Verteilte Queries mit ElasticsearchHorizontale Skalierbarkeit oder die Parallelisierung von Abfragen ist ein verbreiteter Ansatz, um hochperformante Systeme zu bauen. Doch wie sieht die Implementierung davon konkret aus?
Ein Anwendungsbeispiel soll die verteilte Suche und ihre Implementierung in Elasticsearch sein. Wie können dabei Daten
* verteilt und repliziert geschrieben werden,
* abgefragt und durchsucht werden,
* und wo sind die Grenzen dieses Systems?
Neben dem Wie sehen wir uns speziell auch die Grenzen und Kompromisse dieses Ansatzes an, damit Teilnehmer lernen können, wie sich derartige Systeme für ihre Einsatzzwecke verwenden lassen.
Vorkenntnisse
Grundlegende Kenntnisse verteilter Systeme sind notwendig. Wissen über Suche hilfreich, aber nicht Voraussetzung.
Lernziele
Teilnehmer lernen, wie verteilte Suche funktioniert, was die Stärken dabei sind und wo es theoretisch sowie praktisch Grenzen der Implementierung gibt.
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Philipp Krenn
@xeraa
ist Teil des Infrastructure Team und Developer Advocate bei Elastic und spricht mit Begeisterung über Volltextsuche, Analytics sowie Echtzeitdaten. Er trägt regelmäßig auf Konferenzen und Meetups über alle Themen rund um Suche und Analytics, Datenbanken, Cloud Computing und DevOps vor. Philipp lebt in Wien, wo er mit Software experimentiert und Meetups organisiert.