L'ingestion de données est une étape critique pour exploiter tout le potentiel d'Elasticsearch pour une recherche et une analyse efficaces. Dans cet article, nous allons explorer quelques pratiques de base couramment utilisées pour garantir une ingestion de données transparente et efficace dans Elasticsearch. En suivant ces instructions, vous pouvez optimiser votre processus d'ingestion de données et tirer le meilleur parti d'Elasticsearch dans votre déploiement.

préparez vos données

Il est essentiel de structurer et de préparer correctement vos données avant de les ingérer dans Elasticsearch. Prenez le temps de vous assurer que vos données sont propres, bien formatées et optimisées pour la recherche. Envisagez également toutes les transformations ou augmentations de données nécessaires pour améliorer leur utilité dans l'environnement Elasticsearch.

Efficacité de l'API de masse

Lorsque vous traitez de grandes quantités de données, il est fortement recommandé d'utiliser l'API de transfert en masse pour un traitement par lots efficace. Cette approche vous permet d'indexer plusieurs documents en une seule requête, ce qui réduit la surcharge associée aux requêtes individuelles et améliore les performances d'indexation globales.

from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch()

bulk_data = [
 {"index": {"_index": "my_index", "_id": 1}},
 {"field1": "value1", "field2": "value2"},
 {"index": {"_index": "my_index", "_id": 2}},
 {"field1": "value3", "field2": "value4"}
]

es.bulk(index="my_index", body=bulk_data)

Optimiser la taille des lots

Lors de l'utilisation de l'API batch, il est important de prendre en compte une taille de lot appropriée pour optimiser les performances. Il est recommandé d'expérimenter différentes tailles de lots et de surveiller de près la vitesse d'ingestion et les ressources système pour trouver le point idéal. N'oubliez pas de trouver un équilibre entre l'augmentation de l'efficacité et la surcharge du système.

Utiliser la compression d'index

L'activation de la compression d'index peut réduire considérablement l'espace disque requis par votre cluster Elasticsearch. En compressant les données d'index, vous pouvez stocker efficacement plus d'informations et améliorer les performances globales des requêtes. Pour activer la compression, vous pouvez configurer le paramètre index.codec dans le fichier elasticsearch.yml.

index.codec: best_compression

Transformation des données avec Logstash

Si vos données nécessitent des transformations complexes avant l'ingestion, il peut être utile d'utiliser Logstash comme intermédiaire. Logstash fournit un pipeline puissant pour la transformation des données, vous permettant d'analyser, d'enrichir et de filtrer les données avant de les envoyer à Elasticsearch. Configurez les pipelines Logstash en fonction de vos exigences spécifiques en matière de transformation de données.

input {
   file {
      path => "/path/to/input.log"
      start_position => "beginning"
   }
}

filter {
   # Apply necessary transformations here
}

output {
   elasticsearch {
      hosts => ["localhost:9200"]
      index => "my_index"
   }
}

Pour plus d'informations sur l'utilisation de Logstash, veuillez lire l'article " Logstash : Logstash Getting Started Tutorial (1) " en détail.

Surveiller et gérer les performances d'ingestion

La surveillance régulière des performances d'ingestion de votre cluster Elasticsearch est essentielle pour identifier les goulots d'étranglement ou les problèmes. Utilisez l'API Elasticsearch Monitoring, des outils tels que Kibana ou des solutions de surveillance tierces pour suivre les taux d'indexation, les latences et l'utilisation des ressources. En fonction des métriques observées, apportez les ajustements nécessaires à votre processus d'ingestion de données.

Pour plus d'informations sur la surveillance, lisez Elastic: A Developer's Guide to Getting Started .

Résumer

En suivant ces bonnes pratiques d'ingestion de données dans Elasticsearch, vous pouvez garantir un processus d'ingestion de données efficace et fiable. Préparer et structurer correctement les données, utiliser l'ingestion par lots avec une taille de lot optimale, activer la compression, tirer parti de Logstash pour la transformation des données et surveiller les performances d'ingestion sont des étapes clés pour un déploiement Elasticsearch robuste et évolutif.

Elasticsearch : directives d'utilisation dans l'ingestion de données