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Elastic Search

Elastic Search est un moteur de recherche et d’analyse conçu pour gérer de grandes quantités de données en temps réel. Il permet la recherche à plein texte, la visualisation de logs, ou encore l’analyse de données en temps réel. 

Top 10

des meilleurs moteurs de recherche.

  • Recherche plein texte

    Recherche en texte intégral extrêmement rapide, prenant en charge des requêtes complexes.

    Recherche plein texte

  • Architecture distribuée

    Fonctionnel sur plusieurs serveurs et nœuds en parallèle, offrant une haute disponibilité et évolutivité.

    Architecture distribuée

  • RESTful API

    Riche API REST, interaction avec le moteur en utilisant des requêtes HTTP.

    RESTful API

  • Modèle de données flexible

    Prise en charge des documents JSON pour stocker des données semi-structurées.

    Modèle de données flexible

  • Indexation de données

    Données organisées en index, et contenant différents types de documents.

    Indexation de données

  • Performance en temps réel

    Documents disponibles immédiatement pour la recherche et l’analyse, idéal pour des systèmes de journalisation en temps réel.

    Performance en temps réel

L'expertise TimActive

  • Configuration et déploiement de clusters afin d’avoir un moteur de recherche performant pour les données non structurées

  • Optimisation de la recherche full-text et les capacités de filtrage avancé sur des données volumineuses pour créer des moteurs de recherche personnalisés

  • Configuration de dashboards de visualisation en temps réel pour analyser des logs, des métriques ou des données

  • Mise en place de pipelines d’ingestion de données pour ingérer des flux en temps réel

  • Implémentation d’un système centralisé de gestion des logs pour les agréger, les indexer et les analyser

  • Configuration d’un moteur de recherche pour boutiques en ligne, afin de classer les résultats selon des critères personnalisés

  • Optimisation des recherches par catégories, filtres ou suggestions

  • Supervision et gestion des performances des clusters en veillant à leur scalabilité

  • Optimisation des requêtes et de l’indexation pour améliorer les temps de réponse des recherches

  • Déploiement de fonctionnalités de recherche géospatiale pour des applications

  • Visualisation des données géospatiales pour cartographier les données

  • Intégration massive de données en temps réel depuis diverses sources 

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