Découvrez les multiples usages d'elasticsearch pour améliorer votre ROI, votre productivité ou la sécurité de votre entreprise
Contactez Spoon Consulting pour vos besoins Elasticsearch sur https://spoon-elastic.com/
6. 6
Histoire
● Créé en 2004 par Shay Banon sous le nom de Compass dans le but de créer un système de recherche distribué avec une interface Json
● Renommé Elasticsearch en 2010
● En 2018, avant son entrée en bourse, l’entreprise était évaluée autour de 3 Milliards de dollars
Elasticsearch
Spoon Consulting
Confidential
Kesako ?
Base de données NoSQL distribuée optimisée pour la recherche
● Base de donnée NoSql
● Basée sur Apache Lucene (optimisé pour la recherche full text)
● Open Source
● Distribué
● Offre gratuite
● Licences pour services payant (licence OpenSource revue en 2019)
● On Premise ou Service gérés (cloud.elastic.co)
8. 8
Search
WHY
HOW
WHAT
You know…. for search…
Mais mieux, plus vite et sur plus de datas
● Surcouche a Apache Lucene
● Architecture distribuée (niveau serveurs et niveau data)
● Scoring
● “Facetting”
● Stemming, typo tolérance, etc….
Elasticsearch vous permettra d’ :
● Améliorer le ROI d’un site e-commerce ou d’un site d’information
● Améliorer la productivité interne des salariés
● Exploiter l’ensemble des données existantes de l’entreprise (structurées et non-
structurées)
9. 9
Slide Démo ?
Quantités et sections disponibles mis à
jours en fonction de la recherche
(faceting)
Recherche assistée
Suppression des mots inutiles
(le, des, etc…)
Gestion des erreures typographiques
Filtre par range (ici les dates)
Recherche par score
Résultats provenant directement
d’Elastic Search, pas de requête
supplémentaire en BDD
Réponse en quelques milli-secondes
sur plus de 10 000 000 d’articles
11. 11
Cool stuffs
● Score Ordering
○ Utilisation du relevance score de lucene
(TF:IDF)
○ Boost
○ Personnalisation (ajout des votes pour
influencer le score, etc...)
● Typo tolerant
○ Suppression des accents
○ Ignore la casse
○ Prise en compte des singuliers / pluriels
○ Faute de typo
Recherche :
elsticSearch
12. 12
Cool stuffs
● “Facetting”
○ Aggregation live dans une seule requête
○ Comptes calculés en live avec la requête
○ Permet de créer des catégories dynamiques
● Recherche sur plusieurs index
○ GET posts-fr,posts-en/_search
○ GET posts-*/_search
● Text suggestion
● “More like this” queries
13. 13
Utilisations
● On Premise - Souplesse totale
○ Avec ou sans licences OpenSource
○ Orchestrateurs (ECE / ECK)
● Cloud - Simplicité, souplesses et best practices
○ Pure players
○ Amazone
○ Elastic
■ Rollover updates / Snapshot management
● PAAS - pas de gestion serveur, stats, etc...
○ Enterprise Search
○ Api unifiée
○ Services de pilotages
● SAAS - website crawler
○ Site Search
Workplace Search
● Solution packagé de recherche
multisource
● Connecteurs (GIT, Jira, Salesforce,
Dropbox, Drive, Slack, Custom...)
● Interface graphique fournie
16. 16
Observabilité
WHY
HOW
WHAT
● Volume de donnée important
● Structuré ou Non structurées (ou format non connu entièrement à l’avance)
● Log
● Infra distribuée (clusters, nodes, shards, réplicas, segments)
● Ingestion / ETL (Logstash, Beats, API)
● Kibana (visualisation, Dashboarding, …)
Elasticsearch et Kibana vous permettront de créer des dashboards complets
• Mise à jour en temps réel
• Business intelligence
• Performance, bug
17. 17
Slide Démo
Dashboard sur les logs de compagnie aérienne
Sectorisation Géographique
contextuelle
Graphiques variés mis à jour en temps
réel
Editeur de graph simple
Pas de limite de volumétrie
21. 21
Sécurité
WHY
HOW
WHAT
La vérité est dans les logs
Oui…. mais il y en a beaucoup
Et c’est pas clair
Ingestion simplifiée et Ultra rapide des logs avec LogStash et Beats
Parsing et enrichissement des données avec les Pipelines
Envoyez des Mo, des Go ou des Peta par jours
Visualisation Kibana , Dashboard et SIEM
Machine Learning - EndPoint
Elasticsearch vous permettra dans ce contexte de :
• De superviser l’ensemble de votre infrastructure de manière centralisée (serveurs,
routeurs, pc de bureaux, etc…)
• Analyser les comportements de vos utilisateurs, détecter les anomalies, vous alerter,
déclenchez des routines
• Détecter les comportements anormaux sans avoir besoin de les connaitres et les
anticiper grâce au Machine Learning.
• Bloquer les menaces grâce au endpoint
22. 22
Slide Démo
Une suite complète pour tous vos cas d’usage
Supervisez vos serveurs
Vue détaillée en temps réel
Machine learning
Affichage souple de données non structurées
Gérez des Peta-Octet des données pour surveiller toute votre infrastructure
en temps réel dans un seul outil
Démo Siem par Elastic https://www.elastic.co/fr/videos/elastic-siem-5min
Démo Endpoint par Elastic https://www.youtube.com/watch?v=oZhvYAc1D5w