Stackのアップグレードに役立つヒントをご紹介します。ニュースパートナー投資家向け情報アワードElasticは検索会社です。これまでの歩みをご紹介します。Serviceをはじめましょう。KearnsShare7.0が出ました!このリリースでは861名のコミッターからの1万以上のプルリクエストが含まれています。最初に、コミュニティならびに従業員に感謝いたします。太平洋夏時間の2019年4月25日の午前8時に開催いたしますので、ぜひご参加ください。Anything)も行う予定です。日本でもライブウェビナーを4月23日に開催する予定です。日本のウェビナーの詳細はこちらのページをご覧ください。7.0はすでに利用可能です。Service(新機能を提供する唯一のマネージドElasticsearchのサービス)でいますぐお試しください。7.0では様々な機能がリリースされており、どこから始めれば良いか迷うかもしれません。いくつかを簡単にご紹介いたします。全体として明るく、最小限の構成になりました。目を引く変更内容は、新しいグローバルナビゲーションの導入です。スペースの切り替え、階層リンクの表示、パスワードの変更やログアウトなどのユーザー操作の開始を行うための固定ヘッダーを導入しています。Frameworkを作成しました。ほとんどを書き換えました。これらのコンポーネントを使用して、設計チームと技術部門の徹底的な努力により、スタイルやスタイルシートがどのように適用されるかについても大幅に簡略化しました。履歴の中で最も大きな機能の要求の1つであるKibana全体のダークモードを利用できるようになっています。ダッシュボードはレスポンシブデザインになったため、モバイルデバイスでの利便性を飛躍的に向上させる第一歩です。使いやすくし、壊滅的な障害に復旧できるようにすることに注力してきました。discoveryと呼ばれるクラスターの調整レイヤーを継続的に改善するということまで、複数のアプローチを行ってきました。両方の分野で、さらに大きな改善点が発表されています。Elasticsearchのための完全に新しいクラスター調整レイヤーが登場します。高速かつ安全で、使いやすさを備えています。これを達成するために、私達は設計を検証するために形式モデルを使用して私達の新しい分散合意アルゴリズムの理論的正当性に焦点を合わせることから始めました。Replication(VR)などのよく知られたコンセンサスアルゴリズムがありますが、Elasticsearchクラスターの要求には、クラスター変更のためのより高いスループット、クラスターの容易な拡大または縮小のサポート、およびシームレスローリングアップグレード戦略が必要で、これらの参照アルゴリズムでは提供できなかった機能がいくつかありました。新しいクラスター調整レイヤーには、人的ミスの可能性を減らし、壊滅的な障害から回復する際のより明確な選択を提供するいくつかの変更も含まれています。そのような中心的な要素において、信頼性、パフォーマンス、およびユーザーエクスペリエンスを一度に向上させることは容易ではありません。私たちは新しいクラスター調整レイヤーと、ここに到達するために私たちが引き受けたプロセスを誇りに思っています。詳細については、こちらのブログを読んでください。内の個々のノードを作成してます。ノードに送信する要求が多すぎる場合、または要求が大きすぎる場合、ノードはプッシュバックします。(その場合は別のノードで応答するなど)。ヒープサイズを持つノードの場合、ユーザーが大規模なマルチテナントクラスターではなく、そのようなクラスター単位のモデルに移動するほど一般的になり、これはさらに重要になります。7.0では、サービス不能なリクエストをより正確に検出し、それらが個々のノードを不安定にするのを防ぐためのリアルメモリサーキットブレーカを導入しました。この変更によってノードおよびクラスタ全体の信頼性がどのように向上するかについての詳細はこちらのブログを読んでください。関連度と検索の速度は優れた検索エクスペリエンスの要です。両方を向上させる基本的な機能をいくつか導入しています。上位kクエリの高速化:多くの検索ユースケースでは、クエリで上位k(20件など)の結果をすばやく表示することは、正確なヒット数(つまり、クエリに一致する結果の総数)よりもはるかに重要です。電子商取引のWebサイトで誰かが商品を検索している場合、検索クエリに一致した他の120,897件の結果ではなく、最も関連性の高い10件の結果に関心があります。これは、トップヒットを取得するときに大幅な速度向上をもたらします。法律や特許の検索のようなユースケースでは、単語やフレーズが互いに一定の距離内にあるレコードを検索する必要が生じることがあります。7.0のIntervalクエリは、そのようなクエリを構築するためのまったく新しい方法を導入しており、以前の方法(スパンクエリ)と比べて使用および定義が非常に簡単です。Intervalクエリはまた、スパンクエリと比較してエッジケースに対してはるかに回復力があります。カスタムスコアは、関連性と結果のランク付けをより細かく制御したい、高度な検索のユースケースの基本です。Elasticsearchは、初期の頃からこれを実行する機能を提供してきました。7.0では、レコードごとにランク付けスコアを生成するための、よりシンプルでモジュール式、そしてより柔軟な方法を提供する、次世代の関数スコア機能が導入されています。新しいモジュール構造により、ユーザーは一連の算術関数と距離関数を組み合わせて任意の関数のスコア計算を構築し、結果のスコア付けとランク付けをより詳細に制御できます。長年にわたり、ジオサポートがElasticsearchに最初に追加された、Bkd-Treeデータ構造をLuceneに導入してそれを使用するまで、ジオデータのサポートは継続的に向上しています。Mapsサービスにより、ジオシェイプクエリのパフォーマンスが25倍以上向上しました。7.0では、この改善を継続し、ユーザーが結果データの形状を変更することなく地図上でズームインおよびズームアウトできるように(ジオ)地図タイルを処理するためのElasticsearchの新しい集計を導入します。アグリゲーションでは、geopointsをグリッド内のセルを表すバケットにグループ化し、各セルをマップ内のタイルと関連付けます。この変更の前は、長方形のタイルは異なるズームレベルで向きが変わるため、ズームレベルの変更に伴ってシェイプのフリンジがわずかに変わる可能性がありました。Mapsはすでにこの新しい集計を使用しています。Trailなど、このレベルの精度は重要です。Stackを使用するの多くがデータシリーズデータを扱っています。複数のシステムやサービスにわたって、イベントの正確な順序付けと関連付けを行うことが重要です。これまで、Elasticsearchはミリ秒単位でのみタイムスタンプを格納していました。7.0では数桁のゼロが追加されてナノ秒の精度が扱えます。高頻度のデータ収集を必要とするユーザーは、このデータを正確に格納してシーケンス処理するために必要な精度を持つことができます。Foundationの商標です。