1、开源与云Elasticsearch应用剖析
https://developer.aliyun.com/article/783026
2、Elasticsearch集群部署和备份指南
https://www.twilio.com/blog/se ... ackup
3、Elasticsearch Neo4j 图谱实践指南
https://dzone.com/articles/kno ... -neo4
 
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1.从MongoDB到ElasticSearch同步数据的5种不同方式（梯子）
https://code.likeagirl.io/5-di ... 3d44f
2.Elasticsearch作为图数据库（梯子）
https://medium.com/%40imriqwe/ ... f7622
3.Elastic 7.12 版重磅发布：读时模式、冻结层技术预览版和自动扩展功能正式发布
https://mp.weixin.qq.com/s/5JL4WMs07VV6UkXw1WBYhw

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我们非常高兴地宣布 Elastic 7.12 版正式发布。这一新版本为基于 Elastic Stack（包括 Elasticsearch 和 Kibana）构建的 Elastic 企业搜索、可观测性和安全解决方案带来了大量新功能。在这个版本中，客户能够通过读时模式，在无与伦比的灵活性和速度之间进行权衡选择，可使用新的冻结层实现对象存储的完全可搜索，从而获取新的价值，还能在 Elastic Cloud 上自动扩展部署。

Elastic 企业搜索得益于大量架构的增强功能，这些增强可减少部署规模、加快导入索引的速度并提供更相关的结果。Elastic 可观测性中新增了关联性功能，有助于识别导致应用程序性能问题和错误的主要原因。面向分析师的关联性功能简化了 Elastic 安全中的安全运维工作流程。

Elastic 7.12 版现已在 Elastic Cloud 上正式推出，这是唯一一个包含最新版所有新功能的托管型 Elasticsearch 产品。您也可以下载 Elastic Stack 以及我们的云编排产品（Elastic Cloud Enterprise 和 Elastic Cloud for Kubernetes）进行自管型部署。

请继续阅读，探索这一版本的关键亮点。如需了解全面的功能介绍，请详阅各篇介绍解决方案和产品的博文。

Elastic Stack 和 Elastic Cloud
我们现已正式推出解决方案，让分析师通过读时模式灵活探究数据的这一设想得以实现。

Elasticsearch 因其速度超快的分布式搜索和分析引擎而闻名，这部分要归功于 Elasticsearch 默认的写时模式 （schema on write）。虽然这种有序的数据结构需要规划并测试如何在 Elasticsearch 中表示数据，但可以在速度上得到巨大的回报。

当您需要采集新数据或采用快速周转的新用例时，会发生什么？如果您可以选择使用读时模式在查询时创建动态模式，那又会怎样？除了使用写时模式外，现在提供的运行时字段还可让您灵活地定义读时模式（schema on read）。这个功能通过牺牲一些搜索性能，极大缩短了实现数据价值的时间。随着 7.12 版的发布，运行时字段现在可以在 Kibana Discover 中进行搜索，这使得分析师能够通过 Elasticsearch 中的读时模式灵活地探索结构化数据。

我们对读时模式的实施非常特别。使用 Elasticsearch 运行时字段，您不必在写时模式的速度和规模或读时模式的灵活性之间艰难取舍。您可以同时在同一 Elastic Stack 和相同的数据上使用这两种模式，鱼和熊掌兼得。既能探索新的数据并动态定义新的字段，同时仍可在已知数据中搜索字段。可以轻松地在新创建的字段（在运行时字段中定义）和写时模式之间切换，以获得最佳速度和性能。无论您采用哪种方法，Elasticsearch 都能让您在速度和规模上享有无可比拟的灵活性。

利用新的冻结层，可使 S3 这样的对象存储完全可搜索，从而获取新的价值；这一功能目前以技术预览版提供，不久 Elastic Cloud 将提供此功能的简化版本。

借助这一新冻结层（目前为技术预览版），您可以将计算与存储分离，并添加直接在对象存储（如 Amazon S3、Google Cloud Storage 和 Microsoft Azure Storage）上进行搜索的功能。这项功能允许您在性能上做出权衡，实现以很小的成本搜索数据，同时减少搜索所需的专用资源量。通过仅从对象存储中提取完成查询所需的数据，并根据需要在本地缓存这些数据，冻结层既可提供最佳的搜索体验，同时又能够存储无限量的数据。我们还将持续提升在 Elastic Cloud 中配置冻结层的用户体验，不日推出，敬请期待。

通过使用可搜索快照，您可在控制成本的同时，高效地搜索所有应用程序内容和工作场所历史记录。存储更多分析数据用于营销分析，或测试和发布有版本号的应用程序目录，作为新的部署策略。在可观测性方面，您不再需要纠结于要删除哪些日志、指标或 APM 数据来节省开支。试想一下，您可以逐年搜索应用程序性能，而无需从备份中解冻数据。想象一下，威胁猎人和安全分析师将能够通过可搜索快照，轻松访问多年的大容量安全数据源，做到明察秋毫。以更大的规模收集更多与安全相关的数据 — IDS、Netflow、DNS、PCAP 或终端数据，并让您能够更长久地访问这些数据。

有了“将搜索保存到后台”这项新功能，长时间运行的查询可以自己完成，让您心无旁骛地继续分析数据。

像大海捞针一样在海量数据中搜索是 Elastic 技术的核心追求。即使那些结果存在于跨越多个集群且采用冻结索引的数据中，Elastic Stack 也不会停止为您梳理文档，直到作业完成。但不会仅仅因为它走得更远就意味着您必须停止正在做的事情。现在有了 7.12 版，您可以在 Discover 或 Kibana 仪表板上将长时间运行的搜索会话发送到后台运行，然后专心去安排自己的工作就好了。使用新的搜索会话管理界面，您可以随时查看结果，无论是 5 分钟、5 小时，甚或是 5 天之后。让 Elastic Stack 进行多任务处理，这样您就可以集中精力完成任务。
 
https://elasticstack.blog.csdn ... 96136

1.Grafana与Kibana之间的比较。
https://www.jianshu.com/p/3ebbde9601be
2.企业级绝对靠谱的日志分析系统ELK。
http://dreamphp.cn/blog/detail?blog_id=26813
3.使用 Logstash 的 JDBC模块 确保 与关系数据库管理系统 (RDBMS) 保持同步。
https://mp.weixin.qq.com/s%3F_ ... irect


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一个稳定的 Elastic Stack 集群对于数据的实时采集，处理及查询非常重要。我们可以使用一个专有的 Elasticsearch 集群来监视一个生产环境的 Elasticsearch 集群。在之前的文章 “Beats：通过 Metricbeat 实现外部对 Elastic Stack 的监控”，我已经讲述了如何对 Elasticsearch 进行监控。在今天及以后的几篇文章中，我将详细讲述如何来对 Elastic Stack 的各个软件栈进行监控。尽管我们可以使用把 Elasticsearch 自己的状态信息导入到自己的索引中以进行分析，但是在实际的使用中，我们还是倾向于设置一个专用的 Elasticsearch 集群来进行监控，原因是：

• 减少受监视集群上的负载和存储
• 即使对于运行状况不佳的群集，也可以继续访问监控。如果没有单独的集群，那么当集群发生故障时，我们不可以继续提供监视
• 支持隔离职责（单独的安全策略）

原文链接：https://blog.csdn.net/UbuntuTo ... 68537