UCloud Elasticsearch再升级 全力支持LBS场景
众所周知,Elasticsearch(ES)是日志分析ELK解决方案的重要一环,也是全文检索的好帮手。实际上,ES在LBS(Location based service)场景也同样好用,结合全文检索、结构化检索与分析,ES基本可以做到实时提供基于地理位置的多种信息。
UCloud Elasticsearch(UES)是基于Elasticsearch和Kibana打造的日志管理分析服务。为支持LBS场景,UCloud(优刻得)已于近日推出UES大内存机型,可支持配置16核64G,其性能可以满足更频繁的位置查询。
UES功能进一步升级
UES通过创建集群的方式来创建服务,集群自动初始化优良配置和丰富插件为用户提供快速创建、易于管理以及线性扩容。此外,UES还提供丰富的性能指标监控和可视化管理平台,高性能SSD磁盘有效提升海量日志数据存储、检索、分析的处理效率。通过本次功能升级,现已全力支持LBS场景。
LBS的应用场景有很多,生活中随处可见,比如社交应用中“附近的人”,或是本地服务应用中“附近的餐厅”等。还有一种不太引人注意的场景是零售行业广告营销中的位置营销(LBA)。LBA与前两种稍有不同,技术实现稍显复杂。下面以查看“附近的餐厅”场景为例,概述ES如何建立地理位置索引,以及如何用ES提供的REST API做位置查询。
(图:搜索当前点500米范围内的餐厅结果)
简单来说,ES在其中的作用分为两步。第一步是建立位置索引,存储餐厅经纬度坐标,在客户端用户开始查询时,用ES提供的geo_distance查询出一定距离内所有的餐厅。
本次示例选用UES服务作为基础服务支持,选择内存优化型实例配置,当数据量较大或地理位置查询较频繁时,集群类型可以选择UES提供的“主节点分离”型。
(图:UCloud控制台创建UES集群的界面)
◆ 创建mapping
ES支持geo_point和geo_shape两种地理位置数据结构类型。如果想用经纬度坐标表示位置,可以用geo_point字段;如果想存储和查询复杂的地形,可以用geo_shape字段。本次查询“附近的餐厅”应用场景使用geo_point更合适,代码示例如下:
PUT /index_name
{
"mappings": {
"TYPE_NAME": {
"properties": {
"location": {
"type": "geo_point"
}
}
}
}
}
◆ 建立索引
location字段被声明为geo_point后,就可以索引包含了经纬度信息的文档了。经纬度信息的形式可以是字符串、数组或者对象。例如,将[经度121.457,纬度31.215]的餐厅坐标点存入索引中,代码示例如下:
PUT index_name/index_type/1
{
"location": {
"lat": 31.215,
"lon": 121.457
}
}
◆ 距离查询
当一个用户在[经度121.453,纬度31.216]的位置查询附近2000米内所有的餐厅时,内部服务可以向ES服务发起geo_distance查询,查询参数包括距离2000米和用户经纬度(121.453, 31.216)。ES服务会返回符合条件的餐厅,本例中会包括上一步中经纬度(121.457, 31,215)的餐厅。
至此就完成了利用UES查询客户端用户附近一定范围内的餐厅需求。在查询期间不需要部署服务,也无需了解地理位置上两点距离的算法,只需向UES发请求即可。本文中讨论的场景也仅是ES服务在地理位置应用(LBS)场景的一个小示例,在实际应用中还有更多地形对比、结合地图SDK的位置聚合等功能,值得继续挖掘。
发现数据更多价值
经过近一年的产品迭代优化,UES在性能表现和功能上更为出色,主要升级点包括:
可以做故障自动恢复,无需担心服务不可用;
提供了节点升级功能,让用户有多种扩容选择;
增加Elasticsearch的6.2.1版本,并全量发布x-pack插件,用户可在控制台一键安装,使用Kibana时更安全,安装后即可在Kibana中看到Elasticsearch服务本身更多监控指标,使用方便;
上线海外可用区,为用户业务的出海需求提供更多支持。
目前,UES也接入了UCloud(优刻得)其它数据分析产品,例如用户可以将UES数据备份到UHadoop,保证了数据安全。未来,UES将会接入UKafka等更多UCloud(优刻得)数据分析产品,为用户提供整套数据挖掘、数据分析以及可视化方案。UES可以省去企业部署和维护的成本,从而发现数据的更多价值。
—End—
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