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Objet

Chaque application produit des logs qui sont souvent peu ou pas exploités en tant que sources d’informations potentielles. Pourtant, il est possible avec peu d’effort de construire une plateforme de collecte et d’analyse de logs permettant d’extraire des informations importantes comme des indicateurs sur la santé de l’application, mais aussi sur le comportement des utilisateurs, ou encore des données métiers.

Cet article a pour objectif d’expliquer comment mettre en place une infrastructure permettant de collecter, analyser, stocker et restituer les informations contenues dans les logs. Cette infrastructure s’appuie sur la suite ELK proposée par ElasticSearch BV:
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Contexte

L’objet de cette note est un retour d’expérience sur l’optimisation des performances d’un cluster elasticsearch dans le cadre de la mise en œuvre d’une solution de recommandation en ligne qui s’appuie sur MLLib / Spark / elasticsearch. Le diagramme ci-dessous illustre le découpage logique :

 

es1

 

elasticsearch est une solution de search distribuée et permet donc de répartir les données sur plusieurs serveurs. L’objet de cette note est de décrire les paramétrages réalisés sur chacun des nœuds pour obtenir une performance optimale.
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