強力なデータ検索・分析で
業務を効率化
Elasticsearchとは
「Elasticsearch」（エラスティックサーチ）は、強力なデータ検索・分析ツールです。
様々な用途にあわせてカスタマイズでき、一元的に格納されたデータをスピーディーに検索できます。
例えば、必要なデータを探すために時間がかかっていたり、蓄積されたデータを上手く活用できていない、といった課題や問題を抱えていませんか。
Elasticsearchを活用することでこの様な課題や問題を解決できます。
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迅速に
検索したい -
カスタマイズ
したい -
データを
分析・活用したい
Elasticsearch ３つの魅力
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あらゆる形式のデータを扱える
数値、テキスト、地理情報、構造化データ、非構造化データ、メトリックなど、様々な形式のデータを検索したり、組み合わせたりすることができます。
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検索スピードが速い
Elasticsearchでは、ほぼリアルタイムで検索結果を表示できます。
ドキュメントがインデックスされて、検索可能になるまでの待ち時間が非常に短く、通常は1秒程度です。
セキュリティ分析やインフラ監視など、タイムセンシティブな用途にも適しています。 -
スケーラビリティ
Elasticsearchはクラスタ構成上で動作することを前提としており、小規模なシステムから大規模なシステムまで対応可能です。また、dockerやKubernetesのようなコンテナ環境での利用にも適しています。
データの分散、冗長化により高い可用性を誇ります。
なぜElasticsearchか？ Elasticsearchで実現できること
Elasticsearchではユーザのニーズに応じて多様な要素から検索することができます。
Elasticsearchの検索機能
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①完全一致検索
"A and B"というキーワードを指定した場合、語順がそのとおりに含まれているコンテンツを検索します。
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②論理演算を
用いた検索AND、OR、NOTのような条件に基づいた検索が可能です。
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③ワイルドカードを
用いた検索ワイルドカードや正規表現を用いた検索が可能です。
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④類似語検索・
あいまい検索指定したキーワードと単語のスペルが類似したコンテンツを検索します。
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⑤複合検索
論理演算やワイルドカードなどを組み合わせた検索が可能です。
Elasticsearchのデータ分析
Elastic製品に含まれるKibanaというツールを用いてElasticsearchのデータを可視化したり、管理を行うことができ、ヒストグラムや線グラフ、円グラフ、マップなどをリアルタイムに作成可能です。
Elasticsearchの活用事例
生産性向上ツールとして、Elasticsearchを含むElastic製品を活用している事例をご紹介します。
事例1 ： 既存のWikiツール（Confluence）とファイルシステムの連携サービス
Wikiツールと既存のファイルシステムにElasticsearchを連携させ、Wikiツール上でファイルシステムに格納されたコンテンツを検索できるようにした事例です。
このサービスによって、当初は別のシステムであったWikiツールとファイルシステム間を移動することなく、Wikiツール上からスムーズにファイルの探索、参照、Wikiへの記録を行うことができます。
事例1
Wikiツール（Confluence）上からスムーズにファイルの探索、参照、Wikiへの記録を実現
事例2 ： 人事情報の検索サービスのログ分析
社員の所属や業務履歴がまとめられている、社内の人事情報サイトの管理に、Elasticsearch とKibanaを使用した事例です。
Elasticsearchとkibanaの連携により、サイトへのアクセス状況や、サイト内での情報検索によく使われているキーワードなどがリアルタイムで確認できるようになりました。
たとえば以下の例では、「aslead」、「Elasticsearch」、「Kibana」といったワードで検索される方が多いことがひと目でわかります。
事例2
サイトへのアクセス状況をひと目で把握
「誰が」「どのようなワードで」検索しているかを集計
他にもKibanaでは以下数値の取得ができるほか、数値の可視化や検知もすることができます。
- サービス全体でエラーになったアクセスの数
- サービス全体で発生したレスポンスに時間のかかっているリクエストの数