¿Qué es Elasticsearch y cómo puede aprovecharlo tu empresa?

En los últimos años, almacenar, analizar y gestionar los datos de forma eficiente se ha convertido en una prioridad para la mayoría de las empresas. Algunas de las compañías tecnológicas más importantes de hoy alcanzaron ese nivel de éxito porque priorizaron la gestión de datos. Sin embargo, los algoritmos de aprendizaje automático y todos los beneficios que estas tecnologías pueden aportar a tu empresa (que explicamos con más detalle en una publicación anterior) requieren una cantidad considerable de datos de entrada.

El mejor enfoque para almacenar tus datos depende de varios factores. Las bases de datos SQL tradicionales, como PostgreSQL (postgres) o MySQL, son una buena opción para almacenar datos estructurados. La principal ventaja de este tipo de bases de datos es que tienen mecanismos para garantizar la calidad y consistencia de los datos, lo que permite modelar relaciones complejas entre objetos. Esta ventaja explica su popularidad y por qué actualmente las usan la mayoría de los sistemas.

Sin embargo, cuando hablamos de almacenar y buscar información en grandes conjuntos de textos no estructurados, como reseñas de usuarios, correos de quejas o registros de actividad de usuarios, estas bases de datos no son la mejor opción. El rendimiento de las búsquedas de texto en bases de datos SQL suele ser lento y a veces es difícil incluir conceptos lingüísticos como sinónimos, palabras vacías, etc.

Hay funciones, como la búsqueda de texto completo de postgres (descrita en una publicación anterior), que mejoran las capacidades de búsqueda de texto de las bases de datos y permiten implementar un tipo de búsqueda inteligente sobre un esquema SQL. Esta opción funciona muy bien cuando tus datos están almacenados de forma estructurada y quieres agregar una función de búsqueda de texto. Sin embargo, cuando tienes una cantidad considerable de datos no estructurados, las bases de datos tradicionales no suelen ser la mejor opción. En esos casos, tiene más sentido usar un motor específico de búsqueda y análisis como Elasticsearch.

¿Qué es Elasticsearch?

Elasticsearch es un motor de búsqueda y análisis que admite múltiples tipos de datos, incluidos texto, fechas, números, etc. Es una solución distribuida por defecto; por eso, cada vez que hablamos de un servidor Elasticsearch, nos referimos a un clúster con potencialmente varios nodos. La interacción con el motor se realiza mediante API REST y un lenguaje específico de dominio (DSL), generalmente llamado Elasticsearch DSL.

En Elasticsearch hay dos términos importantes: documentos e índices.

• Un documento es cualquier información que pueda representarse como un conjunto de claves con su valor correspondiente. Un ejemplo podría ser un artículo de periódico representado con las claves: title, content, publish_date, author y source.

• Un índice es una colección de documentos relacionados entre sí. Siguiendo el ejemplo anterior, un índice podría contener todos los artículos de una fuente específica o artículos sobre un tema determinado (deportes, salud, etc.).

Internamente, Elasticsearch almacena los documentos como JSON y los índices como un índice invertido. Un índice invertido es una estructura de datos diseñada para permitir búsquedas eficientes de texto completo. Es un mapa hash que enumera cada palabra única que aparece en cualquier documento e identifica todos los documentos en los que aparece cada palabra.

¿Qué es ELK?

Si empiezas a investigar Elasticsearch, enseguida encontrarás el acrónimo ELK (Elasticsearch, Logstash y Kibana), también conocido como Elastic Stack. Este conjunto de herramientas te ayuda a trabajar con tus datos y cubre funciones como extracción, carga, almacenamiento y visualización.

Como vimos antes, Elasticsearch es el motor responsable del almacenamiento y el núcleo de ELK. Logstash es la herramienta más utilizada para incorporar los datos de las fuentes originales al clúster Elasticsearch. Algunas de sus funciones son la agregación desde distintas fuentes y la transformación de datos. Kibana es la herramienta de visualización y gestión de datos que ofrece este conjunto, con una interfaz web que incluye gráficos, paneles y módulos de herramientas para desarrolladores que ayudan a analizar los datos en tiempo real.

Cuándo usar Elasticsearch

Como Elasticsearch admite múltiples tipos de datos, puede usarse para almacenarlos en prácticamente cualquier situación. Sin embargo, no fue diseñado para rendir bien en todos los escenarios. Por eso, si eliges Elasticsearch para el problema equivocado, tu solución seguirá funcionando, pero probablemente el rendimiento o la usabilidad no sean los mejores.

Aquí tienes algunos consejos para comprobar si Elasticsearch es una buena opción para tu proyecto:

Tu empresa gestiona muchos datos de texto.

Como mencionamos antes, la principal ventaja de Elasticsearch es que usa un índice invertido para almacenar información. Esta estructura de datos es una de las mejores para almacenar información textual.

Tu empresa necesita analizar y buscar datos de texto.

La principal ventaja del índice invertido no es solo poder almacenar información textual (puedes tener la misma función usando una base de datos NoSQL como MongoDB), sino también buscarla con eficiencia. Elasticsearch es conocido por ejecutar búsquedas complejas en tiempo real. Además, sus búsquedas pueden personalizarse para obtener mejores resultados. Por ejemplo, fuzzy query tiene en cuenta los errores tipográficos en los datos.

Tus datos no cambian con frecuencia.

También es importante considerar las desventajas de Elasticsearch. Un gran rendimiento de búsqueda en datos textuales tiene como contrapartida inserciones o actualizaciones lentas. Cada vez que se inserta o modifica un registro, Elasticsearch necesita actualizar el índice invertido, una operación que lleva tiempo. Si tu empresa modifica los datos con frecuencia y esa operación sería eficiente de otra manera, quizá Elasticsearch no sea la mejor opción.

¿Por qué usar Elasticsearch?

Ahora que entendemos qué es Elasticsearch y cuándo puede usarse, veamos otros aspectos que lo convierten en una buena solución para tu empresa.

Escalabilidad

Elasticsearch es distribuido por naturaleza, lo que hace que la solución sea escalable por defecto. Una vez desplegada la solución, aumentar la cantidad de nodos del clúster es bastante fácil. Esta función permite mejorar el rendimiento fácilmente, agregar más nodos al clúster e implementar la duplicación de datos, aportando robustez a tu solución.

Comunidad de código abierto

Elasticsearch es una tecnología de código abierto de 10 años de antigüedad, respaldada por una comunidad madura. Hoy existen cientos de soluciones de ETL e inteligencia de negocios de pago que pueden usarse como alternativa a Elasticsearch. Sin embargo, algunas tienen menos funciones o no pueden adaptarse fácilmente a tu producto. Además, el soporte suele ser de pago o la comunidad es pequeña, lo que deja pocas opciones. Por otro lado, Elasticsearch tiene una gran comunidad que ofrece mucho soporte. Si empiezas un proyecto con Elasticsearch, los foros tienen toda la ayuda que necesitarás.

Conjunto completo de ETL

Como mencionamos antes, Elasticsearch forma parte de ELK, lo que permite desplegar fácilmente una solución completa con poca configuración. Las alternativas a Elasticsearch solo cubren los motores de búsqueda y te dejan la responsabilidad de cargar los datos. En Elasticsearch, esta parte del proceso la resuelve logstash, de modo que solo te corresponde configurarlo adecuadamente.

Facilidades para transformar tus datos

Algo de lo que aún no hablamos es la capacidad integrada de Elasticsearch para transformar datos. Antes de incorporarlos a los índices, Elasticsearch los procesa usando analizadores. Estos aplican algunas transformaciones a los datos sin procesar, como eliminar palabras vacías, que garantizan una búsqueda precisa. Elasticsearch define un conjunto predeterminado de analizadores que se pueden aplicar. Además, puedes crear analizadores personalizados y agregarlos a tus índices. Un ejemplo podría ser la sustitución de entidades en tus datos.

DSL específico de búsqueda

En Elasticsearch, todas las búsquedas se realizan mediante consultas escritas en un DSL pensado para cubrir las situaciones de búsqueda más comunes. El DSL de elastic permite personalizar las búsquedas para obtener exactamente los resultados esperados, con opciones como match, bool y fuzzy, entre otras.

Gestión completa mediante API REST

Todas las operaciones sobre el clúster Elasticsearch se realizan mediante una API REST. Esta arquitectura facilita la integración con otros componentes sin necesidad de instalar un paquete, una biblioteca o un componente específicos.

En resumen, Elasticsearch es una tecnología de búsqueda madura que puede ayudar a tu empresa a analizar sus datos textuales de forma eficiente. Esperamos que esta publicación te haya ayudado a entender qué es Elasticsearch y por qué podría ser una buena opción para tu empresa.