01. Getting Started :: 2015/04/21 14:06

[여기에 번역된 내용은 http://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html 에 있는 Elastic Search Documentation을 번역한 것이다. 원문 내용을 살펴보려면 위의 홈페이지를 방문하기 바란다.]


Elasticsearch full-text 검색과 분석을 위한 엔진으로써, 확장성이 뛰어난 오픈 소스이다. Elasticsearch 이용해 거대한 데이터를 빠르게, 거의 실시간으로 저장(store), 검색(search), 분석(analyze) 있다. 일반적으로 elasticsearch 복잡한 검색 기능이나 요구사항을 가진 application에서 핵심 엔진이나 기술로 사용된다.


Elasticsearch 사용하는 몇가지 use-case 예제가 있다.


  • 여러분은 여러분이 팔고자 하는 상품에 대해서 고객들이 검색할 있는 기능을 가진 online web store 운영 중이다. 경우에, 전체 제품 카탈로그를 저장하는데 elasticsearch 사용하여 고객들에게 검색과 자동완성 기능을 제공할 있다.
  • 로그나 트랜잭션 데이터를 수집하거나 데이터를 분석하고, 트렌트, 통계, 요약, 변칙성을 살펴보기 위해 정리하고자 때가 있다. 경우, 데이터 수집, 취합, 파싱하는데 logstash 사용할 있다. (ELK Stack 일부분이다.) logstash 데이터를 elasticsearch 밀어 넣는다. 일단 elasticsearch 있는 데이터는 관심 있는 어떤 분야의 정보라도 검색하고 정리하여 취합할 있다.
  • 여러분은 가격에 물건을 사고자 하는 고객이 "나는 특정 전자 장치를 사고 싶어. 다음 안에 X달러 아래로 값이 떨어지면 어떤 회사의 제품이라도 나에게 알려줬으면 좋겠어"라는 룰을 등록한 가격 알림 플랫폼 (price alerting platform) 운영 중이다. 이러한 겨우에 여러분은 vendor 가격을 스크랩하여 elasticsearch 넣고, 고객이 쿼리하는 것과는 반대로 가격의 이동에 매치되는 reverse-search (Percolator) 기능을 사용할 있다. 매칭 결과가 발견되면 고객에게 alert push 있다.
  • 여러분은 analytics/business-intelligence 요구 사항이 있어서 많은 데이터(수백만 ~ 수십억 건의 레코드) 빠르게 검사하고, 분석하여, 보여주고, 즉시 의문 사항을 질의하고 싶어할 수도 있다. 이런 경우에, 데이터를 저장하기 위해서 elasticsearch 사용할 있다. 그리고 Kibana(ELK Stack 일부분) 사용하여 custom dashboard 생성하고 데이터를 여러분에게 중요한 측면에서 보여줄 있다. 추가적으로, 데이터에 대한 복잡한 business intelligence query 수행하기 위해 elasticsearch aggregation 기능을 이용할 수도 있다.

tutorial 나머지 부분에서 elasticsearch 시작, 실행 과정을 통해 elasticsearch 내부를 엿보고 데이터 indexing, searching, modifying 같은 기본적인 operation 수행하는 것을 가이드할 것이다. tutorial 마지막 부분에서는 elasticsearch 무엇인지, 어떻게 동작하는지에 대한 훌륭한 아이디어를 가질 있을 것이다. 그리고 바라건데, 어떻게 elasticsearch 사용하여 검색 application 만들거나 intelligence 요건에 맞도록 데이터를 정리할 있는지에 대한 영감을 얻기를 바란다.

2015/04/21 14:06 2015/04/21 14:06
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