ElasticSearch es un motor de búsqueda basado en la biblioteca Lucene. Proporciona un motor de búsqueda de texto completo distribuido, capaz de multitenencia, con una interfaz web HTTP y documentos JSON sin esquema.
Clientes oficiales están disponibles en Java, .NET (C#), PHP, Python, Apache Groovy, Ruby y muchos otros lenguajes. Según el ranking de DB-Engines, Elasticsearch es el motor de búsqueda empresarial más popular seguido por Apache Solr, también basado en Lucene.
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Preguntas Frecuentes
Los requisitos del sistema de ElasticSearch dependen de tus necesidades específicas y del rendimiento deseado. Aquí tienes un desglose de los principales factores a tener en cuenta:
Hardware:
CPU: Aunque ElasticSearch puede funcionar en un solo núcleo, se recomiendan al menos 2-4 núcleos para consultas no triviales. Para configuraciones más grandes y cargas de trabajo complejas, considera procesadores como Intel Xeon Platinum o AMD EPYC.
RAM: Se recomiendan al menos 4 GB de RAM, pero el requisito real depende de la complejidad de las consultas y el volumen de datos. Cargas de trabajo más pesadas pueden requerir 16 GB o más.
Almacenamiento: ElasticSearch utiliza SSD para un rendimiento óptimo. El espacio en disco real depende del volumen de datos, pero se recomiendan al menos 256 GB para configuraciones iniciales.
Software:
Sistema Operativo: ElasticSearch es compatible con distribuciones de Linux como Ubuntu, CentOS, Red Hat y Debian.
Formato de Disco: Las unidades NVMe son óptimas, pero los SSD SATA también son viables.
Dependencias: ElasticSearch requiere bibliotecas y herramientas específicas como C++, zlib y Poco. El proceso de instalación generalmente se encarga de instalar estas dependencias.
Para obtener información más detallada, consulta la documentación de ElasticSearch.
ElasticSearch brilla en numerosos escenarios que requieren búsquedas y análisis rápidos y sofisticados de conjuntos de datos grandes, a menudo no estructurados. Algunos de los casos de uso más comunes incluyen búsqueda de texto completo, análisis y monitoreo en tiempo real, análisis geoespacial, recomendaciones de productos de comercio electrónico, detección de fraudes y análisis de redes sociales.
Aquí hay algunas alternativas destacadas a ElasticSearch:
Apache Solr, Amazon CloudSearch, Algolia, Splunk, MeiliSearch, Sphinx, Coveo, SearchBlox, Elastic Cloud (anteriormente Bonsai), Azure Cognitive Search.
Mientras que tanto ElasticSearch como los sistemas de gestión de bases de datos (DBMS) manejan datos, difieren significativamente en propósito, funcionalidad y arquitectura. Aquí tienes un desglose de sus diferencias clave:
Estructura de Datos:
Elasticsearch: Elasticsearch está diseñado para manejar e indexar datos no estructurados o semi-estructurados, especialmente datos basados en texto. Sobresale en búsquedas de texto completo, clasificación y puntuación de relevancia.
DBMS Tradicionales: Las bases de datos tradicionales, como las bases de datos relacionales, son estructuradas y sobresalen en el almacenamiento de datos estructurados con esquemas predefinidos. Utilizan tablas, filas y columnas para organizar y relacionar datos.
Flexibilidad de Esquema:
Elasticsearch: Elasticsearch no tiene esquema, lo que significa que puedes agregar campos a documentos sobre la marcha sin un esquema predefinido. Esta flexibilidad es adecuada para escenarios donde las estructuras de datos pueden evolucionar o cambiar con frecuencia.
DBMS Tradicionales: Las bases de datos tradicionales tienen un esquema fijo, lo que requiere tablas y tipos de datos predefinidos. Cualquier cambio en el esquema generalmente implica alterar la estructura de la base de datos, lo que puede ser un proceso más rígido.
Consulta:
ElasticSearch: Emplea lenguajes de consulta potentes y especializados como la Sintaxis de Consulta de Lucene para búsquedas de texto completo, filtrado y agregación.
DBMS: Utiliza lenguajes de consulta estructurados (SQL) para la recuperación y manipulación de datos específicos basados en relaciones y esquemas definidos.
Estas son las razones por las que Kamatera se destaca como una opción convincente para el alojamiento de ElasticSearch:
Hardware de Vanguardia: Kamatera utiliza procesadores Intel Xeon Platinum y almacenamiento SSD NVMe, garantizando un rendimiento excepcional para tus consultas y análisis de datos de ElasticSearch.
Alcance Global de la Red: Con 21 centros de datos estratégicamente ubicados en cuatro continentes, Kamatera proporciona acceso de baja latencia a tu clúster de ElasticSearch. Esto minimiza el retraso y garantiza un rendimiento consistente para equipos distribuidos geográficamente.
Escalabilidad Incomparable:
La infraestructura de Kamatera se escala sin problemas para adaptarse al crecimiento de tu volumen de datos y la creciente complejidad de las consultas. Puedes agregar o quitar nodos en tu clúster de ElasticSearch sin tiempo de inactividad ni cuellos de botella de rendimiento.
Seguridad Robusta: Kamatera prioriza la seguridad mediante la implementación de cifrado de datos, mecanismos de control de acceso, escaneo de vulnerabilidades y cumplimiento de estándares de la industria como PCI DSS y SOC 2. Esto garantiza que tu clúster de ElasticSearch y tus datos sensibles estén protegidos contra accesos no autorizados y posibles amenazas de seguridad.
Soporte 24/7: El equipo de soporte dedicado de Kamatera está disponible las 24 horas del día, los 7
días de la semana para ayudarte con cualquier pregunta o problema que puedas encontrar con tu alojamiento de ElasticSearch.