Etter at du har fått dataene dine inn i Elasticsearch ved hjelp av de fleksible verktøyene som Elastic Stack-komponentene tilbyr, er neste skritt å bygge en søkeopplevelse som virkelig utnytter disse dataene. Tradisjonelt bygger brukere søkeapplikasjoner basert på Elasticsearch-indekser for å utnytte hele kraften, fleksibiliteten og økosystemet til Elasticsearch og dets Query DSL (en kraftig og fleksibel JSON-basert spørringsspråk for å definere og utføre spørringer i Elasticsearch). I løpet av de siste årene har Elastic også introdusert App Search og Search Application-klienten for de som foretrekker enkelhet og rask implementering fremfor mer kontroll og fleksibilitet.

Denne teksten tar for seg hvordan du kan bygge en god søkeopplevelse med Elasticsearch-indekser. Vi begynner med grunnleggende oppskrifter for Query DSL, og deretter utforsker vi de nye funksjonene i Elastic 8 som er spesielt utviklet for å strømlinjeforme prosessen med å bygge søkeopplevelser. Når du er ferdig med dette kapittelet, vil du ha en fungerende søkeapplikasjon utstyrt med nødvendige funksjoner som fulltekst søk, fasettert søk, paginering og analyse av søkeatferd.

En av de viktigste komponentene i en effektiv søkeopplevelse er å kunne utføre nøyaktige og relevante spørringer. Query DSL gir et kraftig rammeverk for å lage slike spørringer. Denne spesifikke delen av kapitlet fokuserer på å bygge avanserte søkespørringer med Query DSL, som er essensielt for å kunne hente ut informasjon fra store datamengder på en presis måte.

Søk med Query DSL

Query DSL i Elasticsearch åpner opp for en kraftig og fleksibel metode for å hente ut presis informasjon fra indekserte data. Dette språket gir en avansert tilnærming til å bygge spørringer med en JSON-lignende syntaks. Det gir mulighet for å bygge søkespørringer som inneholder betingelser, filtre, aggregeringer og mer. Et enkelt eksempel på hvordan du kan utføre et søk i Elasticsearch er å bruke match-spørringer, som kan finne dokumenter som matcher bestemte søkeord. Eksemplet nedenfor viser hvordan du kan søke etter filmer som inneholder tittelen "Come home":

json
GET movies/_search {
  "query": {
    "match": {
      "title": "Come home"
    }
  }
}

Dette spørringen vil returnere alle filmer som inneholder enten "Come" eller "home" i tittelen, ettersom standardoperatoren for match er "OR". Hvis du ønsker å få mer presise resultater der begge ordene må være til stede, kan du endre operatoren til "AND":

json
GET movies/_search {


  "query": {
    "match": {
      "title": {
        "query": "Come home",
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}

Denne spørringen vil kun returnere dokumenter hvor begge ordene, "Come" og "home", er til stede i tittelen. Men noen ganger kan både "OR" og "AND"-operatorene gi resultater som enten er for brede eller for strenge. For å filtrere ut mindre relevante treff, kan du bruke parameteren minimum_should_match:

json
GET movies/_search {


  "query": {
    "match": {
      "title": {
        "query": "Come sweet home",
        "minimum_should_match": 2
      }
    }
  }
}

Denne spørringen returnerer de dokumentene som matcher minst to av ordene, og hjelper dermed til med å filtrere mindre relevante treff.

Avanserte spørringer med Query DSL

I tillegg til de enkle match-spørringene, kan Query DSL også brukes til mer avanserte spørringer. For eksempel, hvis du trenger å finne dokumenter der ordene er tett knyttet til hverandre i en bestemt rekkefølge, kan du bruke match_phrase-spørringen. Dette er nyttig når du søker etter spesifikke fraser, som i eksemplet nedenfor:

json
GET movies/_search {


  "query": {
    "match_phrase": {
      "title": "sweet home"
    }
  }
}

Denne spørringen returnerer kun dokumentene der ordene "sweet" og "home" er nært knyttet til hverandre i tittelen. Det er et viktig verktøy når du trenger å kontrollere rekkefølgen på ordene.

En annen viktig spørringstype er range, som lar deg utføre søk basert på numeriske verdier eller datoer. For eksempel kan du søke etter filmer som ble utgitt etter 2010:

json
GET movies/_search {
  "query": {
    "range": {
      "release_year": {
        "gte": 2010
      }
    }
  }
}

Ytterligere muligheter med Query DSL

Query DSL i Elasticsearch tilbyr mange flere avanserte spørringstyper som kan brukes i forskjellige scenarier. Eksempler på disse inkluderer term, fuzzy, geo, nested og wildcard-spørringer. Hver type har sine spesifikke bruksområder, og det er viktig å forstå hvordan de kan kombineres for å bygge mer kraftfulle og nøyaktige søk.

For eksempel kan en fuzzy-spørring være nyttig når du vil finne dokumenter som matcher ord med små stavefeil eller variasjoner. En geo-spørring kan brukes for å søke etter dokumenter basert på geografisk plassering, mens nested-spørringer er nødvendige når du arbeider med dokumenter som har innebygde objekter eller arrays.

Hvordan fungerer relevansvurdering i Elasticsearch?

Når du utfører en spørring i Elasticsearch, beregnes en relevansscore for hvert treff. Dette indikerer hvor godt dokumentet matcher spørringen. Den mest brukte algoritmen for å beregne denne scoringen er BM25, som tar hensyn til flere faktorer, blant annet:

  • Termfrekvens (TF): Hvor ofte et ord forekommer i et dokument. Jo flere ganger et ord vises, desto mer relevant blir det ansett.

  • Omvendt dokumentfrekvens (IDF): Hvor vanlig et ord er i hele indeksen. Ord som er vanlige i mange dokumenter, anses som mindre relevante.

  • Feltnøyaktighet: Kortere felter blir vurdert som mer relevante enn lengre felter.

Søkeoptimalisering

Når du bygger søkeapplikasjoner, er det viktig å tenke på hvordan du kan optimalisere søkene for både hastighet og relevans. Bruken av from og size-parametere gjør det mulig å implementere paginering, mens sort kan brukes for å endre hvordan treffene blir rangert. Hvis du for eksempel vil sortere etter utgivelsesår eller relevans, kan du gjøre det ved å justere søkefeltet.

For mer kontroll kan du spesifisere hvilke felter du ønsker å hente ut med fields-parameteren, eller ekskludere fullstendige kilder fra resultatene ved å sette _source til false.

Med disse grunnleggende teknikkene og prinsippene for Query DSL vil du være godt rustet til å bygge effektive og tilpassede søkefunksjoner i Elasticsearch.

Hvordan bruke Discover for effektiv datautforsking i Kibana

Discover er et kraftig verktøy i Kibana som gir brukerne muligheten til å søke, filtrere og visualisere data på en effektiv måte. Dette gir en dypere forståelse av dataene, noe som er spesielt nyttig når man arbeider med store datamengder i Elasticsearch. I denne prosessen kan du bruke Discover til å finne mønstre, opprette advarsler og tilpasse søk for spesifikke behov.

For å begynne med Discover må du først ha en datavisning, også kjent som et "index pattern", som forteller Kibana hvor den skal hente data fra Elasticsearch. Når datavisningen er konfigurert, kan du begynne å velge dataene du vil jobbe med og angi tidsintervallet for dataene du vil analysere. Discover benytter KQL (Kibana Query Language) som standard i søkefeltet, men du kan også bruke Lucene-syntaksen for mer avanserte spørringer, som regex eller fuzzy queries. Fra Kibana versjon 8.11 er det også mulig å bruke ES|QL, et nytt spørrespråk som gir ytterligere muligheter.

Når du har valgt de relevante dataene, kan du begynne å utforske dem. Tabellen i Discover viser dataene på en strukturert måte, som kan tilpasses etter behov. Du kan legge til nye kolonner i tabellen, som for eksempel feltene "denomination" og "average_vehicle_speed". Dette gir en mer omfattende oversikt over dataene, og lar deg se gjennomsnittlig kjøretøyhastighet for hver vei sammen med tidsstemplene for disse målingene.

En av Discover sine mest nyttige funksjoner er muligheten til å bruke histogramvisualiseringer for å analysere dataene. I visualiseringen kan du dele opp dataene etter forskjellige felt, som for eksempel "traffic_status". Ved å klikke på nedtrekksmenyen ved "Break down by field" og velge "traffic_status", kan du segmentere dataene etter trafikkstatus og få en tydelig visualisering av hvordan trafikkstatusene er fordelt på tvers av dokumentene.

Det er også mulig å filtrere dataene på spesifikke verdier, for eksempel ved å se på dokumenter som kun har trafikkstatus "congested". Ved å bruke filtermenyen kan du legge til spesifikke betingelser for søket, og når du har anvendt filteret, vil Discover oppdatere visningen for å vise kun de dokumentene som oppfyller kriteriene. Alternativt kan du bruke KQL til å skrive spesifikke søkespørsmål som returnerer de ønskede resultatene. For eksempel kan en KQL-spørring som "traffic_status: 'congested'" vise deg alle dokumentene der trafikkstatusen er 'congested'. Du kan videre spesifisere mer detaljerte søk, som å ekskludere en viss vei fra resultatene med spørringen "traffic_status: 'congested' and not hierarchie: 'Réseau national'".

Når du har utført søket, kan du lagre det som et "saved search", noe som gir deg rask tilgang til søkene du bruker oftest. Dette gjør det lettere å bygge dashbord og dele innsikter med kollegaer. Du kan til og med eksportere resultatene som en CSV-fil for videre deling eller analyse. Discover har noen begrensninger for eksport av store datasett, men disse kan justeres i Kibana-konfigurasjonen for å håndtere større mengder data. Det er viktig å merke seg at eksportering av store datasett kan ha konsekvenser for ytelsen, både på Elasticsearch-klusteret og Kibana-serveren.

Discover gir også brukeren muligheten til å lage varsler, for eksempel ved å sette opp et terskelvarsel som utløses når antallet dokumenter med en viss trafikkstatus overskrider en spesifisert grense. Dette kan være nyttig for proaktiv overvåking av dataene, for eksempel når det er en plutselig økning i trafikkbelastningen.

En annen viktig funksjon er muligheten til å analysere tekstfelter for mønstre, spesielt ved å bruke loggdata. Dette kan hjelpe deg med å identifisere vanlige feil eller problemer raskt, ved å kategorisere loggmeldinger basert på innhold. Dette gjør det lettere å skille mellom viktige meldinger og mindre relevante data.

Med Discover kan du også starte visualiseringer raskt ved å bruke Kibana Lens, som gjør det lettere å opprette diagrammer og grafiske representasjoner av dataene rett fra Discover. Dette gir en sømløs overgang mellom utforsking av data og visualisering.

For de som ønsker å gå enda dypere i funksjonene til Discover, er det flere avanserte alternativer tilgjengelig. Du kan for eksempel bruke Discover til å analysere mønstre i ustrukturerte loggmeldinger, som kan være svært nyttig for å finne feil og forbedre systemer. Videre kan du bruke Discover til å inspisere spørringene og svarene direkte, noe som er nyttig når du ønsker å forstå hvordan en spørring fungerer og hvordan den kan optimaliseres.

For å få mest mulig ut av Discover er det viktig å forstå hvordan dataene er strukturert, hvilke filtre som kan brukes, og hvordan spørringene kan tilpasses for å få mer presise resultater. Det er også avgjørende å kunne bruke de ulike visualiseringene for å kommunisere innsiktene på en klar og forståelig måte.

Hvordan kan ES|QL forbedre datanalyse i Elasticsearch?

ES|QL representerer et betydelig fremskritt innen spørringsspråk for Elasticsearch ved å samle funksjonaliteten fra flere tidligere språk i én enhetlig, rørledningsbasert syntaks og datamodell. Denne nyvinningen åpner for en kraftig og fleksibel måte å utforske og analysere data på innen Elastic Stack, noe som gjør det mulig å gjennomføre komplekse operasjoner som filtrering, aggregering og tidsseriedataanalyse på en effektiv og oversiktlig måte.

Språket er tilgjengelig som en teknisk forhåndsvisning fra versjon 8.11 av Elastic Stack, og er fullintegrert i Kibanas Discover-applikasjon. Dette gir brukeren en umiddelbar og interaktiv tilgang til ES|QL uten behov for eksterne verktøy. Et eksempel på dette er hvordan man kan bygge kjedeprosesser ved hjelp av pipe-symbolet (|), som gjør det mulig å lenke sammen flere behandlingstrinn i en flytende syntaks. Man kan for eksempel filtrere data, utføre statistiske beregninger, evaluere nye felt, og til slutt begrense antall resultater for å fokusere på relevante data.

Ved å bruke funksjoner som stats...by kan man utføre aggregeringer som for eksempel gjennomsnittlig reisetid gruppert etter geografiske eller tematiske kategorier. Med evalueringskommandoen EVAL kan resultatene omformes på stedet, som å konvertere tid fra sekunder til minutter, mens KEEP-kommandoen styrer hvilke kolonner som skal vises og i hvilken rekkefølge. Denne kombinasjonen gir en dynamisk og skreddersydd analyseflyt som tidligere krevde flere trinn og verktøy.

En av de mest innovative funksjonene i ES|QL er ENRICH-kommandoen, som tillater databerikelse gjennom kobling mot eksterne indekser. Ved å definere en enrich-policy kan man hente tilleggsinformasjon, som postnummer og kommunenavn, ved å slå opp verdier basert på felles felt som INSEE-kode i Frankrike. Denne integrasjonen gjør det mulig å kombinere ulike datakilder sømløst og berike datasettene i Elasticsearch uten å forlate spørringsspråket. Det gir en mulighet til å utføre avanserte analyser og visualiseringer basert på kombinert informasjon, noe som i sin tur gir bedre innsikt og beslutningsgrunnlag.

Selv om ES|QL representerer en betydelig forbedring, krever det samtidig at brukeren har forståelse for underliggende datastruktur og den logiske flyten i spørringsspråket. For å kunne utnytte ES|QLs fulle potensial, er det viktig å ha kjennskap til hvordan man definerer enrich-policies, hvordan indekser samhandler, og hvordan man kombinerer filtrering, aggregering og evaluering på en hensiktsmessig måte. Den innledende opplæringen i Kibanas Discover-applikasjon gir et godt grunnlag, men videre fordypning i datastruktur, mapping og Elasticsearchs indeks- og søkemekanismer er nødvendig for å mestre komplekse scenarier.

Det er også vesentlig å være oppmerksom på at teknologien fortsatt er i en tidlig fase, og dermed kan endringer i funksjonalitet og syntaks forekomme. Testmiljøer og versjonskontroll bør derfor være en integrert del av arbeidsflyten. I tillegg bør man vurdere ytelsespåvirkninger ved omfattende bruk av enrich-policies, spesielt i store eller komplekse datasett, da slike operasjoner kan kreve betydelig beregningskraft.

Det essensielle med ES|QL er at det samler og forenkler avanserte analyseprosesser i ett språk, og gir dermed analytikere og utviklere en kraftfull verktøykasse for å hente ut innsikt direkte fra Elasticsearch. Ved å forstå og beherske dette språket kan man åpne for mer presis, rask og dyptgående datainnsikt, noe som er kritisk i dagens stadig mer dataintensive beslutningsmiljøer.

Hvordan fungerer rolle-mapping i Elastic Stack med Okta SSO?

Implementering av rolle-mapping i Elastic Stack, spesielt når man benytter OpenID Connect (OIDC) med Okta som identitetsleverandør, er en nøkkelprosess for å sikre riktig autorisasjon etter autentisering. Denne prosessen baserer seg på at brukernes grupper i Okta kobles til bestemte roller i Elastic Stack, noe som gir en finmasket og sentralisert tilgangsstyring. For å kunne utføre dette effektivt, må man ha konfigurert Single Sign-On (SSO) med Okta på forhånd, samt sikre tilgang til Kibana-spaces med relevante roller som for eksempel cookbook_business_reader.

Rolle-mapping kan gjennomføres på to måter: via Kibana-grensesnittet eller ved å bruke Elastic Stack sitt API for en mer programmatisk tilnærming. Den enkleste og mest tilgjengelige metoden er via Kibana, der man oppretter en ny rolle-mapping med et navn, velger hvilke roller som skal gis, og definerer regler basert på brukerens gruppefelt i Okta. Når dette er satt opp, logger brukeren inn via SSO, og Elastic Stack tildeler automatisk riktig rolle basert på brukerens gruppemedlemskap i Okta. Dermed kan brukeren få tilgang til spesifikke områder, som for eksempel et «Traffic analysis»-space, med de nødvendige tillatelsene.

Det er vesentlig å forstå at autorisasjon i denne konteksten er delt opp i to separate, men sammenkoblede, faser: autentisering og autorisasjon. Autentisering skjer når brukeren logger inn via Okta og bekrefter sin identitet. Autorisasjon kommer i neste trinn, hvor Elastic Stack sjekker hvilke rettigheter brukeren har basert på rollen som er koblet til brukerens Okta-gruppe. Denne todelte prosessen gjør det mulig å håndtere sikkerhet på en strukturert og effektiv måte, samtidig som man kan administrere brukertilgang sentralt i Okta.

Rolle-mapping er dermed ikke bare en teknisk implementering, men et viktig verktøy for administrativ kontroll og sikkerhet. Den muliggjør sentral styring av hvem som har tilgang til hvilke ressurser, uten at det må konfigureres manuelt for hver enkelt bruker i Elastic Stack. Samtidig gir den en fleksibilitet ved at regler kan justeres for grupper, og tildeling av roller kan skje automatisk ved endringer i Okta. Dette bidrar til redusert risiko for feilkonfigurasjoner og enklere vedlikehold.

Det er også verdt å merke seg at for mer avanserte eller automatiserte løsninger, finnes det et dedikert API for rolle-mapping i Elastic Stack. Dette gir mulighet til å integrere tildeling av roller i CI/CD-pipelines eller andre administrative verktøy, og dermed sikre en smidig og konsistent håndtering av brukerrettigheter.

For å få fullt utbytte av denne metoden, bør man ha en god forståelse av både Okta som identitetsleverandør og Elastic Stack sin sikkerhetsmodell. Det inkluderer hvordan OIDC realms konfigureres, hvordan roller og rettigheter er definert i Elastic Stack, og hvordan disse samspiller med brukergrupper i Okta. Dette gir et robust sikkerhetslag som er skalerbart og enkelt å administrere, noe som er spesielt viktig i større organisasjoner med mange brukere og komplekse tilgangsbehov.

Videre er det viktig å merke seg at rolle-mapping bidrar til å opprettholde prinsippet om minste privilegium ved at brukere kun får tilgang til de ressurser de faktisk trenger. Det fremmer også revisjon og sporbarhet, fordi all tilgang tildeles basert på dokumenterte roller og regler, noe som igjen styrker etterlevelsen av sikkerhets- og compliance-krav.

Hvordan implementere Elastic Stack med Terraform på Elastic Cloud

For å automatisere implementeringen av Elastic Stack på skyen, kan Terraform benyttes for å definere og administrere infrastrukturen som kode. Denne metoden gjør det lettere å sette opp, administrere og slette Elastic Stack-komponenter som Elasticsearch-klynger og Kibana-instanser på Elastic Cloud, samtidig som man opprettholder en høy grad av fleksibilitet og kontroll over ressurser.

Prosessen begynner med å laste ned nødvendige filer fra GitHub-repositoriet, som inneholder konfigurasjoner for Terraform. Det første steget er å hente de nødvendige filene som main.tf og terraform.tfvars fra GitHub-repositoriet, og deretter tilpasse api_key i konfigurasjonsfilene. Etter at du har lastet ned og konfigurert disse filene, er det viktig å initialisere Terraform med kommandoen $ terraform init i mappen hvor filene er lagret. Dette forbereder systemet til å laste ned nødvendige moduler og sette opp miljøet.

Når initialiseringen er ferdig, kan du bruke kommandoen $ terraform plan for å validere at konfigurasjonen kan opprettes korrekt. Planen gir en oversikt over de ressurser som vil bli opprettet på Elastic Cloud, og gir deg muligheten til å sjekke at alt er i orden før du gjennomfører endringene. Når planen er validert, kan du bruke kommandoen $ terraform apply for å starte implementeringen. Terraform vil be deg om å bekrefte handlingene før ressursene blir provisionert, og det vil ta omtrent fem minutter før alle ressurser er på plass.

Når Terraform har fullført oppgaven, vil en bekreftelse på vellykket oppretting vises i konsollen. Du kan også gå til Elastic Cloud-konsollen og søke etter den nyopprettede implementeringen, som skal være synlig med navnet "terraform-deployment". Hvis du ønsker å slette implementeringen senere, kan du bruke kommandoen $ terraform apply --destroy, som vil initiere prosessen for å fjerne ressursene som er opprettet.

Terraform gjør det mulig å automatisere distribusjonen og vedlikeholdet av infrastrukturen ved å definere ønsket tilstand som kode. Dette gjør det lettere å håndtere flere Elastic Stack-komponenter på en systematisk måte, og gir utviklere og driftsteam muligheten til å oppdatere og administrere ressursene effektivt. En annen fordel med å bruke Terraform for å administrere Elastic Stack er muligheten for versjonskontroll på konfigurasjonsfilene, som gir oversikt over endringer som er utført over tid.

Det er viktig å forstå hvordan Terraform fungerer med Elastic Cloud API-en for å kunne dra nytte av de mange mulighetene som Terraform tilbyr for automatisering. Når du kjører en Terraform-plan, oversetter Terraform-konfigurasjonene til API-kall som automatisk provisionerer ressursene på Elastic Cloud. Denne integrasjonen gir et høyt nivå av fleksibilitet, fra enkle klyngesettup til mer avanserte distribusjoner som involverer flere klynger, kryss-klynge-søk (CCS) og avanserte sikkerhetsinnstillinger.

En annen viktig komponent å vurdere når man jobber med Elastic Stack er muligheten for å konfigurere og administrere hele stakken som kode. Terraform tilbyr en egen provider for Elastic Stack som gjør det mulig å definere og administrere andre ressurser som for eksempel alarmer, ingest pipelines, indeksmaler og mye mer. Dette gir en enda mer strømlinjeformet prosess for å administrere alle deler av Elastic Stack.

Kryss-klynge-søk (CCS) er en annen kraftig funksjon som kan benyttes i Elastic Stack. Denne funksjonen gjør det mulig å søke på tvers av flere klynger samtidig, noe som gir en samlet visning fra forskjellige datakilder. CCS kan være nyttig i scenarioer som datainnsamling og aggregasjon, forvaltning av ressurseffektivitet, og kombinert dataanalyse. For å konfigurere CCS, må du opprette et nytt klyngeoppsett og etablere et tillitsforhold mellom klyngene, slik at de kan kommunisere og dele data på en sikker måte. Når dette er på plass, kan du begynne å bruke CCS for å kombinere observabilitetsdata fra forskjellige kilder og dermed forenkle overvåking og analysen av systemet.

Når du oppretter et nytt klyngeoppsett ved hjelp av Terraform, må du også oppdatere main.tf-filen for å inkludere konfigurasjonene for CCS. Deretter kan du bruke Terraform til å implementere og administrere denne nye klyngen, på samme måte som beskrevet tidligere. Dette gir deg muligheten til å jobbe med flere klynger samtidig og få en samlet oversikt over systemet ditt.

Ved å bruke Terraform til å administrere Elastic Stack på Elastic Cloud får du ikke bare en effektiv løsning for distribusjon og vedlikehold, men også et fleksibelt verktøy for å håndtere mer komplekse scenarier som kryss-klynge-søk og integrering med andre datakilder. Terraform gir en kraftig måte å strukturere og automatisere infrastrukturen på, samtidig som det gir deg god kontroll og oversikt over hvordan systemet ditt utvikler seg over tid.

Hvordan bruke pastelleteknikker for å skape dybde og atmosfære i stillleben
Hvordan modellerer man stokastiske resonanser i Hamiltonske systemer med svake smalebåndsstøyeksitasjoner?
**Hva er positive funksjonaler og -representasjoner i lokalkonvekse -algebraer?
Hvordan forvente raskere kommunikasjon i en tid med økte krav