iT邦幫忙

第 12 屆 iT 邦幫忙鐵人賽

DAY 30
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Elastic Stack on Cloud

輕鬆上雲端系列 第 30

Day 30:案例探討2 - Use Cases (Uber/Github/Facebook)

Elasticsearch在Uber的Marketplace Dynamics核心數據系統中扮演著關鍵角色,聚合業務指標以控制關鍵的市場行為,例如動態(激增)定價,供應定位以及評估整體市場診斷-全部實時。

在這次演講中,Jae和Isaac將分享Uber如何使用Elasticsearch來支持公司的多個用例,在高峰期處理超過1000個QPS。 他們不僅會解決他們最終選擇Elasticsearch的原因,還將深入研究他們正在解決的關鍵技術挑戰,例如如何建模Uber的市場數據以有效地表達聚合指標,以及如何根據關鍵性來運行多層Elasticsearch集群。 等等。

Elasticsearch在GitHub上提供搜索功能,GitHub是世界上最大的託管版本控制系統,擁有超過400萬技術用戶的苛刻客戶群。 GitHub使用Elasticsearch來不斷索引不斷增長的商店中的數據,該商店擁有超過800萬個代碼存儲庫,包括超過20億個文檔。 GitHub使用Elasticsearch,可以讓用戶輕鬆搜索這些數據。

“搜索是GitHub的核心,” GitHub的運營工程師Tim Pease說。 “如果您訪問GitHub.com/search,則可以搜索存儲庫,用戶,問題,請求請求和源代碼。”

GitHub的Elasticsearch實現的目標之一是對GitHub.com上公開可用的所有內容建立索引,並使其易於查找。當然,完全支持全文搜索,但是基於各種標準的搜索也是可能的,而且非常簡單。

Elasticsearch的靈活存儲和檢索格式允許高度結構化和鬆散結構的數據在搜索存儲中共存,再加上Elasticsearch廣泛的搜索原語集,使搜索實現變得簡單。 Pease指出:“您可以使用標準SQL數據庫不支持的Elasticsearch對數據進行大量查詢。”

Facebook已經使用Elasticsearch 3年以上了,從簡單的企業搜索到跨越多個集群的40多種工具,每天有60百萬以上的查詢,並且還在不斷增長。 這次演講的重點是整個Elasticsearch旅程,從黑客松項目到內部工具和公共生產站點使用的自助服務基礎架構。


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