Elastic Stack 7.3 bietet mit Elastic Maps ein Tool zur Geodatenanalyse

Elastic hat Version 7.3 ihres Elastic Stack veröffentlicht, einer Sammlung von Open-Source-Software zur Suche in großen Datenbeständen. Neben den zu erwartenden Updates für Elasticsearch und Kibana ist die größte Neuerung wohl die allgemeine Verfügbarkeit von Elastic Maps, einem Tool zur Geodatenanalyse innerhalb von Elastic.

Damit sollen Entwickler, die Geodaten in ihren Projekten mit dem Elastic Stack verwenden, über eine neue Visualisierungsebene verfügen, in der sich die Daten besser analysieren und darstellen lassen.

Ein kurzer Überblick zu Elastic Maps

Das Unternehmen hatte Elastic Maps erstmals als Betaversion im Rahmen von Elastic Stack 6.7 vorgestellt. Anwender können damit unter anderem Positionsdaten anlegen, die Elastic wie normale Datenpunkte behandelt. Dadurch lassen sich beispielsweise Landkarten erstellen, die man dann in ein Kibana-Dashboard einbinden kann. Dort stehen dann weiterführende Funktionen zur Verfügung wie etwa ein Zeitreihendiagramm oder Word-Clouds. Die Karten sind interaktiv, sodass Nutzer beispielsweise Bereiche markieren können, um nach den dort abgebildeten Daten zu filtern.

Außerdem können Entwickler Ebenen auf der Basis bestimmter Kriterien klassifizieren. So lässt sich beispielsweise festlegen, dass sich das Aussehen der Karte nach dem Status (z. B. Host-Uptime) oder nach bestimmten Grenzwerten (z. B. Reaktionszeit eines Dienstes) ändert. Zur Verdeutlichung geografischer Positionen auf einer Karte stehen darüber hinaus unterschiedliche Symbole zur Verfügung, deren Größe, Farbe und Ausrichtung statisch oder dynamisch angepasst werden kann. Zusätzlich können Nutzer bei Anwendungsfällen, in denen es darum geht, den letzten Status nachzuverfolgen, mit der "Top Hits"-Aggregation in Elasticsearch die letzte bekannte Position auf einer Ebene darstellen.

Eine detaillierte Erläuterung des Funktionsumfangs von Elastic Maps findet sich in den dazugehörigen Release Notes.

Kibana und Elasticsearch

Neben Elastic Maps erweitert Kibana außerdem das Zusammenspiel mit dem Authentifizierungsdienst Keberos. Das Tool verfügt nun über einen Authentifizierungsprovider für Kerberos, der Nutzern ein Single-Sign-On (SSO) ermöglichen soll, sodass sie sich in Kibana einloggen können, ohne ständig das Passwort neu eingeben zu müssen.

Auf der Suchebene von Elasticsearch können Anwender nun eine neue rare_terms-Aggregation einsetzen, die einen ressourceneffizienten Algorithmus einsetzen soll. Er soll sich vor allem für die Suche nach sogenannten Long-Tail-Keywords eignen, also solche Suchanfragen, die sich aus mehreren Keyword-Kombinationen ergeben.

Eine vollständige Liste aller Neuerungen im Elasticstack findet sich in einem Blogbeitrag seitens Elastic. (bbo)