opensearch
Categories:
Неудивительно, что разработчики часто используют поисковые системы, такие как OpenSearch, в качестве бэкенда для поисковых приложений — например, для Википедии или интернет-магазинов. Он обеспечивает отличную производительность и может масштабироваться в зависимости от потребностей приложения.
Ещё один популярный, но менее очевидный сценарий использования — анализ логов. В этом случае логи приложения загружаются в OpenSearch, а мощные функции поиска и визуализации помогают выявлять проблемы. Например, неисправный веб-сервер может выдавать ошибку 500 в 0,5% случаев, что сложно заметить без графика в реальном времени, отображающего все HTTP-статусы за последние четыре часа. С помощью OpenSearch Dashboards можно создавать такие визуализации на основе данных из OpenSearch.
Компоненты
OpenSearch — это не только поисковый движок. В его состав также входят:
- OpenSearch Dashboards — интерфейс для визуализации данных OpenSearch.
- Data Prepper — серверный сборщик данных, способный фильтровать, обогащать, преобразовывать, нормализовать и агрегировать данные для последующего анализа и визуализации.
- Клиенты — языковые API, позволяющие взаимодействовать с OpenSearch на популярных языках программирования.
Сценарии использования
OpenSearch поддерживает множество сценариев, например:
- Наблюдаемость (Observability) — визуализация событий на основе данных с помощью Piped Processing Language (PPL) для исследования, обнаружения и запросов к данным в OpenSearch.
- Поиск — выбор оптимального метода поиска для вашего приложения: от стандартного лексического поиска до диалогового поиска на базе машинного обучения (ML).
- Машинное обучение — интеграция ML-моделей в приложения на OpenSearch.
- Анализ безопасности — расследование, обнаружение, анализ и реагирование на угрозы, которые могут повлиять на успех организации и её онлайн-операции.
Следующие шаги
- Ознакомьтесь с [Введением в OpenSearch](Introduction to OpenSearch), чтобы изучить основные концепции OpenSearch.
