Une utilisation digne de ce nom passe par notre capacité à effectuer des recherches sur ces données. Et nous savons qu’en cette période où le Big Data ne cesse de prendre de l’ampleur, cela peut devenir vite problématique. C’est là qu’ElasticSearch devient intéressant, car c’est la solution idéale pour résoudre ce souci.
Dans cet article, vous allez découvrir quel est cet outil et pourquoi Netflix, Facebook ou encore Microsoft l’utilise.
Qu’est-ce qu’ElasticSearch ?
est un moteur de recherche et d’analyse de base de données créé par Shay Banon en 2004 et sorti en 2010. Il a été développé en Java et distribué sous la licence Apache. C’est également un logiciel open source dont la mise à jour est gérée par l’équipe ElasticSearch elle-même.
Il est orienté document et les recherches sont effectués sur la base d’index. Ce système lui offre une flexibilité, une évolutivité et une rapidité que les autres moteurs de recherche de ce même genre ne possèdent pas. Grâce à cela, on peut effectuer toutes sortes de recherches, que ce soit avec un simple mot clé ou même avec une phrase entière.
En plus, les requêtes que l’on effectue pour rechercher des informations sur ElasticSearch sont envoyées à l’aide d’API REST, ce qui le rend parfaitement adaptable à toutes les circonstances.
Pourquoi l’utiliser ?
Rien qu’avec cette brève description, vous pouvez déjà imaginer l’étendue des bénéfices que l’on peut percevoir en utilisant ElasticSearch au sein de votre projet, surtout en Big Data.
Toutefois, nous allons vous expliquer quelques points forts qu’il possède pour que vous ne puissiez plus avoir de doute à ce sujet.
Son architecture distribuée
Il existe plusieurs possibilités en ce qui concerne l’installation d’ElasticSearch. En effet, vous avez le choix entre : l’installer seulement sur votre machine, installer plusieurs instances (appelés nœuds) d’ElasticSearch sur cette même machine ou bien l’installer sur plusieurs machines en cluster.
Dans les deux derniers cas, chaque document stocké est divisé en plusieurs partitions, plus ou moins de la même taille, puis distribué et répliqué sur chaque nœud d’un cluster ElasticSearch. Grâce à cette méthode de traitement, les données disposent d’une très haute disponibilité et les recherches ne seront pas interrompues, même en cas de dysfonctionnement sur un ou plusieurs nœuds du cluster.
Sa structure orientée document
ElasticSearch est également une base de données NoSQL. Il bénéficie donc des avantages que ce type de base de données possède à savoir le fait de pouvoir traiter plusieurs formats de documents.
En effet, avec ElasticSearch, on peut traiter des documents textes, des logs, des objets et même une base de données existante. On peut donc gérer, analyser et rechercher plus d’informations qu’avec une base de données relationnelle telle que MySQL.
Les données sont stockées sous le format JSON et sont regroupées pour former un index. Cependant, seuls les documents dont le format et le type sont identiques sont mis dans le même index, comme une base de données relationnelle qui contient des lignes de mêmes colonnes.
Sa vitesse de traitement
ElasticSearch est un moteur de recherche en temps réel, grâce notamment aux deux points cités précédemment.
En premier lieu, les données insérées dans ElasticSearch sont consultables dès que celles-ci sont stockées et indexées dans la base. La vitesse pendant laquelle ce traitement est exécuté n’est que de quelques secondes.
Ensuite, vu qu’il présente une architecture distribuée et qu’un traitement s’effectue par le biais d’un index, le délai d’attente lorsque l’on recherche des informations dans la base de données présentes sur le système est extrêmement bas, selon la complexité et l’étendue de la recherche.
La facilité de communication
Lorsque l’on souhaite interroger une base de données ElasticSearch, on passe par un API REST. Cet API REST est totalement géré par le logiciel lui-même, nous évitant de devoir nous préoccuper des aspects conceptuels et d’exécution de celui-ci.
Quand on effectue une requête via l’API REST d’ElasticSearch, celui-ci est tout d’abord envoyé au nœud principal du cluster qui le distribue aux autres nœuds dit « esclave », c’est-à-dire à chaque nœud dans lequel une partition de donnée est entreposée. Le résultat est synthétisé pour être ensuite retourné au demandeur.
Ce système de requête lui permet d’être utilisé en parallèle avec tous les langages de programmation tels que Java, Python, R, etc. Si vous œuvrez par exemple dans le Big Data, vous pouvez tout à fait l’intégrer dans l’architecture que vous avez déjà mise en place auparavant sans rencontrer le moindre souci.
ElasticSearch est open source
En réalité, ElasticSearch est distribué sous une licence Elastic et SSPL (ou Server Side Public License), comme c’est le cas pour MongoDB.
Sa propre licence « Elastic » est la licence de distribution de base qui permet aux développeurs de l’utiliser en back-end pour leurs propres solutions.
La licence SSPL, quant à elle, est un juste milieu entre une licence open source et une licence propriétaire. Ce qui permet aux développeurs de pouvoir tout de même apporter leurs contributions dans l’évolution du logiciel sauf que la gestion des mises à jour est effectuée par l’équipe d’ElasticSearch.
Les documentations sont disponibles sous plusieurs langues, ce qui facilite sa prise en main par les utilisateurs et les développeurs des quatre coins du globe.
Toutefois, rassurez-vous, ElasticSearch est gratuit. Vous n’avez pas à payer la licence pour pouvoir bénéficier des multiples fonctionnalités qu’offre cet outil. Il existe cependant quelques fonctionnalités payantes dans les versions récentes d’ElasticSearch.
Il est le noyau de plusieurs produits Elastic
Nous entendons souvent dire que plusieurs produits de la société Elastic gravitent autour d’ElasticSearch. Ce qui est sans doute le cas, car on retrouve l’utilisation de certains autres outils à travers celui-ci.
Au-delà du fait qu’il est basé sur Lucene qui lui permet d’effectuer des recherches full texte, il utilise Logstash pour des recherches pertinentes sur les logs et Kibana pour la visualisation, l’exploration et l’analyse des données.
On retrouve également d’autres outils qui vont permettre d’étendre le champ de recherches. Nous avons, par exemple, Beats qui va nous servir à importer des données venant d’autres sources et Site Search pour intégrer un système de recherche sur un site web.
La facilité d’intégration sur le cloud
Lorsque l’on élabore un projet Big Data, l’utilisation du cloud est devenue de nos jours une solution à sérieusement envisager.
D’une part, il procure un volume d’espace de stockage illimité pour que l’on puisse mettre en place un ou plusieurs entrepôts de données. Et d’une autre part, il nous épargne bon nombre de manipulation telle que le montage des serveurs physiques et la configuration de ces derniers, l’achat des licences des logiciels à utiliser (malgré le fait que l’on retrouve aujourd’hui beaucoup de solution gratuite et open source). Économiquement parlant, il est judicieux de s’orienter vers le cloud.
ElasticSearch est utilisable sur toutes les solutions de cloud existant à travers la solution Elastic Cloud, que ce soit sur un cloud privé ou public. Plusieurs fournisseurs cloud ont également intégré ce logiciel parmi les outils qu’ils proposent afin que l’on puisse gérer tous nos clusters de manière centralisée. Nous avons la possibilité de personnaliser individuellement chaque cluster pour qu’il soit tel que nous le souhaitons et tout cela se fait de manière sécurisée.
