Elasticsearch Einführung

Elastic und Big Data

Die Software von Elastic ist natürlich nicht die einzige auf dem Markt und auch nicht die älteste. In meinen Augen jedoch eine der Innovativsten und mit sehr viel Potenzial. Heutzutage ist es, für Unternehmen wichtig zu wissen, was auf ihrem System passiert. Aus diesem Grund ist Software aus dem Big Data Bereich interessant wie nie zuvor. Auf meine Aufgabenstellung bezogen bedeutet dies, dass Log-Dateien sowie z.B. Transaktionen in Echtzeit analysiert werden wollen. Um diese Aufgaben zu bewältigen, wird eine Echtzeit Software benötigt. Später geht es dabei darum, Schaden oder Anomalien festzustellen, welche ansonsten kaum erkennbar sind. Dies geht vor allem in die Bereiche der Sicherheit und Zuverlässigkeit hinein. Der Nutzen liegt klar auf der Hand, Unternehmen wollen mehr Sicherheit sowie Informationen. In beiden Bereichen kann eine Big Data Analyse Software wie Elastic dabei helfen dies zu bewerkstelligen. Mittlerweile sind es nicht nur Grossunternehmen, welche solche Lösungen anstreben, sondern auch Klein-, und Mittelunternehmen. Dies hängt sehr damit zusammen, dass bereits in den kleineren Firmen das Bedürfnis entwickelt wird Daten zu analysieren. Meistens sind dies sehr digitalisierte Firmen, weil für Big Data natürlich ein aktueller sowie stetig wachsender Datenbestand vorhanden sein muss. Bereits auf dem Titelblatt sind die Logos der Hersteller zu sehen auf welche ich in dieser Arbeit eingehen werde.

Was ist Big Data?

Bei Big Data geht es darum überdurchschnittliches Datenvolumen schnell (in Echtzeit) zu analysieren und die Daten dann so aufzubereiten, dass Sie für die Unternehmung oder Personen einen Mehrnutzen ergeben. Big Data ist ein Begriff welcher, seit ca. 2010 stetig an Bedeutung gewonnen hat. Dieser Trend wird wohl auch in naher, wie auch in ferner Zukunft nicht abschwächen. Aus diesem Grund gibt es heute bereits eine Vielzahl an Software, welche dem Bereich Big Data zugeordnet werden kann. Noch vor einigen Jahren war es für ein Unternehmen nicht oder nicht so relevant Echtzeit Informationen aus Millionen/Tausenden von Datensätzen zu erhalten. Dies hat sich in den letzten Jahren massiv geändert. Nicht nur Grossunternehmen in speziellen Tätigkeitsgebieten oder Banken möchten solche Software einsetzen. Der Begriff Big Data sollte nicht benutzt werden um nur «normale» Auswertungen/Visualisierungen zu tätigen. Meine Testumgebung fällt daher klar nicht den Bereich von Big Data, dafür müssten mehr Systeme mehr angeschlossen werden und viel mehr Transaktionen/Ereignisse geschehen. Somit hat Big Data folgenden Eigenschaften: zu gross, zu schwach strukturiert, zu komplex oder zu schnelllebig vorhanden. Das bedeutet, dass man Datenmengen nur dann als Big Data bezeichnen darf, wenn sie diesen vorhergehenden Eigenschaften entsprechen.

Einführung

Die Software Elastic besteht aus verschiedenen Programmen.

 

Elasticsearch Software Stack

 

Das X-Pack ist optional und muss nicht installiert werden (kostenpflichtig) um eine Grundinstallation mit allen Grundfunktionen zu erlangen. Da der sogenannte Elastic Stack aus einzelnen Programmen be-steht, können diese auch einzeln eingesetzt werden. Der Einsatzzweck dieses Software Stacks hat deshalb eine sehr grosse Vielfalt. Meistens werden mit Elastic Echtzeit Daten analysiert. z.B. die Zah-lungen bei SIX Payment werden mit der Software durchleuchtet. Dabei geht es darum Anomalien fest-zustellen. Ein weiteres Beispiel ist die typische Logdateien Visualisierung. Dabei spielt es eigentlich keine Rolle was für eine Art Logdatei es ist. Mit Elasticsearch können aber auch Dokumente durchsucht werden und dies ermöglicht weitere Anwendungsgebiete der Software.

Zielgruppen

Die Software ist ganz klar für grössere KMU’s und Grossunternehmen ausgerichtet. Meistens geht man von einer grösseren Datenmenge aus (Gigabyte/Terabyte/Petabyte) welche durchsucht und aufbereitet werden müssen. Im letzten Jahr wurde mit der neuen Version und letztendlich der Vereinigung auf die gemeinsame Version 5.0 viel Kompatibilität und Stabilität erlangt. Ausserdem ist die Installation der Software viel einfach geworden. Dies macht sie auch für KMU’s interessant, im speziellen für das IT-Monitoring.

Ziele und Nutzen

Die Ziele sind bei einer Lösung welche von einer Firma entwickelt werden klar gegeben und hier liegt auch ein grosser Unterschied zur Opensource Software. Firmen sind dazu da, Gewinne zu erwirtschaften, hingegen eine Opensource Community tut dies nicht. Es gibt jedoch auch Mischungen aus beiden

Arten, ob dies eine perfekte Mischung ist, wird sich noch zeigen. In der folgenden Grafik habe ich versucht Nutzen und Ziele aufzuzeigen, welche aus Daten entstehen können welche aus Daten entstehen können.

tags:
Back to Top