数据采集与同步

• 用户通过 Elasticsearch 中的 Beats 功能，可以把数据传输到 Elasticsearch 中进行存储，也可以传输到 Logstash 中进行自定义转换和解析后，再传输到 Elasticsearch中。
• Elasticsearch 提供了易用的 RESTful API，用户可以自行开发客户端，调用数据存储 API，存储数据到 Elasticsearch 集群中。
• ESS 构建在 VPC 内，用户可以非常方便地使用各种数据同步插件，将已有云产品的数据，同步到 ESS 集群中。

数据存储

• ES 提供了多种规格的节点类型和高性能 SSD 磁盘，有效保障数据的读写性能。
• 支持弹性扩展到上百个节点，能达到 PB 级数据的存储，满足用户不同类型的业务场景。支持故障节点探测及替换，保障集群高可用性。
• 具备全文检索功能。

数据查询分析可视化

• Elasticsearch 拥有全文检索、结构化搜索、数据过滤和指标统计等搜索功能，可以应用于信息搜索和数据分析等多种场景。
• Elasticsearch 提供了简单易用的 RESTful API 以及各种语言的客户端，用户可以很方便地构建自己的搜索服务。使用 Kibana，用户可以方便地在浏览器里对集群的数据进行搜索和统计分析。

网站服务器、移动设备、IOT 传感器等设备产生的日志都存在节点分散、种类多样、规模庞大等问题，这对需要通过日志搜索进行异常问题定位和业务分析等工作造成了很大的挑战。ES 提供了弹性可扩展、实时的集中式存储方案以及全文搜索功能，方便日志的统一管理和查询，帮助用户快速定位和发现问题，提高解决问题的效率。

电商商品搜索、移动应用搜索、企业内部信息搜索等海量数据下的站内搜索服务是高效获取信息的必要途径，ES 拥有全文检索功能，对结构化和非结构化数据都有良好的支持，同时还提供了简单易用的 RESTful API 和各种语言的客户端，方便用户快速搭建稳定的搜索服务，整合到已有的业务框架中。

在数据驱动运营的行业背景下，电子商务、移动应用、广告媒体等业务都需要借助数据分析和数据挖掘来辅助商业决策，而规模庞大的业务数据对数据的统计分析造成了很 大的挑战。ES 拥有结构化查询的能力，支持复杂的过滤和聚合统计功能，帮助客户对海量数据进行高效地个性化统计分析、发现问题与机会、辅助商业决策，让数据产生真正的价值。