Elasticsearch چیست و چه کاربردی دارد؟ معرفی کامل موتور جستجوی متن‌باز و پرقدرت

مقدمه:

Elasticsearch یکی از پرکاربردترین موتورهای جستجو و تحلیل داده در جهان است که به کسب‌وکارها کمک می‌کند حجم عظیمی از داده‌ها را در کوتاه‌ترین زمان ممکن پردازش و جستجو کنند. در دنیای امروز، که هر ثانیه میلیون‌ها رکورد جدید از کاربران، سیستم‌ها و حسگرها تولید می‌شود، جستجوی سریع و دقیق میان این داده‌ها دیگر یک مزیت نیست ؛بلکه ضرورتی حیاتی است.

وقتی حجم داده‌ها از حد مشخصی فراتر می‌رود، ابزارهای سنتی مانند پایگاه‌داده‌های SQL دیگر پاسخ‌گوی نیاز به سرعت و انعطاف در جستجو نیستند. اینجاست که Elasticsearch وارد عمل می‌شود: یک موتور جستجوی متن‌باز (Open Source) مبتنی بر Apache Lucene که امکان جستجو، فیلتر، و تحلیل بلادرنگ داده‌ها را فراهم می‌کند.

هدف این مقاله، آشنایی گام‌به‌گام با مفهوم Elasticsearch، نحوه‌ی کارکرد آن در پشت‌صحنه، و کاربردهای واقعی آن در پروژه‌های مختلف؛ از مانیتورینگ سرورها گرفته تا موتور جستجوی وب‌سایت‌ها است. در ادامه خواهیم دید چرا این ابزار به ستون فقرات بسیاری از سیستم‌های مدرن تحلیل داده تبدیل شده است.

Elasticsearch چیست؟

Elasticsearch چیست؟ به‌زبان ساده، یک موتور جستجوی متن‌باز (Open Source Search Engine) است که برای جستجو و تحلیل سریع داده‌های حجیم طراحی شده است. این سیستم به‌جای جستجو در ردیف‌های سنتی پایگاه‌داده، داده‌ها را به‌صورت سند (Document) ذخیره و ایندکس می‌کند، تا بتوان در کسری از ثانیه به نتایج دقیق رسید.

Elasticsearch در اصل بر پایه‌ی کتابخانه‌ی Apache Lucene، یکی از قدرتمندترین موتورهای جستجوی متنی ساخته شده است. شرکت Elastic NV در سال ۲۰۱۰ این پروژه را توسعه داد تا نسخه‌ای توزیع‌شده، مقیاس‌پذیر و کاربرپسند از Lucene را در اختیار توسعه‌دهندگان قرار دهد.

ویژگی اصلی Elasticsearch، سرعت بالا در پردازش و جستجو میان داده‌های ساخت‌یافته (Structured) و غیرساخت‌یافته (Unstructured) است. این ابزار می‌تواند هم‌زمان میلیون‌ها رکورد را جستجو کرده و نتایج را بر اساس اولویت، شباهت، و وزن‌دهی هوشمند نمایش دهد .به همین دلیل امروزه در بسیاری از سیستم‌های بزرگ مانند GitHub، Wikipedia و Stack Overflow از Elasticsearch استفاده می‌شود.

معماری و نحوه کار Elasticsearch

برای درک بهتر قدرت و سرعت Elasticsearch، باید کمی با ساختار درونی و مفاهیم کلیدی آن آشنا شویم. این سیستم از اجزای مختلفی تشکیل شده که هرکدام نقشی حیاتی در ذخیره‌سازی، ایندکس و جستجوی داده‌ها دارند.

Document (سند)

در Elasticsearch، هر سند (Document) یک واحد اطلاعاتی مستقل است.به‌عنوان مثال، اگر در حال ایندکس کردن محصولات یک فروشگاه آنلاین باشید، هر محصول یک Document محسوب می‌شود که شامل فیلدهایی مثل نام محصول، قیمت، دسته‌بندی و توضیحات است.تمام داده‌ها در قالب JSON ذخیره می‌شوند، که باعث می‌شود ساختار داده‌ها منعطف و قابل‌خواندن باشد.

Index (ایندکس)

ایندکس (Index) مجموعه‌ای از اسناد مرتبط است.مثلاً همه‌ی اسناد مربوط به محصولات در یک ایندکس به نام products قرار می‌گیرند.می‌توان گفت Index در Elasticsearch شبیه Database در SQL است، با این تفاوت که برای سرعت و جستجوی متنی بهینه‌سازی شده است.

Cluster و Node

Cluster مجموعه‌ای از سرورها (یا Nodeها) است که با هم کار می‌کنند تا داده‌ها را ذخیره و جستجو کنند.هر Node (گره) در واقع یک نمونه فعال از Elasticsearch است که بخشی از داده‌ها را نگهداری می‌کند و وظایف خاصی دارد (مثل Master Node یا Data Node).وقتی داده‌ها زیاد شوند، می‌توان Nodeهای جدید اضافه کرد تا سیستم بدون افت سرعت، مقیاس‌پذیر بماند.

Shard و Replica

هر ایندکس برای مدیریت بهتر داده‌ها، به بخش‌های کوچک‌تری به نام Shard (پاره‌داده) تقسیم می‌شود.این کار باعث می‌شود جستجو در بخش‌های مختلف به‌صورت موازی انجام شود و سرعت بالا برود.در کنار Shardها، Replica (کپی پشتیبان) وجود دارد، نسخه‌ای از Shard اصلی که برای افزایش پایداری و جلوگیری از از‌دست‌رفتن داده‌ها ساخته می‌شود.به‌این‌ترتیب اگر یکی از Nodeها از کار بیفتد، داده‌ها از Replica بازسازی می‌شوند.

نحوه ایندکس شدن داده‌ها

وقتی داده‌ای به Elasticsearch ارسال می‌شود، ابتدا تحلیل (Analyze) می‌شود.تحلیلگرها (Analyzers) داده را به بخش‌های کوچک‌تر (Tokenها) تقسیم می‌کنند — مثلاً جمله‌ی “کتاب‌های برنامه‌نویسی” به واژه‌های “کتاب” و “برنامه‌نویسی” تبدیل می‌شود.این Tokenها در ایندکس ذخیره می‌شوند تا هنگام جستجو بتوان کلمات مشابه یا مترادف را سریع‌تر پیدا کرد.

نحوه جستجو (Full-text Search و Query DSL)

Elasticsearch از Full-text Search پشتیبانی می‌کند؛ یعنی قادر است کلمات و عبارات مشابه را هم در نتایج نشان دهد.برای جستجو، از زبانی به نام Query DSL استفاده می‌شود که به‌صورت JSON نوشته می‌شود و امکان فیلتر، رتبه‌بندی (Scoring) و ترکیب چند شرط را فراهم می‌کند.مثلاً می‌توانید بگویید: «تمام مقالاتی را پیدا کن که شامل عبارت cloud computing هستند و در سه ماه اخیر منتشر شده‌اند.»

قابلیت‌های تحلیلی (Aggregation)

علاوه بر جستجو، Elasticsearch ابزار قدرتمندی برای تحلیل داده‌ها نیز هست.با استفاده از قابلیت Aggregation می‌توان آمار و گزارش‌های متنوعی تولید کرد. مثلاً میانگین قیمت محصولات، بیشترین خطاهای سرور در یک بازه زمانی، یا تعداد کاربران فعال در هر کشور قابل سرچ و تحلیل خواهد بود.Aggregation‌ها در واقع نقش Queryهای تحلیلی را دارند و به کمک آن‌ها می‌توان داشبوردهای تحلیلی در Kibana ساخت.

در مجموع، معماری Elasticsearch بر پایه‌ی توزیع داده، جستجوی موازی، و تحلیل بلادرنگ طراحی شده است. همین ساختار باعث می‌شود بتواند در مقیاس‌های بسیار بزرگ، میلیون‌ها رکورد را در چند میلی‌ثانیه پردازش کند.

مزایای استفاده از Elasticsearch

Elasticsearch فقط یک موتور جستجو نیست؛ بلکه پلتفرمی قدرتمند برای تحلیل، فیلتر و پردازش بلادرنگ داده‌هاست. ترکیب سرعت، مقیاس‌پذیری و انعطاف‌پذیری باعث شده این ابزار در قلب بسیاری از سیستم‌های بزرگ دنیا مثل GitHub، Netflix و Uber قرار بگیرد. در ادامه، مهم‌ترین مزایای آن را مرور می‌کنیم:

۱. جستجوی بسیار سریع در داده‌های حجیم

یکی از اصلی‌ترین دلایل محبوبیت Elasticsearch، سرعت فوق‌العاده آن در جستجو است.بر خلاف دیتابیس‌های سنتی که داده‌ها را به‌صورت ردیفی ذخیره می‌کنند، Elasticsearch داده‌ها را ایندکس‌گذاری می‌کند.این یعنی برای پیدا کردن یک عبارت یا مقدار خاص، لازم نیست میلیون‌ها ردیف بررسی شوند؛ بلکه داده‌ها مثل کتابخانه‌ای منظم با برچسب‌های دقیق از قبل دسته‌بندی شده‌اند.به همین دلیل، حتی در حجم‌های بسیار بزرگ (مثلاً میلیاردها رکورد لاگ سرور)، نتایج جستجو در چند میلی‌ثانیه بازگردانده می‌شوند.

۲. مقیاس‌پذیری بالا (Scalability)

Elasticsearch به‌صورت ذاتی توزیع‌شده (Distributed) طراحی شده است.یعنی می‌توان داده‌ها را بین چندین سرور (Node) پخش کرد تا بار پردازش تقسیم شود و سیستم بتواند بدون کاهش عملکرد، رشد کند.اگر حجم داده‌ها افزایش یابد، کافی است Node جدیدی به Cluster اضافه کنید تا Elasticsearch به‌طور خودکار داده‌ها را بین آن‌ها تقسیم کند.این ویژگی برای شرکت‌هایی که رشد سریع دارند (مثلاً پلتفرم‌های فروش آنلاین یا سیستم‌های مانیتورینگ)، حیاتی است چون دیگر نیازی به بازطراحی کل سیستم ندارند.

۳. پشتیبانی از ساختارهای داده‌ی متنوع (JSON)

در Elasticsearch، تمام داده‌ها در قالب JSON ذخیره و جستجو می‌شوند.این فرمت سبک و منعطف، با اکثر زبان‌های برنامه‌نویسی (Python، Java، Node.js و…) سازگاری دارد.به همین خاطر توسعه‌دهندگان می‌توانند به‌راحتی داده‌های ساخت‌یافته (Structured)، نیمه‌ساخت‌یافته (Semi-Structured) یا حتی غیرساخت‌یافته (Unstructured) مثل متن، لوگ، یا متادیتا را در آن ذخیره و تحلیل کنند.به‌عنوان مثال، شما می‌توانید اطلاعات کاربران ، لاگ سیستم، هم نظرات متنی کاربران را در یک ساختار یکپارچه ذخیره کنید.

۴. متن‌باز بودن و جامعه کاربری قوی

Elasticsearch یک پروژه‌ی متن‌باز (Open Source) است و این یعنی هزاران توسعه‌دهنده در سراسر دنیا به‌طور مداوم در حال بهبود، توسعه و مستندسازی آن هستند.
این جامعه‌ی فعال باعث شده حجم عظیمی از آموزش‌ها، پلاگین‌ها و نمونه‌کدهای آماده برای آن وجود داشته باشد.همچنین شرکت Elastic NV نسخه‌های ابری و سازمانی (Elastic Cloud) را نیز ارائه می‌دهد که پشتیبانی رسمی و امکانات امنیتی پیشرفته‌تری دارند.

۵. یکپارچگی با Kibana و Logstash (پلتفرم ELK)

یکی از بزرگ‌ترین مزیت‌های Elasticsearch، سازگاری کامل آن با ابزارهای دیگر اکوسیستم ELK Stack است:

• Logstash برای جمع‌آوری و پردازش داده‌ها از منابع مختلف (مثل سرورها یا اپلیکیشن‌ها)

• Elasticsearch برای ذخیره‌سازی و جستجوی داده‌ها

• Kibana برای نمایش داده‌ها به‌صورت داشبوردهای زیبا و تحلیلی

این سه ابزار با هم، یک زنجیره‌ی کامل برای مانیتورینگ، تحلیل لاگ، و مشاهده‌ی بلادرنگ داده‌ها ایجاد می‌کنند.به همین دلیل، بسیاری از تیم‌های DevOps، SRE و امنیت (SOC) از ELK به‌عنوان ستون اصلی زیرساخت مانیتورینگ خود استفاده می‌کنند.

کاربردهای Elasticsearch در دنیای واقعی

Elasticsearch در دنیای امروز فقط یک ابزار جستجو نیست؛ بلکه بخشی از زیرساخت بسیاری از کسب‌وکارها و سرویس‌های دیجیتال بزرگ شده است. انعطاف بالا، سرعت جستجو، و امکان تحلیل بلادرنگ داده‌ها باعث شده در حوزه‌های مختلفی از آن استفاده شود.

۱. موتور جستجو برای وب‌سایت‌ها و اپلیکیشن‌ها

رایج‌ترین کاربرد Elasticsearch، ساخت موتور جستجوی سریع و دقیق برای وب‌سایت‌ها و اپلیکیشن‌هاست.به‌جای جستجوی کند در دیتابیس‌های سنتی، Elasticsearch می‌تواند نتایج را در چند میلی‌ثانیه بازگرداند و حتی قابلیت‌هایی مثل Auto-complete، Highlight و فیلترهای هوشمند را فراهم کند.

به‌عنوان مثال:

• وب‌سایت‌هایی مثل Wikipedia و GitHub از Elasticsearch برای جستجو میان میلیون‌ها رکورد استفاده می‌کنند.

• فروشگاه‌های اینترنتی می‌توانند به کمک آن جستجوی هوشمند با پیشنهادات خودکار برای کاربران‌شان بسازند.

۲. سیستم‌های مانیتورینگ و لاگ (ELK Stack)

یکی از معروف‌ترین استفاده‌ها از Elasticsearch در سیستم‌های مانیتورینگ و لاگ است.در پلتفرم ELK Stack (Elasticsearch + Logstash + Kibana)، لاگ‌های سرورها، اپلیکیشن‌ها و سرویس‌ها از طریق Logstash جمع‌آوری شده و در Elasticsearch ذخیره می‌شوند. سپس Kibana داده‌ها را به‌صورت گراف، چارت و داشبورد نمایش می‌دهد.این مدل به تیم‌های فنی کمک می‌کند تا در لحظه، وضعیت سرورها را ببینند، خطاها را شناسایی کنند و از وقوع اختلالات بزرگ جلوگیری کنند.برای مثال، سیستم‌های DevOps و SRE از ELK برای ردیابی خطاها (Error Tracking) و بررسی Performance استفاده می‌کنند.

۳. تحلیل رفتار کاربران در پلتفرم‌های بزرگ

Elasticsearch می‌تواند حجم زیادی از داده‌های کاربر را در لحظه تحلیل کند — مثلاً چه صفحاتی بیشتر بازدید می‌شوند، کاربران از چه کشورهایی هستند یا در چه زمانی بیشترین تعامل دارند.شرکت‌های بزرگ از این قابلیت برای Personalization (شخصی‌سازی تجربه کاربر) استفاده می‌کنند.

به‌عنوان نمونه:

• پلتفرم‌های استریم مثل Netflix از Elasticsearch برای پیشنهاد محتوای مشابه استفاده می‌کنند.

• سرویس‌های خبری می‌توانند براساس رفتار خوانندگان، مقالات مرتبط را نمایش دهند.

۴. جستجوی هوشمند در فروشگاه‌های آنلاین

در فروشگاه‌های اینترنتی که هزاران محصول دارند، جستجوی سریع و دقیق حیاتی است.Elasticsearch این امکان را می‌دهد که کاربر با وارد کردن چند حرف، پیشنهادهای مرتبط ببیند، نتایج بر اساس محبوبیت یا قیمت مرتب شوند، و حتی اشتباهات املایی تشخیص داده شوند.

به‌عنوان مثال:وقتی در یک فروشگاه مثل Digikala یا Amazon دنبال “گوشی سامسونگ” می‌گردید، در واقع پشت‌صحنه‌ی سیستم جستجو ممکن است با Elasticsearch پیاده‌سازی شده باشد که هزاران فیلتر و شرط را در کسری از ثانیه پردازش می‌کند.

۵. تحلیل امنیتی (SIEM Systems)

در حوزه امنیت سایبری، حجم عظیمی از لاگ‌ها از منابع مختلف (Firewall، IDS، سرورها و…) تولید می‌شود.
Elasticsearch در سیستم‌های SIEM (Security Information and Event Management) نقش کلیدی دارد؛ داده‌ها را ذخیره، جستجو و تحلیل می‌کند تا الگوهای مشکوک شناسایی شوند.برای مثال، ابزار Elastic Security که بر پایه Elasticsearch ساخته شده، می‌تواند رفتارهای غیرعادی کاربران یا IPهای مشکوک را در لحظه شناسایی کند و هشدار دهد.این ویژگی، آن را به یکی از اجزای اصلی زیرساخت امنیتی شرکت‌های بزرگ تبدیل کرده است.

راه‌اندازی Elasticsearch روی سرور مجازی و سرور اختصاصی

یکی از مزیت‌های بزرگ Elasticsearch این است که برای اجرا نیازی به سخت‌افزار خاص یا پلتفرم انحصاری ندارد. این سیستم می‌تواند روی هر نوع سرور لینوکس، ویندوز یا حتی کانتینرهای Docker نصب و پیکربندی شود. با این حال، انتخاب نوع سرور سرور مجازی (VPS) یا سرور اختصاصی (Dedicated Server)  تأثیر مستقیمی بر عملکرد، سرعت و پایداری آن دارد.

راه‌اندازی Elasticsearch روی سرور مجازی (VPS)

اگر پروژه‌تان در مرحله‌ی توسعه یا تست قرار دارد، یا با حجم متوسطی از داده کار می‌کنید، استفاده از سرور مجازی انتخابی به‌صرفه و مناسب است.سرورهای مجازی به شما اجازه می‌دهند Elasticsearch را با منابع دلخواه (CPU، RAM، Storage) اجرا کنید و در صورت نیاز به‌راحتی منابع را ارتقا دهید.

برای مثال:

• روی یک VPS با ۲ هسته CPU، ۴ گیگابایت RAM و SSD/NVMe می‌توان نسخه‌ای از Elasticsearch را برای یک وب‌سایت متوسط راه‌اندازی کرد.

• نصب از طریق بسته‌های رسمی Elastic (.rpm، .deb) یا Docker Compose بسیار ساده است.

• امکان مدیریت از راه دور، Snapshot گیری خودکار و مانیتورینگ از طریق Kibana هم وجود دارد.

راه‌اندازی Elasticsearch روی سرور اختصاصی (Dedicated Server)

برای پروژه‌های سازمانی، تحلیل داده‌های سنگین یا محیط‌های Production، سرور اختصاصی بهترین گزینه است.
در این حالت تمام منابع سخت‌افزاری (CPU، RAM، دیسک، شبکه) به‌صورت انحصاری در اختیار Elasticsearch قرار می‌گیرد و شما می‌توانید چند Node مجزا را روی همان سرور یا چند سرور متفاوت راه‌اندازی کنید تا یک Cluster توزیع‌شده بسازید.

مزایای راه‌اندازی روی سرور اختصاصی:

• کارایی بسیار بالا برای Queryهای پیچیده و حجم داده‌ی زیاد

• امکان کنترل دقیق بر حافظه، Storage و پیکربندی JVM

• امنیت بالاتر و ایزوله بودن کامل سیستم

• مناسب برای مانیتورینگ سازمانی، SIEM یا سیستم‌های جستجوی بزرگ

در چنین سناریوهایی، توصیه می‌شود سرور از دیسک NVMe و حداقل ۱۶ گیگابایت RAM برخوردار باشد و Elasticsearch در کنار Kibana و Logstash روی سرورهای مجزا یا کانتینرهای Docker اجرا شود تا بار سیستم به‌درستی توزیع شود.

Elasticsearch به‌شدت به RAM و Disk I/O وابسته است. بنابراین، هنگام انتخاب سرور باید به موارد زیر دقت کنید:

• حداقل ۴ گیگابایت RAM برای نسخه‌های کوچک و بیش از ۸ گیگ برای محیط Production

• استفاده از SSD یا NVMe برای سرعت ایندکس بالا

• فعال‌سازی Heap Memory مناسب (معمولاً ۵۰٪ از RAM سیستم)

• باز بودن پورت‌های پیش‌فرض 9200 و 9300 برای ارتباط REST API و Nodeها

ابزارها و اکوسیستم پیرامون Elasticsearch

Elasticsearch به‌تنهایی قدرتمند است، اما زمانی که در کنار ابزارهای مکمل خود در اکوسیستم Elastic Stack قرار می‌گیرد، به یک پلتفرم کامل برای جمع‌آوری، ذخیره، تحلیل و نمایش داده‌ها تبدیل می‌شود. این مجموعه که پیش‌تر با نام ELK Stack (مخفف Elasticsearch، Logstash و Kibana) شناخته می‌شد، امروز شامل ابزارهای متنوع‌تری است که هرکدام نقش خاصی در زنجیره‌ی داده دارند.

Kibana؛ ابزار Visualization و Dashboard

Kibana رابط گرافیکی رسمی برای Elasticsearch است و به کاربران اجازه می‌دهد داده‌های ذخیره‌شده در ایندکس‌ها را به‌صورت گراف، نمودار، جدول و داشبوردهای پویا مشاهده کنند.
با Kibana می‌توان:

• لاگ‌ها و رویدادها را در زمان واقعی (Real-time) بررسی کرد

• داشبوردهای مانیتورینگ ساخت

• Queryهای پیچیده را به‌صورت بصری اجرا و نتایج را فیلتر کرد

به‌عنوان مثال، تیم‌های DevOps معمولاً از Kibana برای مشاهده‌ی خطاها، درخواست‌ها و مصرف منابع در سرورهای خود استفاده می‌کنند. رابط کاربری ساده و Drag & Drop آن باعث شده حتی افراد غیر فنی نیز بتوانند گزارش‌های تحلیلی بسازند.

Logstash و Beats؛ ابزارهای جمع‌آوری و انتقال داده

در هر سیستم تحلیلی، داده‌ی خام ابتدا باید جمع‌آوری و آماده‌سازی شود.
اینجا ابزارهای Logstash و Beats وارد عمل می‌شوند:

• Logstash وظیفه‌ی جمع‌آوری، فیلتر، تبدیل (Transform) و ارسال داده‌ها به Elasticsearch را دارد.
  مثلاً می‌تواند لاگ‌های Nginx را از چندین سرور بخواند، آن‌ها را ساختاردهی کند و به یک ایندکس مشخص در Elasticsearch بفرستد.

• Beats مجموعه‌ای از Agentهای سبک (Lightweight) است که روی سرورها یا کلاینت‌ها نصب می‌شوند تا داده‌ها را از منابع مختلف جمع‌آوری کنند.
  برای نمونه:

  • Filebeat برای خواندن لاگ‌های فایل

  • Metricbeat برای جمع‌آوری داده‌های CPU، RAM و Disk

  • Packetbeat برای مانیتورینگ ترافیک شبکه

در کنار هم، Logstash و Beats ستون ورودی داده‌ها در اکوسیستم Elastic هستند.

Elastic Cloud؛ نسخه ابری و تجاری Elasticsearch

برای سازمان‌هایی که نمی‌خواهند درگیر نگهداری و پیکربندی سرورها شوند، شرکت Elastic NV نسخه‌ی ابری سرویس را با نام Elastic Cloud ارائه کرده است.
در این نسخه، Elasticsearch، Kibana و سایر اجزا به‌صورت مدیریت‌شده (Managed) روی بسترهای ابری مانند AWS، Google Cloud و Microsoft Azure اجرا می‌شوند.

مزایای Elastic Cloud:

• راه‌اندازی سریع و بدون نیاز به تنظیمات پیچیده

• مقیاس‌پذیری خودکار (Auto-scaling)

• پشتیبان‌گیری و امنیت در سطح سازمانی

• مانیتورینگ لحظه‌ای از طریق رابط گرافیکی

این سرویس به‌ویژه برای شرکت‌هایی که نیاز به تحلیل داده‌های بزرگ و توزیع‌شده دارند، راه‌حلی مطمئن و منعطف محسوب می‌شود.

نتیجه‌گیری

در دنیایی که هر لحظه حجم عظیمی از داده‌ها تولید می‌شود، توانایی جستجو، تحلیل و تصمیم‌گیری سریع بر اساس داده‌ها، تبدیل به یکی از نیازهای حیاتی هر سازمان شده است. Elasticsearch در همین نقطه می‌درخشد. ابزاری متن‌باز، مقیاس‌پذیر و فوق‌العاده سریع که به شرکت‌ها کمک می‌کند از داده‌های خام، بینش واقعی (Insight) بسازند.این موتور جستجو بر پایه‌ی معماری توزیع‌شده و ایندکس‌محور خود، به‌گونه‌ای طراحی شده که بتواند در مقیاس‌های بسیار بزرگ، داده‌های متنوع و غیرساخت‌یافته را تحلیل و جستجو کند.از راه‌اندازی یک موتور جستجوی هوشمند گرفته تا مانیتورینگ زیرساخت‌های ابری، تحلیل رفتار کاربران و حتی سیستم‌های امنیتی، Elasticsearch توانسته جایگاه خود را به‌عنوان یکی از ستون‌های اصلی تحلیل داده در زیرساخت‌های مدرن تثبیت کند.در نهایت، چه پروژه‌ای کوچک در حال توسعه داشته باشید و چه یک سامانه‌ی سازمانی با میلیون‌ها رکورد، Elasticsearch به شما این امکان را می‌دهد که داده‌ها را نه فقط ذخیره، بلکه درک و استفاده کنید.