JPN_Elastic Corporate Deck_March2016_Japan_v3

1. 12016年年3⽉月 Elastic製品のご紹介 Elasticスタック、X-Pack、Elastic Cloud、 Elasticサブスクリプションパッケージ

2. 2 55,000以上コミュニティメンバー数 40,000以上オープンソース製品へのコミットメント件数 1,800以上サブスクリプション顧客数今⽇日の現実的な問題を解決するミッションクリティカルなアプリケーションを強化するために、お客様がご⾃自分のデータをリアルタイムで活⽤用できるようにします

3. 3 5千万件以上のダウンロード数（現在も増加中） 2014年年 30. ダウンロード件数（百万単位） 10. 50. 2016年年2015年年2012年年 2013年年現在までの全Elastic製品の累累積ダウンロード件数

4. 4 グローバルな顧客ハイテク⾦金金融サービステレコム⼩小売業

5. 5 現実の問題を解決リアルタイムの臨臨床判断により患者ケアを改善グローバルな⼈人⾝身売買問題の解決に活⽤用 1⽇日に30〜～40億件のイベントをマイニングしセキュリティインテリジェンスを確保ホスト型の Elasticsearchにより⾃自社ビジネスに専念念取引の最適化から⼈人材採⽤用に⾄至るまで数多くのユースケースに活⽤用

6. 6 優れたツールはあるが、それらは分散アプリケーションの構築に必要となる今⽇日の主な要件を満たしていない⾼高度度なスケーリングとバッチを提供。リアルタイムはサポートしない構造化データ、複雑な結合をサポート。⾮非構造化データはサポートしない Key/Valueストア、スキーマレスをサポート。分析機能は含まれていない独⾃自のシステム単⼀一のユースケースをサポート。複数のユースケースをサポートするようには構築されていない

7. 7 今⽇日の開発に必要な要件⽔水平的なスケーリングリアルタイムの利利⽤用可能性柔軟なデータモデル迅速なクエリ実⾏行行洗練されたクエリ⾔言語スキーマレス

8. 8 Elasticは分散アプリケーションの構築を簡単にしますデータ複雑/多種多様開発者要件を満たすことが可能ユースケース多数のユーザー / ユースケースリアルタイムの利利⽤用可能性迅速なクエリ実⾏行行柔軟なデータモデルスキーマレス⽔水平的なスケーリング洗練されたクエリ⾔言語バリュー/ビジネス影響短期/中期/⻑⾧長期位置情報マシン/ログファイルユーザーアクティビティドキュメントソーシャル収益の増加新しいアプリや、収益化サービスを開始：ユーザーエクスペリエンスのパーソナライズコスト削減/リスク管理理アプリ検索索組み込み型の検索索ログ分析セキュリティ分析運⽤用の分析その他次世代アーキテクチャ、既存システムの再ツール化、リスクおよびコンプライアンスの管理理

9. 9 Elastic Cloud セキュリティ監視アラートグラフ X-Pack Kibanaユーザーインターフェイス Elasticsearch 保存、インデックス、分析取り込み Logstash Beats + Elastic スタック Elastic社の製品ポートフォリオ

10. 10 IT運⽤用アプリケーション管理理セキュリティ分析マーケティング洞洞察ビジネス配備顧客センチメント分析 Webサイト検索索内部/イントラネット検索索 URL検索索内部システム / アプリケーション外部システム / アプリケーション開発者　　　　　IT / 運⽤用　　　　　　ビジネスユーザーあらゆる業種で多数のユースケースを解決ログ分析アナリティクス検索索セキュリティ

11. 11 elasticsearch

12. 12 保存、インデックス、分析 •  弾⼒力力性のある、スケールアウトを考慮した設計 •  ⾼高可⽤用性、マルチテナンシー •  構造化/⾮非構造化データに対応分散型かつスケーラブル開発者にとって親しみやすい検索索と分析 •  スキーマレス •  ネイティブなJSON •  クライアントライブラリ •  Apache Lucene •  リアルタイム •  全⽂文検索索 •  集計 •  地理理空間データ •  多⾔言語データ

13. 13 通常の逆インデックスではないカラム型ストア⽇日付ストア製品顧客価格

14. 14 地理理的ロケーション

15. 15 Thu 31 Smooth Average Data Value Upper Control Limit August Aug 03 Tue 05 Thu 07 Sat 09 Mon 11 Wed 13 Fri 15 Aug 17 Tue 19 10 20 30 40 50 60 70 10 20 30 40 50 60 70 パイプライン集計平滑滑移動平均データ値上部管理理限界線

16. 16 kibana

17. 17 可視化と探索索 •  データ内に存在するパターンの探索索と分析：任意のレベルへのドリルダウンが可能 •  Elasticsearchの強⼒力力な分析機能を活⽤用洞洞察の発⾒見見カスタマイズと共有アプリ構築向け UXプラットフォーム •  棒グラフ、折れ線グラフや散布図、マップ、ヒストグラムの作成 •  ダッシュボードを共有し、運⽤用ワークフローに組み込み •  組込み可能なアーキテクチャ：ダッシュボードや可視化をアプリとして作成 •  セッション管理理、ユーザーロール、セキュリティ統合

18. 18 ⿊黒の画⾯面再び

19. 19 フィールドフォーマッタ―

20. 20 ヒートマップ

21. 21 Timelion

22. 22 logstash 取り込み

23. 23 取り込み •  データ収集とリッチ化： 200種類以上のプラグイン •  次世代データパイプライン：マイクロバッチ。イベントのグループを処理理 ES-Hadoop •  軽量量型データシッパーを構築するためのプラットフォーム •  ホストベースの数値指標やあらゆるデータを Elasticsearchに転送 •  HDFS、Spark、 MapReduceなどとの統合を⾏行行う双⽅方向型のコネクタ •  Hadoopデータに関するリアルタイムの検索索クエリを実現

24. 24 収集、リッチ化、転送ログおよび数値指標データセンサーおよびデバイスデータ Webおよびソーシャルデータデータストアおよびストリーム分析 Elasticsearch + 任意のデータストアアラート Watcher+任意の通知ツール監視 Marvel+任意の監視ツールアーカイブ Hadoop+任意のクラウドストレージプラットフォーム

25. 25 軽量量型データシッパーホストベースの数値指標を Elasticsearchに転送するためのライブラリ Libbeat Packetbeat Topbeat Web、データベース、任意のネットワークプロトコルに関するリアルタイムのネットワークパケット分析 CPUやメモリなどのリソース利利⽤用率率率に関するデータを収集ログファイルの収集、前処理理、転送を⾏行行う次世代のLogstashフォワーダー Filebeat Winlogbeat {Future}beats Windowsイベントログからシステム、アプリケーション、セキュリティに関する情報を収集 http、Redis、Nginx、Docker、 Twitterなどのデータを収集する beatsがコミュニティにより多数作成されている

26. 26 Packetbeat

27. 27 Topbeat

28. 28 Elasticsearch Kibana Elasticsearch for Hadoop Hadoopから Elasticsearchへの直接的なインデクシングを実施 Hadoop経由で Elasticsearchへのクエリを実施 ElasticsearchをHDFS にバックアップ

29. 29 x-pack

30. 30 X-Pack：単⼀一の拡張 Elasticスタック⽤用のセキュリティ機能（Shield）セキュリティ Elasticスタック⽤用の監視機能（Marvel）監視セキュリティ監視アラートグラフ X-pack Elasticスタック⽤用のアラートおよび通知機能（Watcher）アラートリアルタイムのグラフ分析。 Elasticスタックの新しいユースケースを実現グラフ

31. 31 基本セキュリティ •  ユーザー名/パスワードによる保護⾼高度度なセキュリティ •  LDAP/ADとの統合 •  ロールベースのアクセス制御 •  IPフィルタリング •  フィールドおよびドキュメントレベルのセキュリティ •  暗号化通信 •  監査ロギングセキュリティ監視アラートグラフ X-pack セキュリティ

32. 32 フィールドおよびドキュメントレベルのセキュリティセキュリティ

33. 33 セッション管理理ログインおよびログアウト機能開発者以外にも利利⽤用を拡⼤大セキュリティ

34. 34 基本設定 •  データに基づいてWatcherを作成 •  ⾃自動通知をトリガ •  チェーン⼊入⼒力力の設定通知と統合 •  Slack、Hipchat、JIRA、Pagerduty •  電⼦子メール •  Elastic監視機能（Marvel） •  その他アラートセキュリティ監視アラートグラフ X-pack

35. 35 アラート •  通知 •  項⽬目2 •  項⽬目3 アラートアラートと通知をトリガする場合のワークフロー

36. 36 Elasticsearchの監視 •  すべてのクラスタとノードに関するリアルタイムの統計量量と数値指標を収集問題の診断 •  過去またはリアルタイムのデータを分析することで根本原因を分析パフォーマンスの最適化 •  詳細分析を使⽤用することによりクラスタの性能を改善監視セキュリティ監視アラートグラフ X-pack

37. 37 監視

38. 38 リアルタイムのグラフ分析 •  検索索のスピードおよび関連性ランキングをグラフ探索索と結合 •  データにおけるグラフ関係性を⾃自動的に可視化することで最も重要な関連性を特定 •  ユースケースの新しいセットの拡張と実現：⾏行行動分析、不不正⾏行行為、サイバーセキュリティ、創薬、推奨事項など •  APIおよび/またはUIを通じて消費グラフセキュリティ監視アラートグラフ X-pack

39. 39 グラフ

40. 40 cloud

41. 41 Elastic社のエンジニアによりサポートされている唯⼀一の公式なホスト型のElasticsearch製品 •  常にElasticスタックおよびX-Packの最新リリースによりサポート •  開発環境で開始し、本番環境へとスケーリング、任意の時点でスケールアップ/スケールダウンを簡単に実施 •  メモリ1GBごとに16GBのストレージを含めることが可能 •  レプリケーションにより⾼高可⽤用性を実現 •  ElasticサブスクリプションパッケージによりSLA をサポート •  データセンターは⽶米国、EMEA、南⽶米、東京、シンガポール、シドニーホスト型のElasticsearch 検索索アナリティクスログ分析多くのユースケースをサポート

42. 42 Elasticサブスクリプション：製品＋サポート＋専⾨門知識識テクニカルサポート開発環境本番環境専⾨門知識識アーキテクチャ/インデックス/シャードデザインクラスタ管理理（チューニング）クエリ性能の最適化開発環境から本番環境への移⾏行行＆アップグレードベストプラクティス（Elasticスタック、X-Pack に関するもの）セキュリティアラート監視グラフ

43. 43 Elasticサブスクリプションパッケージ 2営業⽇日応答時間製品 4時間応答時間重⼤大な問題 1時間応答時間重⼤大な問題 3名指名サポート担当者の⼈人数専⾨門家によるサポート無制限サポートリクエスト開発ゴールドプラチナ Elastic Stack X-Pack Elastic Stack X-Pack セキュリティ (Shield) アラート (Watcher) 監視 (Marvel) Elastic Stack X-Pack セキュリティ (Shield) フィールドレベルのセキュリティドキュメントレベルのセキュリティカスタムレルムアラート (Watcher) 監視 (Marvel) セキュリティ (Shield) アラート (Watcher) 監視 (Marvel) 6名指名サポート担当者の⼈人数 8名指名サポート担当者の⼈人数無制限サポートリクエスト無制限サポートリクエスト

44. 44 Elasticのコンサルティングサービスコンサルティングサービスプライベートトレーニングパブリックトレーニングコースあたり20〜～25名（最⼤大25名まで）の受講者を対象コースあたり2名以上の講師により提供グローバルトレーニングコース： purchases.elastic.co/ 顧客向けにカスタマイズしたトレーニングを顧客の施設内で提供受講者が15名以上の場合にコスト効率率率が⾼高い（パブリックトレーニングと同じコースを提供）プライベートトレーニングの申し込み先: training@elastic.co Elasticの専⾨門家やパートナーが、サブスクリプション顧客向けに提供アーキテクチャ、設計、移⾏行行、統合に関する助⾔言を含む詳細情報: www.elastic.co/services

45. 45 Elasticのパートナー OEMパートナー Elasticsearchのサポートとプラグインをコアとする製品およびソリューションに組み込みチャネルおよびソリューションパートナーシステムインテグレーション、コンサルティング、実装、調達サポートテクノロジーインテグレーション、認定資格、共同製品ソリューションテクノロジーおよびプラットフォームパートナー⽇日本国内リセラー

46. 46 導⼊入事例例: ワールドワイドおよび⽇日本の概要

47. 47 Elasticsearchは、銀⾏行行向け戦略略テクノロジーのトップ 5のうちの１つであり、これにより我々は⽂文字通り、数⼗十万名もの⼈人々の時間を節約できます “ ”Don Duet⽒氏、テクノロジー部共同経営者 Elastic{ON} ’15キーノートスピーチより

48. 48 我々はElasticスタックを使⽤用して、⽕火星探査機から1⽇日4回送信される3万件以上のメッセージと10万件以上のドキュメントをログ分析することで、我々のスペースミッションを最適化しています “ ”Dan Isla⽒氏データサイエンティスト

49. 49 我々は、クリティカルな内部アプリケーションの検索索と分析を有効にすることで1⽇日に6千万件のクエリを処理理しています。Elasticのセキュリティプラグインを使うことで、これらのデータのすべてを傍受や破損から保護しています Peter Vulgaris⽒氏、ソフトウェアエンジニア “ ”

50. 50 我々はElasticsearchを使って1⽇日に4千万件の⽂文書を処理理し、我々のグローバルな Webプロパティを通じてリアルタイムの分析を提供しています “ ”Graham Tackley⽒氏、アーキテクチャー部ディレクター

51. 51 Elasticsearchは、すべての Wikimediaサイトを通じたバックボーンであり、毎⽇日数⼗十億件のリアルタイムなユーザープレフィックス検索索および全⽂文検索索に使⽤用されています “ ”Chad Horohoe⽒氏ソフトウェアエンジニアリング部⾨門

52. 52 Elasticsearch、Logstash、Kibana は、1⽇日あたり3億件以上のイベントに関するリアルタイムなインデクシング、検索索、分析を可能にします。これにより、我社のネットワーク、サービス、システムを、セキュリティ上の脅威から保護できます “ ” Jeff Bryner⽒氏セキュリティエンジニア

53. 53 我々はElasticsearchを使⽤用して、5千億件以上のドキュメントのインデクシングを⾏行行うことにより、ミッションクリティカルなアプリケーションのリアルタイムなログ分析や分析を実現しています “ ”Bhaskar Karambelkar⽒氏シニアセキュリティデータサイエンティスト

54. 54 我々はElasticsearchを使⽤用することで、2億5千万のユニークなビジターにサービスを提供し、5千万件のアイテムを売買し、世界中の 14のビジネスに関して1秒あたり15万件のクエリを⽣生成しています “ Peter Maas⽒氏データおよびアーキテクチャ部⾨門ディレクター ”

55. 55 Elasticスタックとそのプラグインを組み合わせて使⽤用することで、我々はテラバイトのデータを通じた検索索が簡単に⾏行行えるようになり、サプライチェーンとロジスティック運⽤用の最適化を実現しています “ ”Oliver Cruickshank⽒氏統合アーキテクチャ部⾨門最⾼高責任者

56. 56 Elasticsearchは1秒間に最⼤大 400件のクエリ要求を処理理します。しかもダウンタイムはゼロで、遅延はミリ秒単位です Jean-Pierre Paris⽒氏技術主任 “ ”

57. 57 Elasticsearchにより、我々は数千万の顧客とポリシーデータをインデクシングすることが可能となり、新しい検索索パターンでデータを取得することにより、弊社のアプリケーションが新しいカスタマーエクスペリエンスを提供できるようにしています “ Christian Phan Trong⽒氏アーキテクチャ部⾨門ディレクター ”

58. 58 Elasticスタックを使⽤用することで、弊社は1秒あたり最⼤大 6500件のメッセージを処理理し、アプリケーション、Webサイト、サーバーからなるグローバルな分散環境に関する運⽤用上の洞洞察を獲得しています “ David Bruce⽒氏プラットフォームエンジニアリング部⾨門シニアマネージャー ”

59. 59 あらゆる業種で多数のユースケースを解決 IT運⽤用アプリケーション管理理セキュリティ分析マーケティング洞洞察ビジネス配備顧客センチメント（⼼心理理） Webサイト検索索内部/イントラネット検索索 URL検索索内部システム / アプリケーション外部システム / アプリケーション開発者　　　　　IT / 運⽤用　　　　　　ビジネスユーザーログ分析アナリティクス検索索セキュリティ

60. 60 ケーススタディ: 株式会社はてな（はてなブックマーク） •  課題/背景 –  はてなブックマークはユーザーの活動の集約と編集スタッフの編成によるソーシャルブックマークサービスを提供 –  当初導⼊入したSolrでは、運⽤用⾯面、index・検索索クエリの仕様の貧弱さ、リアルタイム検索索の弱さなどが課題であった •  ソリューション –  サービスに蓄積された過去から現在までの価値あるユーザーデータをより活⽤用するためElasticsearchへの移⾏行行を実施した •  導⼊入効果 –  検索索基盤のリッチ化により、新企画の⾃自由度度が向上 –  ニューストピックの⾃自動認識識、ユーザーの好みに応じた配信をするニュースアプリ、検索索精度度改善といった技術的にチャレンジな内容に挑戦しやすくなった •  今後 –  はてなが運営するあらゆるサービスの価値ある情報を横断的に抽出し、各サービスの価値を最⼤大化する検索索・集約基盤の構築を⽬目指す

61. 61 ケーススタディ: 株式会社ドワンゴ •  課題/背景 –  どのようにして、⽉月800万を超えるアクティブユーザーに対して、増えていくサービスの検索索を提供していくかが課題であった –  全⽂文検索索に求められる要件の質は⾼高まっており、導⼊入コストを下げるためにも全社的な統合検索索基盤が求められていた •  ソリューション –  サービスを横断する統合検索索基盤として、全⽂文検索索を1秒以内という安定した応答性能で提供できるようにする –  増加するサービスとユーザーに対して、無停⽌止かつ、適切切なタイミングで、スケールアウトできるようにするなど •  導⼊入効果 –  コンテンツ到達時間の短縮 –  メンテナンスのコスト低下など •  今後 –  数億件規模のユーザーのお気に⼊入りデータの検索索や、ユーザーのアクションを検索索することによるタイムライン機能への活⽤用などを計画

62. 62 ケーススタディ: 株式会社ビズリーチ •  課題/背景 –  当初はクラウド型の全⽂文検索索サービスも検討していたが、検索索精度度の詳細なチューニングができなかった •  ソリューション –  Elasticsearch / Elasticsearch for Hadoop 2.1 –  Apache Spark 1.3 でのシステム構築 •  導⼊入効果 –  プラグインを活⽤用することで検索索結果の柔軟な　　チューニングを⾏行行うことができるようになった –  Apache Sparkと組み合わせることで⼤大量量データの　　⾼高速なインデキシングが可能になった •  今後 –  柔軟なクラスタ構成を活かし、負荷分散しつつメンテナンスコストを下げる⼯工夫をしていきたい⽇日本最⼤大級の求⼈人検索索エンジン「スタンバイ」

63. 63 ケーススタディ – 株式会社ホットリンク •  課題/背景 –  数百億のソーシャルメディアを瞬時に検索索が必要 –  メディアに合わせた⾼高度度な分析がリアルタイムで必要 –  増え続けるデータに対して柔軟にスケールが必要 •  ソリューション –  Elasticsearch •  導⼊入効果 –  数百億の記事検索索が1秒以内に可能 –  ⾃自然⾔言語処理理の分析プラグインをElasticsearch⽤用に作成し、 Elasticsearchを活⽤用したSNS分散分析フレームワークの構築を実現。（Hazelcast,akka/Dynamoとの連動） –  データ増に対して柔軟にサーバーの台数増加で対応可能に •  今後 –  さらに世界各国のソーシャルメディアを投⼊入 –  ⾼高度度な分析フレームワークをマルチランゲージ対応

64. 64 ケーススタディ– 株式会社インティメート・マージャー •  課題/背景 –  既存のビッグデータソリューションでは、数億件のデータのアドホックな集計・分析が応答速度度的に困難であったため、検索索エンジンで対応可能なものを探していた •  ソリューション –  Elasticsearch + Python Client •  導⼊入効果 –  容量量や性能のスケールアウトが可能に –  億件単位のデータの集計が数秒で⾏行行えるようになった •  今後 –  検索索対象となるドキュメント数の増加や、スキーマの変更更があったため、再度度パフォーマンスのチューニングを⾏行行っていく予定

65. 65 ケーススタディ– BlogPeople •  課題/背景 –  膨⼤大なブログ記事の全⽂文検索索をMySQLにより実装していたが、⽇日々増加するデータに耐えきれずにいた •  ソリューション –  Elasticsearch 1.5.2 + kuromoji1.5 •  導⼊入効果 –  CPU負荷もほとんどかかることなくインデックス化及び検索索処理理が可能に。 –  導⼊入及び実装にわずか数⽇日しかかからなかった。 •  今後 –  Elasticsearchに対する理理解がまだ深くないので、今後より学習しよりよい検索索結果が得られるようチューニングしていく

66. 66 ケーススタディ– エムスリー株式会社 • 課題/背景 – m3.comという医師・薬剤師を含む医療療従事者向けに医療療ニュース・掲⽰示板・求⼈人情報等様々なサービス満載のポータルサイト – 6つのサービスがSolrやLuceneを使って検索索機能を個別に実装 • ソリューション – 複数サービスで扱うコンテンツをElasticsearchに集約 • 導⼊入効果 – メンテナンス性が⼤大幅に改善され、新規サービス構の検索索実装が容易易になった – 関連する記事やコメントを取得でき、ユーザの回遊性向上につながった • 今後 – m3.comが取り扱う全ての記事やコンテンツの横断検索索基盤として活⽤用

67. 67 ケーススタディ– 株式会社クラウドワークス •  課題/背景 –  「クラウドワーカーや仕事の検索索」というコアな機能を InnoDB FTSで実装していた –  サービスが成⻑⾧長するに伴いボトルネックに •  ソリューション –  Elasticsearch + analysis-‐‑‒kuromoji on Found –  性能・リソース監視はNewRelicやDatadog •  導⼊入効果 –  クラウドワーカーや仕事の検索索が平均10倍速に –  サービス無停⽌止でスケールアップ・ダウン、データ構造の変更更が可能に •  今後 –  サービスのより多くの機能にElasticsearchを横展開

68. 68 ケーススタディ– Increments株式会社 •  課題/背景 –  Qiitaでは当初、MySQLでのLIKE SQLで検索索を⾏行行っていましたが、検索索対象や検索索回数の増加、タグやストック数等のメタデータによる絞り込みなどを実現するために、Elasticsearch を導⼊入しました。 •  ソリューション –  検索索アクションの応答性が改善しました。 –  また、クエリの表現⼒力力が⾼高いので、新しくあがってくる要求にも、インデックスの変更更を伴わない限りは、柔軟に対応できるようになりました。 •  導⼊入効果 –  “Elasticsearchでこういうことができるけど、これをQiitaに⽣生かせないか?”という技術ドリブンで施策を思いつくことがあります。 •  今後 –  検索索システム以外にも、情報の集約等を⾏行行っていきたいと考えています。また、Kibanaなどのツールの導⼊入も検討していきたいです。

69. 69 Webサイト：www.elastic.co 製品：https://www.elastic.co/products フォーラム：https://discuss.elastic.co/ コミュニティ：https://www.elastic.co/community/meetups Twitter：@elastic ありがとうございましたお問い合わせは下記までお願い致します。 elastic-‐‑‒japan@elastic.co

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