يعد Elasticsearch محرك تحليلات وبحث قويًا يتفوق في قابلية التوسع والمرونة والسرعة. توفر Elasticsearch حلولاً موثوقة، بغض النظر عما إذا كنت بحاجة إلى العمل مع كميات هائلة من البيانات أو تتطلب أوقات بحث سريعة للغاية. ستناقش هذه المقالة بعض حالات الاستخدام الأكثر شيوعًا والأكثر أهمية لـ Elasticsearch وستقدم أمثلة Node.js مفيدة لمساعدتك في وضع حالات الاستخدام هذه موضع التنفيذ.

1️⃣ البحث عن النص الكامل

إحدى حالات الاستخدام الأساسية لـ Elasticsearch هي البحث عن النص الكامل، وهو أمر بالغ الأهمية للتطبيقات التي تحتاج إلى البحث عن المستندات واستردادها بسرعة. سواء كنت تنشئ محرك بحث لموقع تجارة إلكترونية، أو مدونة، أو نظام إدارة مستندات، فإن قدرة Elasticsearch على فهرسة النص والبحث فيه بكفاءة تجعله خيارًا مثاليًا.

حالة الاستخدام: البحث عن منتجات التجارة الإلكترونية

في منصة التجارة الإلكترونية، يحتاج المستخدمون إلى البحث عن المنتجات باستخدام كلمات رئيسية ومرشحات وفئات مختلفة. يتيح Elasticsearch إمكانات قوية للبحث عن النص الكامل، وتمكين ميزات مثل الإكمال التلقائي والبحث الغامض ومطابقة المرادفات والبحث متعدد الأوجه.

مثال:

const { Client } = require('@elastic/elasticsearch');
const client = new Client({ node: 'http://localhost:9200' });

async function searchProducts(keyword) {
    const { body } = await client.search({
        index: 'products',
        body: {
            query: {
                match: { product_name: keyword }
            }
        }
    });
    return body.hits.hits;
}

searchProducts('laptop').then(results => console.log(results)).catch(console.error);

2️⃣ سجل الوقت الحقيقي وتحليل بيانات الأحداث

يُستخدم Elasticsearch على نطاق واسع لتحليل بيانات السجل والأحداث في الوقت الفعلي، مما يجعله خيارًا شائعًا لأدوات المراقبة والمراقبة. من خلال فهرسة السجلات والأحداث، يتيح لك Elasticsearch الاستعلام عن البيانات وتصورها للحصول على رؤى حول أداء النظام والأمان وسلوك التطبيق.

حالة الاستخدام: إدارة السجل ومراقبته

في بيئات DevOps الحديثة، تعد إدارة السجلات من مصادر مختلفة مثل الخوادم والتطبيقات وأجهزة الشبكة أمرًا ضروريًا للحفاظ على صحة النظام. يعد مكدس ELK (Elasticsearch وLogstash وKibana) حلاً قويًا لإدارة السجلات.

مثال:

const { Client } = require('@elastic/elasticsearch');
const client = new Client({ node: 'http://localhost:9200' });

async function getRecentLogs() {
    const { body } = await client.search({
        index: 'logs',
        body: {
            query: {
                range: {
                    '@timestamp': {
                        gte: 'now-1h',
                        lte: 'now'
                    }
                }
            }
        }
    });
    return body.hits.hits;
}

getRecentLogs().then(logs => console.log(logs)).catch(console.error);

3️⃣ البحث في البيانات الجغرافية المكانية

يوفر Elasticsearch دعمًا قويًا للبيانات الجغرافية المكانية، مما يجعله اختيارًا ممتازًا للتطبيقات التي تحتاج إلى التعامل مع المعلومات المستندة إلى الموقع والاستعلام عنها. بدءًا من العثور على الأماكن القريبة وحتى التحليلات الجغرافية المكانية المعقدة، توفر Elasticsearch أدوات قوية للتعامل مع البيانات الجغرافية.

حالة الاستخدام: الخدمات المستندة إلى الموقع

غالبًا ما تحتاج تطبيقات مثل مشاركة الرحلات وخدمات التوصيل والمنصات العقارية إلى العثور على كيانات داخل منطقة جغرافية محددة أو حساب المسافات بين النقاط. تسمح القدرات الجغرافية المكانية لـ Elasticsearch بالتصفية الجغرافية والتجميع الجغرافي والتوجيه.

مثال:

const { Client } = require('@elastic/elasticsearch');
const client = new Client({ node: 'http://localhost:9200' });

async function searchNearbyLocations(lat, lon, distance) {
    const { body } = await client.search({
        index: 'places',
        body: {
            query: {
                geo_distance: {
                    distance: distance,
                    location: {
                        lat: lat,
                        lon: lon
                    }
                }
            }
        }
    });
    return body.hits.hits;
}

searchNearbyLocations(40.7128, -74.0060, '5km').then(results => console.log(results)).catch(console.error);

4️⃣ مراقبة أداء التطبيق (APM)

يُستخدم البحث المرن أيضًا بشكل شائع لمراقبة أداء التطبيقات (APM)، حيث يساعد في تتبع أداء التطبيقات البرمجية ومدى توفرها. من خلال جمع المقاييس والتتبعات والسجلات، يتيح Elasticsearch المراقبة في الوقت الفعلي ويساعد في تشخيص مشكلات الأداء.

حالة الاستخدام: مراقبة أداء التطبيق

في بنية الخدمات الصغيرة، يعد مراقبة أداء الخدمات الفردية وتفاعلاتها أمرًا بالغ الأهمية. بإمكان Elasticsearch المساعدة في تتبع الطلبات ومراقبة زمن الاستجابة وتتبع الأخطاء في الوقت الفعلي.

مثال:

const { Client } = require('@elastic/elasticsearch');
const client = new Client({ node: 'http://localhost:9200' });

async function getAverageResponseTime() {
    const { body } = await client.search({
        index: 'apm',
        body: {
            query: {
                match: { status: 'success' }
            },
            aggs: {
                avg_response_time: {
                    avg: { field: 'response_time' }
                }
            }
        }
    });
    return body.aggregations.avg_response_time.value;
}

getAverageResponseTime().then(time => console.log(`Average Response Time: ${time}ms`)).catch(console.error);

5️⃣ إدارة المعلومات الأمنية والأحداث (SIEM)

يلعب البحث المرن دورًا حاسمًا في أنظمة إدارة المعلومات الأمنية والأحداث (SIEM)، والتي تُستخدم لاكتشاف التهديدات الأمنية وتحليلها والاستجابة لها. من خلال استيعاب وتحليل البيانات المتعلقة بالأمان، تساعد Elasticsearch في تحديد الخروقات الأمنية والشذوذات المحتملة.

حالة الاستخدام: اكتشاف التهديدات والاستجابة لها

في مجال الأمن السيبراني، يعد اكتشاف التهديدات والاستجابة لها بسرعة أمرًا حيويًا. تساعد قدرة Elasticsearch على معالجة وتحليل كميات كبيرة من بيانات الأمان في اكتشاف الحالات الشاذة وتحليل الارتباط وإعداد تقارير الامتثال.

مثال:

const { Client } = require('@elastic/elasticsearch');
const client = new Client({ node: 'http://localhost:9200' });

async function detectSuspiciousLoginAttempts() {
    const { body } = await client.search({
        index: 'security',
        body: {
            query: {
                bool: {
                    must: [
                        { match: { event_type: 'login' }},
                        { range: { login_attempts: { gt: 5 }}}
                    ]
                }
            }
        }
    });
    return body.hits.hits;
}

detectSuspiciousLoginAttempts().then(attempts => console.log(attempts)).catch(console.error);

6️⃣ تخصيص المحتوى والتوصيات

يمكن أيضًا استخدام Elasticsearch لتشغيل محركات تخصيص المحتوى، حيث يساعد في تقديم توصيات مخصصة للمستخدمين بناءً على تفضيلاتهم وسلوكياتهم وتفاعلاتهم السابقة.

حالة الاستخدام: توصيات المحتوى المخصص

في الأنظمة الأساسية التي تعتمد على المحتوى مثل خدمات البث أو مواقع الأخبار أو المتاجر عبر الإنترنت، يمكن أن يؤدي تقديم محتوى مخصص إلى تعزيز مشاركة المستخدم بشكل كبير. يمكن استخدام Elasticsearch لتخصيص نتائج البحث والتوصية بالمحتوى ذي الصلة.

مثال:

const { Client } = require('@elastic/elasticsearch');
const client = new Client({ node: 'http://localhost:9200' });

async function getPersonalizedRecommendations(userId) {
    const { body } = await client.search({
        index: 'user_content',
        body: {
            query: {
                more_like_this: {
                    fields: ['description', 'title'],
                    like: userId,
                    min_term_freq: 1,
                    max_query_terms: 12
                }
            }
        }
    });
    return body.hits.hits;
}

getPersonalizedRecommendations('user123').then(recommendations => console.log(recommendations)).catch(console.error);

7️⃣ ذكاء الأعمال وتحليل البيانات

إن قدرة Elasticsearch على التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة وتحليلها في الوقت الفعلي تجعلها أداة ممتازة لذكاء الأعمال وتحليلات البيانات. يمكن للشركات الاستفادة من Elasticsearch للحصول على رؤى حول عملياتها وسلوك العملاء واتجاهات السوق.

حالة الاستخدام: تحليلات الأعمال في الوقت الفعلي

غالبًا ما تحتاج الشركات إلى تحليل البيانات من مصادر متعددة لاتخاذ قرارات مستنيرة. يمكن استخدام Elasticsearch لتحليل بيانات المبيعات وسلوك العملاء واتجاهات السوق في الوقت الفعلي.

مثال:

const { Client } = require('@elastic/elasticsearch');
const client = new Client({ node: 'http://localhost:9200' });

async function analyzeSalesData() {
    const { body } = await client.search({
        index: 'sales',
        body: {
            query: {
                range: {
                    sale_date: {
                        gte: 'now-1M/M',
                        lte: 'now/M'
                    }
                }
            },
            aggs: {
                sales_by_region: {
                    terms: { field: 'region.keyword' }
                }
            }
        }
    });
    return body.aggregations.sales_by_region.buckets;
}

analyzeSalesData().then(data => console.log(data)).catch(console.error);

خاتمة

Elasticsearch هي أداة مرنة يمكن استخدامها للعديد من الأغراض المختلفة، بما في ذلك التحليلات في الوقت الفعلي والبحث عن النص الكامل. يعد Elasticsearch خيارًا رائعًا لأي تطبيق يحتاج إلى إمكانات بحث وتحليل قوية نظرًا لسرعته وقابليته للتوسع ومرونته. توضح لك أمثلة Node.js الواردة في هذه المقالة كيفية الاستفادة من إمكانات Elasticsearch القوية لإنشاء حلول فعالة تعتمد على البيانات لتطبيقك.

هذا كل شيء يا جماعة؟؟