Benefícios:

• Busca rápida e escalável em grandes volumes de dados.
• Armazenamento e indexação de dados em tempo real.
• API RESTful simples e poderosa para indexar e consultar documentos.
• Capacidade de distribuir dados e cargas de trabalho em múltiplos nós.
• Integração fácil com o Kibana para visualizações interativas e análise de dados.
• Suporte a full-text search e a buscas estruturadas e filtradas.

Ciclo de vida:

• Instalar o Elasticsearch em um servidor ou ambiente de nuvem.
• Configurar nós para formar um cluster de Elasticsearch para maior escalabilidade.
• Indexar documentos e dados utilizando a API RESTful ou ferramentas de ingestão de dados como Logstash.
• Executar buscas em dados utilizando o DSL (Domain Specific Language) do Elasticsearch.
• Monitorar e gerenciar o cluster usando o Kibana ou outras ferramentas de gerenciamento de cluster.
• Escalar o cluster horizontalmente conforme a demanda de dados e de busca aumenta.

Arquitetura:

• Cluster: Conjunto de um ou mais nós que armazenam dados e processam operações de busca e indexação.
• Node: Cada instância do Elasticsearch dentro de um cluster, responsável por armazenar dados e executar operações.
• Index: Armazenamento lógico que organiza os documentos e dados no Elasticsearch.
• Document: Unidade básica de dados no Elasticsearch, armazenada em formato JSON.
• Shard: Divisão de índices para distribuir dados e consultas entre múltiplos nós.

Recursos:

• Full-text search poderoso com suporte a relevância e pesquisa avançada.
• Análise de dados em tempo real para logs, métricas e eventos.
• Escalabilidade horizontal fácil com divisão de índices em shards e replicação de dados.
• Integração com Logstash e Beats para coleta e ingestão de dados em tempo real.
• Compatibilidade com o Kibana para visualizações de dados e dashboards interativos.
• Alta disponibilidade e resiliência através de replicação e distribuição de dados.