开源最大的特征就是开放性，云生态则让开源技术更具开放性与创造性，Elastic 与阿里云的合作正是开源与云生态共生共荣的典范。值此合作三周年之际，我们邀请业界资深人士相聚云端，共话云上Elasticsearch生态与技术的未来。

本篇内容是上海乐言信息科技有限公司Elasticsearch、Kafka负责人徐二涛分享的Elasticsearch在乐言的多场景应用实践。
分享人：上海乐言信息科技有限公司Elasticsearch、Kafka负责人徐二涛

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关于Elasticsearch在乐言科技的多场景应用实践，本文将通过三个部分展开介绍：

• 背景介绍
• ES的核心价值
• ES在乐言的应用场景
• ES面临的挑战

一、背景介绍

上海乐言信息科技有限公司（下文简称“乐言科技”）成立于2016年4月，致力于将AI前沿技术赋能各垂直行业客户，在电商客服、金融咨询、政务问答医疗问诊等领域有广泛应用。

乐言科技的AI智能客服产品“乐语助人”，具备了自动应答训、训练客服、协同人机交互等功能。

二、ES的核心价值

展开介绍ES的核心价值前，首先介绍下ES在乐言科技的业务体量，Elasticsearch在乐言科技支持了多条业务线，包括乐语助人、智能营销、智能推荐、汇乐读。

乐言科技各个业务使用ES的情况都不相同，目前共有30多套ES集群，每天产生50T的数据量，每月的存储数据量级达到P级，双十一期间每天写入数据甚至达到每秒200万。

ES的核心价值离不开Elastic Stack生态圈。近几年Elastic有很大的发展，一方面它的使用场景很丰富，主要是基于ES的搜索和分析，具有多种场景应用。目前，ES可以提供的解决方案有搜索、日志分析、指标分析和安全分析等。

在开源领域，ES有比较成熟的技术组件，比如可视化的Kibana，搜索和查询可以在Kibana汇集成各种各样的直观的图表和柱状图。Elasticsearch是分布式存储计算一组多副本的，在保证高可用性下又保证性能。数据抓取主要有Logstash和Beat。Beat可以结合开源组件自己编写。

从商业的角度来看，X-pack具有更丰富的功能，比如安全、报警、监控和图查询、机器学习等方面。这些X-pack的功能对于开源来说是比较缺乏的，当下很多云厂商都对以上这些功能做了封装。

三、ES在乐言的应用场景

ES在乐言科技的应用场景很丰富，比如日志分析搜索、业务搜索、运营数据、数据分析等等。

在日志系统，乐言科技主要收集外部日志、系统日志、堡垒机日志和业务日志。在业务搜索领域，主要包括商家后台的话术搜索、问答搜索和商品过滤。运营数据包括运营系统的Galaxy系统、运营人员和图标绘制。Galaxy系统也是基于ES研发的，由于ES开箱即用的搜索功能和数据分析功能，大大提高了开发效率。

在运营系统中，运营人员使用Galaxy系统可以很好的进行数据分析，在Kibana上也可以进行多种多样的图标绘制。数据分析后，Kibana也可以支持导出。另外，还有丰富的Rest API可以调用。

在数据分析方面，乐言科技可以对用户的数据打各种各样的标签，然后每天离线实时写入ES，最后生成用户画像、用户标签和统计分析。

总而言之，在数据挖掘和分析方面，ES提供了不可小觑的能力。

ES在乐言科技的应用场景——日志搜索分析

日志系统在乐言科技有很广泛的应用。乐言科技的日志架构是经典的ELK架构。ELK架构最左边是系统日志，通过syslog输出到Kafka；Web日志通过Logstash做一些解析，然后将结构化的数据写入到Kafka；容器日志是基于filebeats实现服务发现的一些功能，可以将容器打上不同的tag，再将需要收集的容器打到不同的Kafka的Topic；应用日志封装了SDK，通过log组件接入Kafka-appender, 然后将数据通过序列化再写入Kafka。

Kafka基于*到Elasticsearch，不仅支持基于pro buff的解析，针对logstash来说也能节省不少资源，大大提高Elasticsearch的写入。Kibana是基于业务日志和系统日志的搜索。

在日志采集中，应用日志主要用于异常日志和慢日志，用来定位问题；Web日志主要用于监控web服务器的运营情况，以及一些Web服务器请求情况的监控；系统和堡垒机日志，可以进行一些日志的分析，用来做安全分析。

ES为日志提供了一套比较完美的解决方案，它的主要特点就是任何一个开发运维的同学都可以使用成熟组件，并通过简单的部署搭建一个完整的日志分析服务。从日志的实时性来讲，即使在亿级的日志也能达到10秒级的查询，相对于传统的数据解决方案小时级的时效性都是非常高的。即使在亿级别的日志，在交互式分析上ES的搜索响应也可以做到秒级。

ES提供了非常丰富的查询分析能力，支持全文搜索。由于ES基于倒排索引和存储数据结构，基本所有不同类型的搜索都可以实现。作为不同行业日志搜索最广泛的形式，ES非常完美地解决了日志实时分析应用场景，这也是最近几年ES快速发展的原因之一。

ES在乐言科技的应用场景——Web日志统计分析

针对Web的请求监控，ES可以对请求状态码占比及实时的qps进行绘制图标，比如基于timeline走势的绘图，或基于一些维度的饼状图等等。

在这样的Web日志系统，排障是交互式的可视化操作，非常方便。比如发现一个请求有大量的502， 就可以在Kibana上通过过滤条件过滤出502的相关请求，可以看到502的surname等信息。总而言之，在Web日志分析方面有很强的竞争力。

另外，ES还可以支持扩展，可将来源IP进行GeoIP库的解析，比如解析成地理位置，或查看Web请求分布的情况。

ES在乐言科技的应用场景——业务搜索

业务搜索在商家后台，包括商品过滤、话术搜索、问答搜索和搜索结果排序等功能。对ES搜索条件可以进行多维度的组合。

在业务搜索方面来说，最主要的特点是高可用性，ES的高可用性可达到99.99%。这依赖于阿里云ES，可以创建跨区的部署，支持单机可用的故障容灾。业务搜索一般都比较复杂，ES搜索的高性能也非常突出。它支持单台万级qps搜索，响应实践平均在30毫秒以内。

ES在乐言科技的应用场景——运营数据分析

运营数据分析可以对店铺、订单、商品或用户等维度绘制运营数据监控图表，包括饼图、柱状图或基于时间线的线状图。

由于ES在多维度的聚合排序是相当强劲的，所以ES在开发能力上有丰富的Rest API 非常方便，对于开发效率的提升也很有帮助。

ES有成熟的可视化工具，这就对运营成员很友好，使得他们的学习成本降低，非常简单的就可以绘制各种分析或监测所需的图表，包括在Kibana中检索的数据做过滤，或用于其他的分析等等。

ES在乐言科技的应用场景——数据分析

乐言科技的数据分析会给用户打多种多样的标签，离线统计之后形成用户画像，写入ES，再通过ES的强大聚合和分析能力，观察老用户的流失率和新用户的情况，包括复购用户等等很多有价值的数据。同时，基于ES搜索分析的能力，在大数据报表生成方面，也是很方便的。

总而言之，ES在未来数据挖掘中可以提供更多帮助。

四、ES面临的挑战

ES在使用过程中面临的挑战包括日志和搜索两方面。

日志的挑战

从日志的角度来看，数据量非常大，每天有超过50T的数据产生，若保留30天就会达到P级的日志；日志还有低延迟和高并发写入的特点，这就需要SSD存储，随之而来的就是成本高的问题。

所以从日志的角度来看，挑战就是还没有很好的节约成本的架构。乐言科技的解决方案是采取hot&warm+oss归档的架构。Hot主要是基于SSD节点进行存储，且只保留7天数据，超过7天会定期转存到warm节点，它的成本相对较低。同时这些数据都会写入OSS归档一份，用于查询超过1个月的数据。另外Logstash和Beat在Kafka写的效率不高，这里乐言科技重新编写了*，以节省资源。

另外，通过APP名称建索引，然后不同APP名称对应的索引在ES中表留了时效性，也可以节省成本，包括约束研发、打印日志的规范等等。

搜索的挑战

搜索的挑战主要是高可用性和高性能，不仅要达到99.99%可用性还要做到比较丰富的性能查询。所以从单机可用区故障容灾方面来讲，主要是使用阿里云ES在创建过程中创建的多可用区，即使这样也避免不了ES集群会有故障。所以在重要的ES搜索方面，乐言科技的解决方案是做了一主一备的搜索。一主一备是双写，主份是以查询为主的，备份也可以进行少量级别的查询。如果主份有问题，程序可以自动接入到备份集群。

在开源Elasticsearch的安全性也是很大的挑战。针对这个问题的解决方案，乐言科技做了基于Aliyun Elasticsearch支持的X-pack认证，通过不同的role和user完成关系架构，然后分配给所有级别一个权限，以保证数据的安全性。