关于美股搜索引擎——Elastic第二篇

2020-06-12

不久之前,有人曾在微博对特斯拉这样评价:当下的特斯拉就像一位“渣男”,迷人、危险、不负责任,但是依然令人又爱又恨。而Elastic当属企业级搜索技术领域的“暖男”,因为它不但“专职”“专精”搜索关键词,还可以联想型、大规模实时索引排序,想你所想,及你所及。号称可以让不是专家级的你同样享受专家级别的大数据红利。

Elastic出身草根,一个叫做 Shay Banon的失业开发者,本想给妻子做个食谱搜索引擎,不过误打误撞,创建了这个开源项目 Compass,Elastic 从此开始发展。因此它更亲民,更能知道用户的需求,更具备成为“暖男”的潜质。那么是什么让Elastic具备了从无到有,从默默到惊世,从草根到王者的优势的呢?笔者总结下来主要为以下四点:

一是相关性。大数据时代,数据量的爆炸式增长,使得数据类型非常多变。有些系统只能处理文本数据,有些只能处理音频数据,专门处理时序性数据的也有,就是没有一个单一的平台能把所有数据统一分析和管理的。还是以滴滴打车系统为例,而Elasticsearch允许执行和合并多种类型的搜索(结构化、非结构化、地理位置、度量指标),所以可实现用户叫车需求,这就是数据的相关性。Elasticsearch 的聚合能力还能够从大处着眼,探索数据的趋势和模式,从而帮助用户一举解决在同一平台分析和处理数据的需求。

二是速度。现代社会,其实很多交易、行为、业务环节都需要秒级处理,比如去淘宝上买东西,搜索产品,正是因为在几秒内出现结果,你才会持续使用他们。滴滴打车我们日常生活中比较常见,也容易理解。若你叫了车,系统处理过慢,司机收不到系统消息,不知道你有打车需求,即使车就在你楼下,你还是上不了车,走不出去。Elasticsearch通过有限状态机实现了用于全文检索的倒排索引,实现了用于存储数值数据和位置数据的 BKD 树以及用于分析的列式存储。而且由于每个数据都被编入了索引,因此可以用快到令人惊讶的速度搜索到所有数据。

三是规模化。显而易见数据量越大,处理难度愈大,很多系统在设计之初,不考虑系统扩展性,导致后期瘫痪的例子比比皆是。城市交通系统,例如建筑排水系统。当时设计大数据分析和处理系统时,若按千万级别用户量去设计,一旦用户量超过限度就是大问题了。所以Elasticsearch从设计之初就考虑到了这些问题,系统能够平滑支持升级、扩容、扩展,它运行在一个分布式的环境中,无论在一个节点上运行,还是在一个包含 300个节点的集群上运行,都能够以相同的方式与Elasticsearch 进行通信。它支持水平扩展,每秒钟可处理海量事件,自动管理索引和查询在集群中的分布方式,实现极其流畅的操作。

 四是贴心安全。多种接口都可以使用,不需要特地学习一种特定的语言,让你直接从非数据学家顺利晋升为数据大家。哪怕是普通技术人员依旧可以灵活操作使用的Saas软件。2019年12月5日,ElasticNV对弹性堆栈的最新更新的亮点是引入了用于安全信息和事件管理(SiEM)的核心数据模型和用户界面。由于该公司一直在为其核心开源搜索引擎展开竞争,埃拉奇试图通过为其日志、搜索和分析堆栈开发围绕通用用例的应用程序来重定向对话。去年秋天,APM解决方案的扩展,增加了将应用程序性能与基础设施日志、服务器度量和安全事件相关联的新功能。自此又向安全迈出了一大步。

Elastic Stack作为目前世界上最流行的数据搜索与实时分析引擎套件,全球很多著名的公司都在使用,如:Facebook、eBay、IBM、Microsoft、Uber、Cisco 等等。在国内也是广受欢迎,例如联想、华为、百度、携程、滴滴、京东等等。各行各业从一线互联网公司到传统的行业都能找到使用 Elasticsearch 的身影,Elastic 的开源技术正越来越受到众多开发者的青睐,已然成为大数据领域分析工具的最佳选择。在2018年10月上市时,全球下载量就达到了惊人的3.5亿,当前下载量用户数更是逐年增加,光从财报中逐年增加的管理费用中就可见端倪。

欲戴王冠,必承其重。Hbase数据库MongoDB等的竞争令其不能停驻自己前进的步伐,否则就会被超越。逐年递增的研发经费可见一斑,今年三季度报研发费用已经超过了2019年年报达到了1.2亿美金,可以说财报中所显示的亏损,更多的是因为研发费用和管理费用的增加导致,均属于良性的。作为一个科技公司的拳头产品Elasticsearch名副其实企业内搜索技术领域的王者!



作者:老火333333
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