¿Qué es Elasticsearch?: Funciones y Características

Si alguna vez te has preguntado cómo manejar grandes volúmenes de datos de manera eficiente y rápida, estás en el lugar correcto. Elasticsearch es una poderosa herramienta de búsqueda y análisis que permite explorar, buscar y analizar datos en tiempo real.

¿Qué es Elasticsearch?

Elasticsearch es un motor de búsqueda y análisis de datos, de código abierto, diseñado para trabajar con grandes volúmenes de datos en tiempo real. Desarrollado por la empresa Elastic, este potente sistema permite a las organizaciones buscar, analizar y visualizar datos de manera eficiente. Su capacidad para indexar rápidamente y devolver resultados en milisegundos lo convierte en una herramienta invaluable en diversos campos, desde la búsqueda de texto completo hasta la analítica de datos.

Teniendo toda esta información en cuenta, podríamos definir este servidor de búsqueda como una Base de Datos NoSQL orientada a documentos JSON

Historia y evolución de Elasticsearch

Elasticsearch fue lanzado en 2010 por Shay Banon. Originalmente concebido como un proyecto personal, se ha convertido en una herramienta esencial en el ámbito del análisis de datos. A lo largo de los años, ha evolucionado para incluir una amplia gama de características y mejoras, consolidándose como una solución líder en el mercado.

¿Para qué sirve Elasticsearch?

Con este servidor de búsqueda puedes realizar un procesado masivo de datos e insertarlos a través de un flujo (Logstash), y visualizarlos mediante los dashboards en Kibana.

Importancia de Elasticsearch en el manejo de datos

En la era de los grandes datos, la capacidad de buscar y analizar información de manera eficiente es fundamental. Elasticsearch permite a las organizaciones procesar y visualizar datos en tiempo real, lo que facilita la toma de decisiones informadas. Su uso se extiende a diversas industrias, incluyendo tecnología, finanzas, salud y más, destacándose por su robustez y versatilidad.

Lleva a cabo la gestión de información, ya sea estructurada o no, de diversas fuentes y la almacena de la forma más eficiente para, de esta manera, optimizar las búsquedas basadas en texto.

En definitiva, Elasticsearch permite buscar, almacenar y analizar gran cantidad de información de la manera más rápida y óptima.

Y, por parte del motor de búsqueda Lucene sobre el que se basa, ofrece capacidades de autocompletado y soporte de geolocalización, además de la búsqueda de texto.

¿En qué lenguaje está escrito Elasticsearch?

Escrito en el lenguaje de programación Java. Un lenguaje muy flexible y de gran alcance, además de muy sencillo, lo que permite conocer los datos de la mejor manera posible. Y basado en una licencia Apache (Lucene).

Implementación y configuración de Elasticsearch

Instalación de Elasticsearch

La instalación de Elasticsearch es un proceso sencillo que puede realizarse en diferentes sistemas operativos como Windows, macOS y Linux. Se puede descargar el paquete desde el sitio oficial de Elastic y seguir las instrucciones específicas para cada plataforma. Además, Elastic ofrece opciones de despliegue en la nube, como Elastic Cloud, que simplifican la configuración y el mantenimiento.

Configuración básica

Después de la instalación, tienes que configurar Elasticsearch correctamente para optimizar su rendimiento y seguridad. Esto incluye ajustar los archivos de configuración, como elasticsearch.yml, donde se pueden definir parámetros importantes como el nombre del clúster, la configuración de red, y la gestión de la memoria. También es recomendable configurar un sistema de autenticación y autorización para proteger el acceso a los datos.

Mejores prácticas de configuración

Para asegurar el mejor rendimiento de Elasticsearch, es importante seguir algunas mejores prácticas de configuración. Estas incluyen:

• Uso adecuado de shards y réplicas: Configurar un número adecuado de shards y réplicas para equilibrar la carga y asegurar la disponibilidad.
• Monitoreo y ajuste de recursos: Monitorear constantemente el uso de CPU, memoria y disco, y ajustar la configuración de JVM y heap size según sea necesario.
• Optimización de consultas: Diseñar consultas eficientes y utilizar filtros en lugar de consultas completas para mejorar el rendimiento.
• Actualizaciones regulares: Mantener Elasticsearch actualizado con las últimas versiones para aprovechar las mejoras de rendimiento y seguridad.

Características principales de Elasticsearch

• Una de las características más destacadas de Elasticsearch es su capacidad para proporcionar búsquedas y análisis en tiempo real. Esto significa que, en cuanto los datos se indexan, están inmediatamente disponibles para consultas y análisis, lo que permite obtener insights y respuestas rápidas.

• Elasticsearch utiliza una API RESTful, lo que facilita su integración con otras aplicaciones y servicios. Esto permite a los desarrolladores interactuar con Elasticsearch utilizando HTTP y JSON, simplificando la creación de aplicaciones que se beneficien de sus capacidades de búsqueda y análisis.

Escalabilidad de Elasticsearch

Elasticsearch se organiza en función de nodos. Estos nodos están alojados en un cluster y, en el mismo, se van insertando nuevos nodos en función de la cantidad de información que se va añadiendo.

La forma en la que trabaja esta base de datos distribuida, es escalando de forma dinámica y horizontal toda la información. De esta manera, a mayor cantidad de datos almacenados, va creciendo en nodos hasta poder llegar a la cantidad de petabytes de información.

La distribución de los datos se lleva a cabo a partir de técnicas de sharding. Esta técnica va distribuyendo los documentos en diferentes nodos y esto permite que a la hora de que se realicen búsquedas, el tiempo de respuesta sea mucho menor.

También se utilizan técnicas de réplica. Es decir, la información almacenada se replica en diferentes nodos, y esto permite que el nivel de disponibilidad y tolerancia de fallos sea muy alto.

Cuando se realiza una búsqueda de información, el servidor enruta esta petición al nodo en particular que contenga la información relacionada con dicha búsqueda.

Por último, en el caso de que surgiera algún fallo cuando se realice una búsqueda, el servidor detecta qué nodo está fallando y, de esta manera, reorganiza el almacenamiento de la información, para que así dicha información esté totalmente accesible y en todo momento.

Accesibilidad de Elasticsearch

La accesibilidad es una característica muy potente de Elastic ya que permite el acceso a la información de forma inminente.

Esta accesibilidad en tiempo real se desarrolla a partir de un API RESTful. Además, cuenta con varias librerías de diferentes lenguajes de programación, como, por ejemplo, JavaScript, Java, C#, PHP y Python.

Por otro lado, este motor de búsqueda dispone de su propio DSL (Query Domain Specific Language) el cual permite hacer diferentes consultas a partir de los documentos JSON.

Gracias a esto, permite desarrollar búsquedas más complejas por ejemplo, por sobre campos y aplicando filtros.

En conclusión, entre sus múltiples características podemos destacar su alto nivel de indexación, gran capacidad de recopilación y almacenamiento de información, así como, el nivel de interoperabilidad y facilidad de integración en el sistema.

También el elevado nivel en cuanto a búsquedas, agregaciones y segmentaciones.

Otra característica a destacar es el alto nivel de soporte en cuanto a volumen de información y de datos estructurados y no estructurados.

En cuanto a la infraestructura, el nivel de mantenimiento que requiere es muy sencillo.

Y, por último, la fácil visualización de datos mediante las dashboards de Kibana.

Casos de uso de Elasticsearch

Búsqueda de texto completo

Elasticsearch se utiliza ampliamente para la búsqueda de texto completo debido a su capacidad para indexar y buscar grandes volúmenes de texto rápidamente. Esta funcionalidad para aplicaciones como motores de búsqueda internos en sitios web, bases de datos de documentos, y cualquier sistema que requiera búsqueda avanzada de texto.

Análisis y visualización de datos

Además de la búsqueda, Elasticsearch es una poderosa herramienta para el análisis y la visualización de datos. Integrado con Kibana, una herramienta de visualización de datos también desarrollada por Elastic, permite a los usuarios crear dashboards interactivos, gráficos y reportes, facilitando el análisis de grandes conjuntos de datos de manera visual e intuitiva.

Aplicaciones empresariales

Elasticsearch se ha convertido en una herramienta esencial para diversas aplicaciones empresariales, incluyendo la monitorización de infraestructura, análisis de logs, inteligencia de seguridad y más. Su flexibilidad y rendimiento lo hacen adecuado para una amplia gama de usos, ayudando a las empresas a extraer valor de sus datos de manera eficiente y eficaz.

Cómo funciona Elasticsearch

Arquitectura de Elasticsearch

La arquitectura de Elasticsearch está diseñada para ser distribuida y escalable. Se basa en un clúster que puede consistir en uno o más nodos, donde cada nodo es una instancia de Elasticsearch. Esta arquitectura permite distribuir las cargas de trabajo y los datos de manera eficiente, asegurando alta disponibilidad y rendimiento.

Cluster, nodos e índices

Un clúster en Elasticsearch está compuesto por varios nodos que trabajan juntos para almacenar y gestionar datos. Los datos se organizan en índices, y cada índice se divide en shards o fragmentos. Estos shards pueden ser distribuidos a través de los nodos del clúster, permitiendo la escalabilidad horizontal. Además, Elasticsearch utiliza réplicas de shards para garantizar la disponibilidad de los datos en caso de fallos.

Documentos y mapeos

En Elasticsearch, los datos se almacenan como documentos JSON dentro de un índice. Cada documento contiene campos clave-valor y es identificado por un ID único. Los mapeos (mappings) definen cómo los documentos y sus campos se indexan y almacenan, permitiendo una estructura flexible que se puede adaptar a diversas necesidades de búsqueda y análisis.

Uso de ElasticSearch

Estos son algunos de los principales casos en los que es el uso de Elastic proporciona un resultado óptimo:

Gestor de Logs

Esta herramienta se puede utilizar como gestor de logs y, de esta manera, se desarrollan los distintos sistemas como los servidores, las bases de datos y los sistemas operativos.

Análisis de Seguridad

A partir de la función de gestor de logs y la gran cantidad de información que puede almacenar, se convierte en una herramienta óptima para los entornos de seguridad.

Conectándolo sobre un SIEM se podrá utilizar como base de información.

Buscador de Texto

Y, por supuesto, la función de buscador de texto la cual es su función principal. Gracias al buscador de texto, ofrece respuestas a las búsquedas de información de cualquier aplicación. Principalmente en el caso de que las búsquedas sean libres y, por lo contrario, no se identifiquen en campos estructurados.

En definitiva, el servidor de búsqueda Elasticsearch está basado en Apache Lucene, dispone de un motor de búsqueda de texto completo, orientado a documentos JSON y con una interfaz web RESTful.

Con Elasticsearch, utilizarás de manera experta un motor de búsqueda con el que podrás realizar un procesado masivo de datos, los podrás introducir mediante un flujo y, después visualizarlos de la manera más sencilla y práctica.

Implementación y configuración de Elasticsearch

Instalación de Elasticsearch

La instalación de Elasticsearch es un proceso sencillo que puede realizarse en diferentes sistemas operativos como Windows, macOS y Linux. Se puede descargar el paquete desde el sitio oficial de Elastic y seguir las instrucciones específicas para cada plataforma. Además, Elastic ofrece opciones de despliegue en la nube, como Elastic Cloud, que simplifican la configuración y el mantenimiento.

Configuración básica

Después de la instalación, es importante configurar Elasticsearch correctamente para optimizar su rendimiento y seguridad. Esto incluye ajustar los archivos de configuración, como elasticsearch.yml, donde se pueden definir parámetros importantes como el nombre del clúster, la configuración de red, y la gestión de la memoria. También es recomendable configurar un sistema de autenticación y autorización para proteger el acceso a los datos.

Mejores prácticas de configuración

Para asegurar el mejor rendimiento de Elasticsearch, es importante seguir algunas mejores prácticas de configuración. Estas incluyen:

• Uso adecuado de shards y réplicas: Configurar un número adecuado de shards y réplicas para equilibrar la carga y asegurar la disponibilidad.
• Monitoreo y ajuste de recursos: Monitorear constantemente el uso de CPU, memoria y disco, y ajustar la configuración de JVM y heap size según sea necesario.
• Optimización de consultas: Diseñar consultas eficientes y utilizar filtros en lugar de consultas completas para mejorar el rendimiento.
• Actualizaciones regulares: Mantener Elasticsearch actualizado con las últimas versiones para aprovechar las mejoras de rendimiento y seguridad.

Aprende más sobre Elasticsearch

En resumen, Elasticsearch es una poderosa herramienta de búsqueda y análisis que proporciona una forma eficiente de indexar, buscar y analizar datos estructurados y no estructurados. Su arquitectura distribuida, su capacidad de escalar horizontalmente y su API RESTful lo convierten en una opción popular para una amplia gama de casos de uso en el ámbito de la búsqueda y la analítica de datos.

Si quieres seguir aprendiendo más sobre esta herramienta, te recomendamos que visites la página de nuestro curso de Elasticsearch.