Was ist Elasticsearch?

Elasticsearch wurde ursprünglich 2010 vom Softwareunternehmen Elastic veröffentlicht und als verteilte Java-Lösung konzipiert, um Volltextsuchfunktionen in schemalose JSON-Dokumente zu integrieren. Diese Suchfunktionen ließen sich sogar über mehrere Datenbanktypen hinweg verwenden.

Elasticsearch bietet äußerst skalierbare Suchfunktionen. Dafür werden unstrukturierte Datentypen aus verschiedenen Quellen in speziellen Formaten gespeichert, die optimierte sprachbasierte Suchvorgänge ermöglichen. Elasticsearch bietet außerdem ein  RESTful-API-Design, das Entwicklern eine unglaubliche Flexibilität beim Abrufen verschiedener Datenformate zur Visualisierung und Analyse bietet.

Apache Lucene  ist eine kostenlose Open-Source-Suchmaschinenbibliothek, deren Code vollständig auf Java basiert. Lucene ist vor allem für seine Implementierung von Suchmaschinen bekannt. Um die Funktionen von Lucene zu erweitern, wurden einige Projekte entwickelt – so auch Elasticsearch.

Lucene verwendet Dokumente als Hauptfokus der Suche und Indizierung. Da Lucene den gesamten Dokumentinhalt in Datenstrukturen indiziert und speichert, die sich an Schlüsselwörtern (auch Keywords genannt) orientieren, ist es dazu in der Lage, besonders schnelle Suchreaktionszeiten zu erreichen. Auf Lucene gespeicherte Inhalte können aus verschiedenen Quellen stammen. Dazu zählen unter anderem Websites, Dateisysteme und Datenbanken wie PostgreSQL.

Erfahren Sie mehr über PostgreSQL, indem Sie „Database Deep Dives: PostgreSQL“ lesen.

Elasticsearch bietet eine Reihe von Vorteilen für Entwickler, die eine schnelle, zuverlässige Volltext-Suchlösung für ihre Unternehmensdatenbanken verwenden möchten. Schnellsuchfunktionen sind jedoch nur eine von vielen Funktionen, die Elasticsearch bietet.

Mit Elasticsearch können Sie die Kapazität und Zuverlässigkeit Ihrer Knoten und Cluster bei Bedarf problemlos erhöhen. Das bedeutet, dass Elasticsearch mit Ihrem Unternehmen skaliert. Außerdem unterstützt es Cross-Cluster-Replikation (CCR) auf Index-By-Index-Basis. So kann Ihr Unternehmen alle Funktionen von Elasticsearch nutzen und gleichzeitig Latenzzeiten für Benutzer reduzieren und eine hohe Verfügbarkeit seiner Services gewährleisten.

Als Open-Source-Lösung ist Elasticsearch extrem anpassungsfähig und zugänglich für Entwickler. Besonders hilfreich: Es unterstützt mehrere Programmiersprachen wie Java, Python, .NET, PHP, Plus und mehr.

Ein weiteres großartiges Feature von Elasticsearch ist die automatische Vervollständigung von Suchanfragen. Das benutzerfreundliche Design macht es den Nutzern leicht, ihre Suche zu verbessern und relevante Ergebnisse zu finden, während sie ihre Suchanfragen eintippen.

Eines der wichtigsten Merkmale von Elasticsearch ist seine Kompatibilität mit einer Vielzahl von Plugins und Integrationen. Dazu gehören API-Erweiterungen, Warnmeldungs-Tools, Sicherheits-Plugins, Datenwiederherstellungsintegrationen und vieles mehr. Die einfach zu erweiternde Funktionalität von Elasticsearch ermöglicht die problemlose Anpassung an sämtliche Anforderungen Ihres Unternehmens, ohne die Kernfunktionen zu beeinträchtigen.

Die Geschwindigkeit und Flexibilität von Elasticsearch machen es ideal für zeitkritische Anwendungsfälle. Mit einer Reihe integrierter Funktionen kann Elasticsearch auf vielfältige Weise eingesetzt werden, um sowohl die Infrastrukturüberwachung als auch Sicherheitsanalysen zu unterstützen.

Beim Application Performance Management (APM, deutsch: Anwendungsleistungsmanagement) geht es darum, Probleme mit Anwendungen zu ermitteln, deren Ursachen in Ihrem Code zu finden und diese richtig zu beheben. Dies ist nur mit einer zuverlässigen Suchfunktion möglich. Elasticsearch ist dafür ideal, da es Protokolle und Metriken korrelieren kann, um sie zu indizieren und über Ihre gesamte Infrastruktur hinweg leicht durchsuchbar zu machen. Dadurch erhalten Entwicklungsteams die nötigen Tools, um die Vorlaufzeit bei der Lösung kritischer Leistungsprobleme zu minimieren und kostspielige Engpässe zu vermeiden. Einen besonderen Vorteil bietet Elasticsearch aufgrund seiner Natur als Open-Source-Projekt. Da Entwickler nach Belieben hilfreiche Ergänzungen zu dem Projekt beitragen können, haben viele von ihnen bereits nützliche Möglichkeiten geschaffen, mit denen sich die APM-Funktionen von Elasticsearch voll ausschöpfen lassen.

Sicherheitsinformations- und Ereignismanagement (SIEM, auch mit dem englischen Begriff „Security Information and Event Management“ bezeichnet) ist eine entscheidende Komponente für die Verbesserung des Sicherheitsstatus in der heutigen digitalen Geschäftswelt. Durch die Nutzung der Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Analysefähigkeit von Elasticsearch können Sicherheitsteams die Korrelation von Milliarden von Protokolldatenzeilen automatisieren, um nach Netzwerkschwachstellen und potenziellen Datenschutzverletzungen zu suchen.

Mithilfe der Elasticsearch-Indexierung ist eine Überwachung nahezu in Echtzeit möglich. Zudem helfen die leistungsstarken Suchfunktionen IT-Administratoren dabei, vollständige Transparenz im gesamten Netzwerk zu gewährleisten, um potenzielle Bedrohungen schnell zu erkennen und zu beheben, sobald sie auftreten.

Während Unternehmen wachsen, integrieren sie häufig immer neue Plattformen, CRM-Tools und Datenbanken in ihre Systeme und Abläufe. Dadurch kann der Zugriff auf die entsprechenden Daten erschwert werden. Aufgrund seiner einfachen Bereitstellung und intuitiven Benutzeroberfläche stellt Elasticsearch eine nachhaltige Lösung für Suchfunktionen in Unternehmen für jede Art von Anwendung und Service dar.

Die direkte Einsatzbereitschaft von Elasticsearch macht es zu einer ausgefeilten und benutzerfreundlichen Lösung, die sich perfekt für eine Vielzahl von Teams eignet. Dazu zählen unter anderem Teams aus den Bereichen Technik, Forschung und Entwicklung, Marketing, Vertrieb und Kundensupport.

Elasticsearch ist keine klassische relationale Datenbank. Es handelt sich um eine Such- und Analyse-Engine, die Dokumente nahezu in Echtzeit indexiert und abfragt. Sie kann Daten persistieren und per ID abrufen, wird in der Praxis jedoch oft ergänzend zu Datenbanken eingesetzt – z. B. für Volltextsuche, Protokoll-Analysen und schnelle Aggregationen.

Daten werden als JSON-Dokumente in Indizes abgelegt, die in Shards (Primär- und Replik-Shards) verteilt sind. Physisch liegen die Segmente und Transaktionsprotokolle auf dem Dateisystem der Datenknoten; Caches und Puffer werden im Arbeitsspeicher gehalten. Replikation sorgt für Ausfallsicherheit und Lese-Skalierung.

Im Kontext von Elasticsearch meint das üblicherweise einen verwalteten Cloud-Dienst, der komplette Elasticsearch-Cluster bereitstellt. Die Plattform übernimmt Provisionierung, Skalierung, Patches und Monitoring in Public-Cloud-Umgebungen (z. B. AWS, Azure oder GCP), während Teams sich auf Indizes, Abfragen und Dashboards konzentrieren.

Ein Index ist eine logische Sammlung von Dokumenten mit ähnlichem Zweck oder Schema. Er wird in Shards auf Knoten verteilt, wodurch Abfragen parallelisiert und Datenmengen skaliert werden. Einstellungen wie Mapping, Lebenszyklus-Richtlinien und Replikationsgrad werden pro Index definiert.

Der Zustand und die Nutzung eines Index lassen sich über die REST-APIs prüfen, z. B.:

• HEAD /my_index profit ob ein Index existert,
• GET /my_index für Detailmetriken (Dokumente, Speicher, Abfragen),
• GET /_cat/indices für Information wie Indexnamen, Status und Größe