Elasticsearch Avaliações e Detalhes do Produto

Tenho usado o Elasticsearch há algum tempo, e a primeira coisa que sempre me impressiona é a sua velocidade. Não importa se estou pesquisando em logs, textos ou dados analíticos, ele entrega resultados incrivelmente rápidos uma vez que está devidamente configurado. Também gosto de como ele escala bem; adicionar mais nós permite que ele lide com cargas de trabalho cada vez maiores de forma suave.

Também aprecio sua flexibilidade. O Elasticsearch suporta desde buscas simples por palavras-chave até agregações mais avançadas, autocompletar e até mesmo correspondência aproximada. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O Elasticsearch não é particularmente plug-and-play. Há uma curva de aprendizado notável, especialmente quando se trata de configurar clusters, ajustar shards e réplicas, e manter um desempenho estável à medida que o volume de dados aumenta. Se você não dimensionar sua configuração corretamente, ela também pode se tornar bastante intensiva em recursos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O Elasticsearch é uma plataforma de busca e análise fantástica. É fácil de usar como uma ferramenta SIEM, e criar exceções é simples. Eu realmente aprecio os esquemas de campo ECS, a configuração de agente/frota/integrações e a qualidade do suporte. Essas características tornam a plataforma flexível e agradável de trabalhar.

Eu uso o Elastic todos os dias com nosso SIEM.

É fácil de configurar sem certificados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A documentação poderia ser melhorada—especialmente em torno de "detecção como código", que é difícil de configurar e mal documentada. Ter "exceções como código" também seria uma ótima adição. Sinto falta de certos recursos que concorrentes como o Wazuh oferecem, como um scanner de vulnerabilidades embutido. Outra lacuna é a falta de blogs impulsionados pela comunidade e exemplos de integração (como os publicados no Medium pela SOCFortress para o Wazuh). Finalmente, acho estranho que certas buscas com curingas (por exemplo, *teste* em grandes conjuntos de dados como logs do Palo Alto) possam travar todo o sistema.

Eu esperaria que, para pequenas empresas, houvesse uma rotação automática e confiança para certificados entre clientes e servidor de frota, ou entre nós. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O Elasticsearch é extremamente rápido, escalável e confiável para lidar com grandes volumes de dados. Eu o usei extensivamente para gerenciamento de logs, consultas de busca e análises, e ele consistentemente entrega resultados em tempo quase real. Sua flexibilidade com consultas, gerenciamento do ciclo de vida de índices e clustering o torna uma parte essencial de nossa infraestrutura. O ecossistema em torno do Elasticsearch (APIs, integrações, documentação) facilita a extensão e adaptação a diferentes casos de uso. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Gerenciar clusters em grande escala pode ser desafiador às vezes, especialmente em relação ao balanceamento de shards, operações de force merge e tratamento de respostas de limite de taxa 429. Embora seja muito poderoso, certas operações avançadas exigem conhecimento profundo para evitar gargalos de desempenho. Dito isso, uma vez ajustado corretamente, funciona extremamente bem e de forma confiável. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu uso o Elastic diariamente, e os recursos de visualização e exploração de logs são muito agradáveis e fáceis de usar uma vez que você conhece a solução. O Fleet permite uma maneira simples de adicionar agentes, mesmo em implementações offline, e a documentação nesse contexto é muito boa. O Elastic SIEM também é agradável de usar, mas é importante ter em mente a retenção de eventos e processos do Elastic, pois eles podem ocupar muito espaço de armazenamento. O suporte é muito bom, embora o chat de IA nem sempre seja útil, já que às vezes pode apontar para artigos desatualizados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

No geral, estou muito satisfeito com o Elastic, mas a maior desvantagem para mim é a documentação. Muitas vezes é pouco clara ou incompleta, especialmente quando se trata do Elastic Agent e todas as integrações. Isso torna a configuração e a resolução de problemas mais complicadas do que deveriam ser. Um dos desafios que enfrentei foi com a análise de logs na integração de entrada personalizada TCP. A documentação não é muito clara, e nem sempre é óbvio quais pré-processadores podem ser usados ou como configurá-los adequadamente. Claro, eu deveria estar usando pipelines, mas já que o Elastic fornece tal solução, ela deveria ser devidamente documentada. Às vezes, mesmo ao depurar pipelines, nem tudo é claro ou fácil de entender. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Recurso APM, eu gosto do recurso APM no Elastic que ajuda a identificar os endpoints que falham ou serviços que não estavam saudáveis em algum momento. A forma como ele mostra a transação de falha, latência, throughput e mapeamento com serviços é útil no meu trabalho diário. O recurso de dependências é um ótimo complemento para identificar quais outros serviços estão sendo afetados devido ao problema. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Procurando por logs antigos. Em um de nossos clusters, é difícil para nós obter os logs antigos quando pesquisamos com qualquer padrão. Não acho que isso seja totalmente devido ao Elastic, tem mais a ver com nossos logs e configuração de camadas também. Além disso, obter os logs e métricas do servidor de banco de dados é algo que considero difícil. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O Elasticsearch oferece capacidades de busca extremamente rápidas e poderosas, mesmo em conjuntos de dados muito grandes. Eu gosto de como ele é flexível com indexação e consulta de dados estruturados e não estruturados. Sua capacidade de lidar com busca de texto completo, filtragem e agregações o torna ideal para análises e monitoramento em tempo real. A integração com o Kibana adiciona um forte suporte de visualização, ajudando-nos a explorar facilmente tendências e padrões. A natureza distribuída do Elasticsearch garante escalabilidade, tornando-o adequado para sistemas de produção de alto volume. Também é muito fácil de integrar com diferentes aplicações e pipelines de dados, o que torna a adoção suave entre as equipes. A implementação é direta, com documentação clara e suporte da comunidade que reduz a curva de aprendizado. O suporte ao cliente também é excelente. Na minha organização, usamos com muita frequência, pois todos os logs, rastreamentos de serviço e erros são centralizados no Elasticsearch para depuração e monitoramento. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Embora o Elasticsearch seja poderoso, ele pode ser intensivo em recursos e requer uma configuração cuidadosa para evitar gargalos de desempenho. Configurar clusters e gerenciar a alocação de shards pode ser complicado para iniciantes. A sintaxe de consulta, embora flexível, pode parecer complexa para novos usuários. Além disso, à medida que o tamanho dos dados cresce, gerenciar índices e otimizar consultas requer um esforço contínuo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Gosto mais de como o Elasticsearch lida com grandes quantidades de dados de maneira escalável e eficiente, tornando mais fácil gerenciar e escalar à medida que meus dados crescem. Além disso, o amplo suporte da comunidade e a integração com outras ferramentas fazem dele uma adição valiosa ao meu fluxo de trabalho de processamento de dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Embora eu aprecie os muitos benefícios que o Elasticsearch oferece, algumas desvantagens incluem a curva de aprendizado acentuada, a potencial complexidade na gestão e manutenção, e o risco de sobrecarga de desempenho. Além disso, garantir configurações de segurança e gerenciar problemas de consistência de dados são cruciais para evitar a perda ou corrupção potencial de dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O Elasticsearch é incrível para buscas rápidas e flexíveis. É excelente em lidar com grandes quantidades de dados e fornecer resultados quase instantâneos. Você pode buscar, filtrar e analisar texto, números, logs, praticamente qualquer coisa. É super útil para construir motores de busca, sistemas de monitoramento e painéis em tempo real. Velocidade, escalabilidade e poderosa busca de texto completo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O Elasticsearch é poderoso, mas nem sempre é fácil. Ele pode gerar erros que são difíceis de rastrear, especialmente com consultas complexas. A configuração e o dimensionamento exigem esforço, ele usa muitos recursos, e os recursos de segurança são limitados, a menos que você pague. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

1. Pesquisa quase em tempo real

2. Grande escalabilidade

3. Em nosso cenário, ajuda-nos a centralizar logs e métricas de diferentes sistemas em uma plataforma pesquisável, ajudando nossas equipes de operações de TI e segurança a resolver problemas rapidamente.

4. Suporta pesquisa de texto completo, filtros, consultas geoespaciais e muito mais, tudo no mesmo mecanismo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

1. Alto uso de recursos - É um produto que consome muito CPU e memória.

2. É bastante caro e complexo de gerenciar em grande escala. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Como Arquiteto de Soluções Líder, trabalhei extensivamente com o Elastic nos últimos anos, e ele se tornou uma pedra angular da nossa infraestrutura. Desde a agregação de logs até análises em tempo real e observabilidade, o Elastic oferece consistentemente alto desempenho e flexibilidade.

Usamos o Elasticsearch para alimentar painéis que processam grandes volumes de dados de várias fontes, incluindo MySQL e o próprio Elastic Search. A capacidade de criar índices personalizados, mapeamentos e usar APIs REST como Bulk e Multi Get tornou nossa ingestão e recuperação de dados perfeita. O suporte da plataforma para métricas e agregações nos ajudou a construir visualizações significativas e melhorar a tomada de decisões operacionais.

A integração do Elastic com plataformas de nuvem como Azure e AWS tem sido tranquila. Implantamos o Elastic Stack em ambientes de produção e aproveitamos suas capacidades para busca distribuída, registro de logs via Logstash e visualização através do Kibana. Os materiais de treinamento e a documentação interna foram instrumentais na integração de novos membros da equipe e na escalabilidade do nosso uso.

O que mais se destaca é o compromisso do Elastic com a inovação. Seu recente avanço em IA de Busca e aplicações alimentadas por IA generativa, como destacado nos eventos Elastic{ON}, mostra que eles não estão apenas acompanhando — estão liderando.

Prós:

Capacidades de busca poderosas com suporte para busca vetorial e semântica

Arquitetura escalável para grandes conjuntos de dados

Integração perfeita com plataformas de nuvem e contêineres

Excelentes ferramentas de visualização via Kibana

Forte comunidade e documentação

Contras:

A configuração inicial e o ajuste podem ser complexos para novos usuários

Os modelos de licenciamento e preços poderiam ser mais transparentes Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Contras:

A configuração inicial e o ajuste podem ser complexos para novos usuários

Os modelos de licenciamento e preços poderiam ser mais transparentes Análise coletada por e hospedada no G2.com.