检索分析服务 Elasticsearch版

本文介绍如何使用 DTS 快速创建RDS for MySQL->阿里云Elasticsearch的实时同步作业，实现RDS for MySQL数据到阿里云Elasticsearch的实时同步。

如何通过DataWorks数据同步功能，将Hadoop数据同步到阿里云Elasticsearch上，并进行搜索分析。

本文全面介绍了Elastic Beats、Logstash、语言客户端以及Kibana开发者工具的特性及数据采集到阿里云Elasticsearch（简称ES）服务中的解决方案。帮助您全面了解原理并选择符合自身业务特色的数据采集方案。

2019年9月25日，在云栖大会中，阿里云Elasticsearch不仅与最大的开源社区Elasticsearch背后的商业公司Elastic宣布了战略升级，同时在100%兼容开源的情况下，通过Logstash云托管、增强内核等多项功能和技术发布，形成了Elastic Stack的云上技术栈闭环。

本文档为您介绍将ECS自建的Elasticsearch迁移至阿里云Elasticsearch的方法，包括创建索引和数据迁移。

Elastic中文社区联合成都阿里中心，将于2019年3月10日，在成都举办一次线下技术交流活动。 本次活动交流内容主要围绕Elastic的开源产品（Elasticsearch、Logstash、Kibana 和 Beats）及周边技术，探讨在搜索、数据实时分析、日志分析、安全等领域的实践与应用。

背景   Elasticsearch作为一个开箱即用的搜索引擎，其丰富的功能和极低的使用门槛吸引着越来越多的公司和用户选择它作为搜索和数据分析的工具。用户在运维Elasticsearch集群时往往会遇到很多难题，具体来说有下面列举的几点： 使用方式往往比较粗糙，默认的设置并不适合每一个集群和业务，非精细化的设计将会极大的增加集群隐患； 集群出现问题，无法及时定位原因、寻找解决方案，低效的沟通或者解决问题的方式可能会使得问题变得愈发严重； ES提供的监控指标繁杂，指标多，意义不明确，需要一定的专业知识才可以理解，缺乏全局视角； 此外，集群潜在的异常无法发现，更不能及时规避风险。

随着业务的增长与发展，不同的Elasticsearch集群承担着多厚多样的功能需求。尤其是当集群规模增长、业务庞大时，需要耗费大量的精力运维集群。阿里云Elasticsearch研发了一套智能运维系统，可通多专家经验与数据驱动两个重要抓手帮助用户运维集群、提升业务的稳定性。

7月21日13:30 举办了Elasticsearch Meetup系列第二期， 我们邀请了Elastic架构师 Monash大学计算机硕士吴斌，和大家分享如何利用Elastic Stack快速搭建SIEM系统； eBay 软件工程师丁旻奕、王佩，和大家分享Elasticsearch diagn.

在南京 Elastic Meetup 南京交流会专场中，苏宁大数据平台搜索平台组的韩宝君为我们带来如何在大量的数据中发现数据的价值。从大数据平台的架构出发，详细解读了平台的概况和服务化平台的模块等方面的知识。最后，具体举出了在实践中出现的一些问题及对应的处理方案。

2018 Elastic Meetup南京交流会,来自Elastic的工程师曾勇对Elastic进行了讲述，Elastic是世界领先的开源提供商，是一个世界领先的软件开发商。曾勇主要对Elasticsearch、kibana、logstash/Beats、X-Pack里的一些功能进行了介绍。

摘要： 2018 Elastic Meetup南京交流会，由赵伟带来以“ElasticLog with ES in CloudEdge”为题的演讲。本文首先介绍了CloudEdge与ElasticLog是什么，其次介绍了产品的构架图以及ES的作用，最后介绍了ES在实践过程中需要设计Index、分配Shard、快速将Spark里数据写入ES中和数据去重。

2018Elastic Meetup南京交流会，由华泰证券李文强带来以“华泰证券Elasticsearch应用实践”为题的演讲。本文首先介绍了华泰证券具有系统运维繁琐、日志不能长期保存、日志数据价值没有挖掘、大数据领的一角的特点，接着介绍了它在日志搜索、日志分析和链路管理系统方面的应用实践，最后介绍了华泰证券Elasticsearch在使用中应注意的事项。

在2018年Elastic Meetup 南京交流会中，来自云利来科技的涂海波为现场的听众带来了题为《南京云利来基于ELK的大数据平台》的精彩分享。在本次分享中，他首先进行了公司简介，然后介绍了数据分类，包括数据采集及数据类型等；然后重点阐述了运维之路，最后进行了告警分析。

本例实现了一个对个人PC的可视化运维dashboard。拓展至N个节点的集群也同理可以实现。对于个人或者企业而言，约等于0成本的对接，将一步迈入可视化运维监控的阶段。

搜索是一个网站的基础功能，一个好的搜索系统可以直接促进页面访问量的提升，目前流行的搜索系统方案都是基于开源的Elasticsearch和Solr搭建。本文以食谱搜索场景为例，介绍如何利用阿里云Elasticsearch快速搭建一个搜索系统。

一个ElasticSearchDemo，讲解如何使用Jsoup爬取歌词数据写入阿里云Elasticsearch，并搭建Web框架实现歌词的全文检索。 本文主要讲解如何使用Spring Boot快速搭建Web框架，结合Spring Data 和 Jest 快速实现对阿里云ElasticSearch的全文检索功能。

一个ElasticSearchDemo，讲解如何使用Jsoup爬取歌词数据写入阿里云Elasticsearch，并搭建Web框架实现歌词的全文检索。

Elastic公司的“ELK”是目前最火的日志分析三剑客，其中ElasticSearch负责日志的索引，Logstash负责日志的收集，Kibana负责日志的展示和分析。Elastic与阿里云达成了合作伙伴关系，推出“阿里云 Elasticsearch”服务，提供了开箱即用的Elasticsearch和Kibana环境。

本文介绍了基于阿里云Elasticsearch搭建ELK日志系统的基本步骤，并对kibana和ES的日志检索和分析做简要介绍，可作为新手入门指导。

阿里云MVP曾勇撰写的《ELK运维监控入门实战》系列，以Elasticsearch中文社区网站运维监控体系搭建作为案例，讲解了ELK监控系统的相关原理和技术实现，可作为对ELK感兴趣的同学的入门级文章。本篇作为第一篇，介绍了项目背景和技术架构。

本文节选自阿里云MVP第五期嘉宾上海安畅运维专家韩军辉分享话题《ELK在运维工作中应用两三事》。从实际应用的角度，分享了ELK在混合云数据中心场景下流量收集、分析、存储、展现、告警中的实践。

本文节选自阿里云MVP第五期嘉宾阿里云技术专家李靖威分享话题《使用X-Pack和Kibana实现Elasticsearch 的监控与报警》。以开源 Elasticsearch、阿里云 Elasticsearch和X-Pack的Demo show的形式， 对 Elasticsearch 集群监控和报警的内部原理进行讲解和使用方法演示。

本文节选自阿里云MVP第五期嘉宾阿里云产品专家赵弘扬分享话题《基于Elasticsearch构建网站日志处理系统》。介绍如何基于阿里云的Elasticsearch，离线数仓加工工具，数据同步工具等产品来快速构建日志处理系统。

本文根据阿里云MVP第五期嘉宾Elastic技术专家曾勇分享话题《Elasticsearch在智能运维领域的应用》整理。介绍了Elasticsearch在智能运维领域的技术原理和应用实践，如非监督型机器学习在自动的异常检测、高级关联和分类、早期故障预测等方面的应用。

本文介绍了时间序列数据的特点和主流的技术分类，以及Elasticsearch在时序数据库场景下的技术特点。

阿里云Elastisearch集成了可视化工具Kibana，用户可以使用Kibana的开发工具便捷的查询和分析存储在Elastisearch中的数据。除了柱状图、线状图、饼图、环形图等经典可视化功能外，还拥有地理位置分析、数据图谱分析、时序数据分析等高级功能。

ELK是日志分析领域较为流行的技术选择，不少阿里云用户选择在ECS上搭建开源Elasticsearch。与自建开源Elastisearch相比，阿里云Elasticsearch做了性能优化，支持弹性扩容，并搭载了商业版组件X-Pack，为用户提供即开即用的托管服务。

阿里云Elasticsearch集成了Elastic Stack商业版的X-Pack组件包，包括安全、告警、监控、报表生成、图分析、机器学习等组件，用户可以开箱即用。本文将对X-Pack 的机器学习功能进行详细解读。

用Logstash实现Elasticsearch集群快速迁移，解读Logstash中metadata的功效，避免踩坑

阿里云Elasticsearch集成了Elastic Stack商业版的X-Pack组件包，包括安全、告警、监控、报表生成、图分析、机器学习等组件，用户可以开箱即用。本文将对X-Pack 的Graph组件功能进行详细解读。