Elasticsearch - Search Engine
Czym jest Elasticsearch?
Elasticsearch to rozproszony system wyszukiwania i analizy danych w czasie rzeczywistym oparty na Apache Lucene. Został stworzony w 2010 roku przez Shay Banon i oferuje zaawansowane wyszukiwanie, analizę danych i agregacje na dużą skalę.
Zalety Elasticsearch - dlaczego dominuje w search i analytics?
Główne korzyści Elasticsearch - real-time search, skalowanie horizontalne, ELK Stack, analytics w petabajtach danych
Wyzwania Elasticsearch - uczciwa ocena
Ograniczenia Elasticsearch - zużycie pamięci, złożoność konfiguracji, eventual consistency, koszty enterprise
Do czego używa się Elasticsearch?
Główne zastosowania Elasticsearch w 2025 - log analytics, site search, monitoring, business intelligence
Analiza logów i monitoring systemów
Centralizacja logów aplikacji, monitorowanie wydajności, analityka bezpieczeństwa oraz observability w czasie rzeczywistym
Netflix (monitorowanie 1000+ mikrousług), Uber (analiza wzorców przejazdów), Airbnb (monitorowanie systemu rezerwacji)
Wyszukiwanie na stronach i w aplikacjach
Zaawansowane wyszukiwanie produktów, treści i dokumentów z automatycznym uzupełnianiem, filtrami i wyszukiwaniem fasetowym
Wyszukiwanie kodu na GitHubie, wyszukiwanie pytań na Stack Overflow, odkrywanie artykułów na Medium, wyszukiwanie produktów w e-commerce
Monitoring aplikacji i infrastruktury
APM (Application Performance Monitoring), monitoring infrastruktury, alertowanie i śledzenie wskaźników SLA
Slack – monitoring systemu, Discord – śledzenie wydajności, GitLab – observability infrastruktury
Business Intelligence i analityka
Dashboardy w czasie rzeczywistym, monitorowanie KPI, metryki biznesowe, inteligencja operacyjna i analityka klientów
Tinder – analiza zachowań użytkowników, LinkedIn – insights dopasowania pracy, Shopify – analityka sprzedawców
FAQ: Elasticsearch - najczęściej zadawane pytania
Kompletne odpowiedzi na pytania o Elasticsearch - od podstaw po klastry produkcyjne i optymalizację wydajności