开源搜索、分析和 AI 平台

Elasticsearch

Elasticsearch 是一个开源的分布式搜索和分析引擎，专为速度、扩展和 AI 应用而打造。作为一个检索平台，它可以实时存储结构化、非结构化和向量数据，提供快速的混合和向量搜索，支持可观测性与安全分析，并以高性能、高准确性和高相关性实现 AI 驱动的应用。

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Elasticsearch 何以称霸搜索、分析和 AI 三大领域？

这是因为 Elasticsearch 是一个……

数据存储
全数据类型存储。全内容形式搜索。结构化、非结构化和向量数据通过高效的列式存储统一管理。对我们而言，数据本无差别。
矢量数据库
语义与语法相遇。文本、图像和多模态向量——全部在一个 API 中。数十亿个嵌入，可部署到您需要的任何地方。
分析引擎
快人一步。智胜一筹。实时数据分析能够高速运行，即使面对高基数数据也能快速完成聚合及转换。
搜索引擎
精准度令人惊叹。全文检索、筛选查询、向量搜索和评分机制一应俱全。专为开发人员打造的大规模实时精准搜索系统，深受数据工作者青睐。
地理空间引擎
实现数据空间可视化。通过地理距离查询、多边形及六边形空间分析功能，对数据进行搜索、整理及展示。
推理服务
无需管理基础架构，即可使用顶尖模型。在数据所在的位置，直接运行 Jina AI 的高性能模型和前沿 LLM。通过统一的控制平面，统筹搜索、RAG 和智能体工作流。

功能强大，操作简单。

快如闪电的搜索性能
毫秒级延迟的搜索，由 Lucene 提供技术支持。无论数据移动得多快，均可即时获得答案。
构建搜索应用程序

全球分布式可扩展性
轻松扩展。Elasticsearch 可自动扩展、重平衡、多副本机制，并可在不停机、不出现任何问题的情况下处理 PB 级数据量。需要全球覆盖？跨集群搜索可以轻松实现联合搜索。

多样化数据和用例的灵活性
文本？时间戳？向量？是的。单个平台即可满足所有需求。从搜索到可观测性，再到安全，Elasticsearch 只需构建一次，即可在任何地方重复使用。为数据可能衍生的所有场景而打造。

高级搜索和相关性
无论是
模糊搜索、语义搜索还是精确搜索，Elasticsearch 都能从您的数据中挖掘价值。借助全文搜索、结合 Jina 模型的语义搜索，以及融合筛选、排序和重排序的混合搜索，实现卓越的相关性。
智能存储和深度搜索
Elasticsearch 提供高性能、可搜索且具成本效益的数据存储。从本地磁盘上的热存储层，到对象存储上的可搜索式快照，兼顾速度与成本优势，无需妥协。
连接和集成
内置连接器、通用模式及开放标准。利用 API、客户端和管道快速摄取。无论数据存储于何处，Elasticsearch 都能无缝连接、传输、分析并搜索所有类型的数据。

从裸机到无服务器解决方案。由您掌控。

从笔记本电脑到百个节点集群，Elasticsearch 在任何地方都能以相同的方式运行。无论是在本地、在云端还是跨云——我们都能搞定。

Elastic Cloud Serverless
使用无服务器解决方案减少工作量
通过完全托管的无服务器产品让运营安心无忧。这是提高搜索、可观测性和安全的最简单方法。
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Elastic Cloud Hosted
在 AWS、Google Cloud 和 Azure 上部署托管型 Elasticsearch 和 Kibana
在您选择的云服务提供商上启动满载部署。作为 Elasticsearch 背后的公司，我们将为您在云端的 Elastic 集群提供我们的功能和支持。
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本地部署
下载 Elasticsearch
安装最新版本后，只需几步即可开始在您的设备上运行 Elasticsearch。
下载

利用丰富的生态系统和集成进行构建

350 多种集成，灵活无限。无论数据存储在何处，Elasticsearch 均可与之交互。通过 API、语言客户端和摄取管道，您可以从任何地方轻松连接、传输及搜索数据。

使用当前使用的语言编写代码

您的代码您做主。适用于 Java、Python、Go 等的客户端，还可以在需要时访问原始 API。快速、简单、灵活，旨在支持您 Elasticsearch 上的项目。

亲身体验 Elasticsearch

查看 Elasticsearch Labs，这是您学习如何使用生成式 AI、嵌入模型、重排序功能等构建高级搜索体验的一站式目的地。

存储任何数据

安全地存储、分析并扩展各类数据，涵盖结构化、非结构化、时间序列、日志、事件、地理空间、向量等多种数据类型。无需将数据迁移到中心位置，也无需为适配而重构数据。

POST /my-index/_doc/1
{ "timestamp": "2025-02-19T14:30:00Z", "log_level": "ERROR", "message": "Unauthorized access attempt detected", "event_id": "abc123xyz", "user": { "id": "user_456", "username": "jdoe", "ip_address": "192.168.1.100" }, "geo": { "lat": 39.7392, "lon": -104.9903, "city": "Denver", "region": "Colorado", "country": "US" }, "http": { "method": "POST", "url": "/admin/login", "status_code": 401, "user_agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)" }, "security": { "alert_type": "Failed Login", "severity": "high", "action_taken": "Blocked IP", "detection_engine": "SIEM" }, "server": { "hostname": "webserver-01", "environment": "production" } } }

语义搜索
当用户需要基于语义而非精确匹配来获取结果时，基于关键词的搜索便显得力不从心。Elasticsearch 支持通过稠密向量、稀疏向量、混合检索和高级相关性调优来实现语义搜索，赋能 AI 驱动型应用理解用户意图与上下文，从而返回更精准的结果。
FROM search-movies | EVAL len = length(semantic_title) | EVAL semantic_title = to_upper(semantic_title) | KEEP semantic_title, len | SORT len DESC
重新排序搜索
返回相关结果不仅是匹配关键词，更是将最重要内容优先呈现。Elasticsearch 借助重排序技术，并结合向量搜索、混合检索和机器学习，对每次查询的最佳结果进行优化和优先排序。
FROM my-index* | EVAL distance = ST_DISTANCE(TO_GEOPOINT(location, city_location)) | KEEP timestamp, user.username, location, distance, city_location | SORT distance ASC

地理空间搜索与分析

在海量数据和实时位置更新的场景下，实现地理空间搜索的规模化是一项不容小觑的挑战。Elasticsearch 支持快速的地理空间搜索、地图绘制和地理六边形分析，并在大规模场景下优化查询性能。

FROM security-logs
| LOOKUP JOIN envs_lkp ON clientip
| WHERE environment IS NOT NULL
| KEEP @timestamp, clientip, environment
| EVAL env = CONCAT(environment, " Environment")
| LOOKUP JOIN blocked_lkp ON clientip
| LOOKUP JOIN emp_lkp ON clientip
| WHERE ST_INTERSECTS(
    "POLYGON((109.4 18.1, 109.6 18.1, 109.6 18.3, 109.4 18.3, 109.4 18.1))"::geo_shape,
    client_location
  )
| STATS COUNT(action) BY emp_no, first_name

时间序列分析
监控现代应用和基础设施，需要针对信号、遥测、日志、指标和追踪数据提供实时洞察。Elasticsearch 通过可扩展的数据摄取、快速搜索和高级分析，为可观测性解决方案提供支持，帮助团队高效发现问题、排查性能故障并优化系统运行状况。
FROM my-index* | WHERE http.status_code >= 500 | STATS failure_count = COUNT(*) BY server.hostname | SORT failure_count DESC | KEEP server.hostname, failure_count
威胁猎捕
检测和调查安全威胁需要实时分析海量日志。Elasticsearch 为 SIEM 解决方案提供支持，具备高速日志摄取、可扩展的 AI 威胁检测能力，以及跨结构化和非结构化安全数据的快速搜索能力，从而帮助团队更快识别异常并响应威胁。
FROM my-index* | WHERE log_level == "ERROR" OR security.severity == "high" | SORT timestamp DESC | KEEP timestamp, user.username, message, security.alert_type, security.severity, http.status_code

POST /my-index/_doc/1
{ "timestamp": "2025-02-19T14:30:00Z", "log_level": "ERROR", "message": "Unauthorized access attempt detected", "event_id": "abc123xyz", "user": { "id": "user_456", "username": "jdoe", "ip_address": "192.168.1.100" }, "geo": { "lat": 39.7392, "lon": -104.9903, "city": "Denver", "region": "Colorado", "country": "US" }, "http": { "method": "POST", "url": "/admin/login", "status_code": 401, "user_agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)" }, "security": { "alert_type": "Failed Login", "severity": "high", "action_taken": "Blocked IP", "detection_engine": "SIEM" }, "server": { "hostname": "webserver-01", "environment": "production" } } }

文本？时间戳？向量？可以。

Elasticsearch 通过单个平台支持搜索、可观测性和安全，一次构建，随处可用。凭借用于 AI 搜索、向量检索等的灵活 API，它可以在任何扩展上快速提供结果。

应用程序搜索
跨网站、移动应用、内部工具或 SaaS 平台进行全文、模糊和语义搜索，提供极速响应结果和高级排序功能。
开发搜索应用
电子商务与产品发现
使用混合相关性（词汇+向量）、同义词、个性化和自定义评分，启用快速、相关的产品搜索及筛选。
深入了解电子商务搜索
AI 驱动的搜索和 RAG
将密集向量搜索与 Jina AI 模型、混合排序和 LLM 相集成，提供生成式 AI 体验。Elasticsearch 在一个堆栈中处理向量摄取、存储、搜索和重新排序。
探索 RAG
日志分析
从应用程序、基础设施及云服务中摄取日志。使用 ES|QL、分类和快速筛选进行实时分析，无论是通过可搜索式快照或 Elasticsearch logsdb 索引模式存储在本地磁盘还是对象存储中均可顺利完成。
监测所有日志
应用和基础架构监测
在 Elastic 中摄取、分析和可视化 OpenTelemetry 数据，以实现统一的可观测性。关联跟踪、指标和日志，以确保关键系统的可用性和性能。
深入了解 APM
LLM 可观测性
跟踪并改进 LLM 的使用、性能和成本。实时识别安全问题、延迟峰值和输出漂移。
获得 LLM 可见性
SIEM
借助 AI 驱动型安全分析，检测、调查和应对不断演变的威胁。使用检测规则、实体分析和精选的 ML 作业进行实时威胁监测。
简化的 SIEM
威胁猎捕
深入分析 PB 级终端、多云和网络数据。使用上下文和 AI 见解，通过 ES|QL 连接来充实、筛选和透视指标。
探索威胁搜寻
面向 SOC 的 AI
利用 AI 支持的搜索功能自动化 SOC 分流和响应，加快调查速度，并在结构化和非结构化数据中发现威胁。
面向 SOC 的 AI