Kunden-Analytics
Tinder Nutzerverhalten-Analytics, LinkedIn Job-Matching-Insights, Shopify Händler-Analytics
FAQ: Elasticsearch – häufig gestellte Fragen
Umfassende Antworten zu Elasticsearch – von Grundlagen bis Produktions-Cluster und Performance-Optimierung