应用场景

日志分析与全观测

在复杂业务场景下，海量服务器、物理机、Docker容器、移动设备和IoT传感器等设备中，往往存在着结构分散、种类多样、规模庞大的各类指标、日志和APM数据，对全链路的异常问题定位、业务分析与运维带来了巨大的挑战。用户往往很难从繁杂的日志中获取价值，却要承担其高昂的存储成本。

阿里云Elasticsearch能够通过Beats、Logstash等组件，快速对接各种常见数据源，提供弹性可扩展的集中采集和开箱即用的存储分析能力。并借助Kibana仪表盘，高效地构建数据可视化运维看板，并在看板中灵活地配置主机名称、IP地址、部署情况、显示颜色等信息。最终帮助您在海量数据中快速定位和发现问题，提高解决问题的效率，从而让日志数据产生价值。

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信息检索

每一个生活在移动互联网中的用户，每天都在查询各种各样的信息。例如查询信用卡账单、电子发票、附近的餐厅酒店、媒体咨询、购物订单、交通物流等。为了帮助用户高效获取信息，广大企业需要实现面向海量数据的信息检索服务。

相对于传统关系型数据库，Elasticsearch拥有强大的全文检索能力，并提供了简单易用的RESTful API 和各种语言客户端。只需要几毫秒的时间，即可在PB级结构化和非结构化的数据中找到匹配信息。您可以使用阿里云Elasticsearch的高可用性和易用性，实现复杂组合、条件和模糊查询，轻松应对各类文本、数字、日期、IP地理数据，乃至图像、音视频数据的高性能读写。从而快速搭建电商商品或订单检索、App搜索、企业CRM（Customer Relationship Management）系统等检索服务，并整合到已有业务框架中。

相关文档：通过DataWorks将MySQL数据同步至Elasticsearch

数据智能

随着游戏、教育、零售等各个行业的快速发展，除了底层系统的日志指标数据外，往往还存在着规模庞大的业务数据，例如用户行为、行车轨迹、交易记录等。在数据驱动运营的行业背景下，深入统计分析和挖掘业务数据，为上层业务发现问题与机会并辅助商业决策，才能真正让数据产生价值。

阿里云Elasticsearch拥有结构化查询能力，并支持复杂过滤和聚合统计功能。不仅可以快速、高效地分析用户行为、属性、标签等各类数据，实现目标人群的精准触达；还能借助Kibana，完成业务数据的统计分类以及大盘的搭建，从而在电子商务、移动应用、广告媒体等多个场景下，高效统计并分析海量数据，深入挖掘业务的数据价值。