不只會用，本書教你如何正確及有效率的使用 Elastic Stack！
融合多年實戰、顧問及教學經驗，少走冤枉路的絕佳利器！
✍ 集結 Elasticsearch Index 資料管理的重要觀念及最佳實踐原則
✍ 揭密 App Search 如何運用 Elasticsearch 打造產品的實踐方式
✍ 收錄 Indexing、Searching、Storage、Sharding 等 59 項最佳化技巧
本書內容改編自第 12 屆 iT 邦幫忙鐵人賽 Elastic Stack on Cloud 組冠軍網路系列文章──《喬叔帶你上手 Elastic Stack 》。作者喬叔在多年 Elastic 相關實務及教學經驗中，發現有太多因不了解原理而踩坑的案例，因此在本書集結 Elasticsearch Cluster 部署、Index 運作原理、Index 資料管理的最佳實踐，並以 App Search 產品實例深入探討其運用 Elasticsearch 打造應用程式的實務作法，以及收錄 Indexing、Searching、Storage、Sharding 等 59 項最佳化技巧，剖析 Elastic Cloud 與自行架設 Cluster 的優劣比較。
無論是剛入門的新手，或是已經在使用 Elastic Stack 的老手，都能更正確及更有效率的運用 Elastic Stack 來處理分析大量資料或是打造滿足商業需求的搜尋功能，絕對是能讓你少走許多冤枉路的絕佳利器。
專業推薦
「書中很貼心的提及許多 Elasticsearch 的地雷與陷阱，還有很多實務上會面臨的難題與解決方案，閱讀時經常會有許多 aha moment（頓悟時刻）出現，也經常會有許多會心一笑的地方，可以想像喬叔多年累積的 Elastic Stack 功力有多麼深厚，也相信讀者可以從本書獲益良多！」────多奇數位創意 技術總監 / Google Developer Expert / Microsoft MVP｜Will 保哥
「本書針對 Elastic Stack 的核心，尤其是 Elasticsearch 提供了許多進階的說明與實務的要訣，『江湖一點訣』，老師傅的價值就在於能找到整條生產線上該換的那顆螺絲，而這需要多年實務的經驗累積，需要解決許多緊急又重要的線上問題才能淬煉出來的知識與技巧，這是官網與許多網路上文章不會寫、查不到，或是不夠系統化整理出來，以利於幫助我們學習的。」────台灣知名技術教練 91｜陳仕傑
「知其然，亦需要知其所以然；IT 人有時為了求快，經常會匆忙的採用 Tech Stack 來解決問題，但往往事後卻未能補足該 Tech Stack 的關鍵知識。本書推薦給所有曾經採用、考慮採用及正在採用 Elastic Stack 的 IT 人，不論你是否已是 ELK 的高手，相信本書一定有值得你好好閱讀品嚐的地方。」────DevOps Taiwan 社群志工 艦長｜陳正瑋
「總結和分享是工程師的天性，感謝 Joe 的分享，這本書包含了基礎的入門知識、進階的調校與最佳化技巧，無論你對 ELK 的認識如何，相信都能在其中得到豐富的收穫。」────街口支付技術長｜林世鵬
具体描述
深入剖析现代数据架构：从基础理论到前沿实践 本书聚焦于构建、优化和维护高性能、高可扩展性的数据处理与分析系统。 在数据爆炸性增长的今天，如何高效地采集、存储、查询和可视化海量数据，是每一个技术团队面临的核心挑战。本书旨在为系统架构师、后端工程师、DevOps 专家以及数据分析师提供一套系统化、可落地的知识体系，帮助读者超越工具的表面功能，真正理解数据驱动型系统的底层逻辑和优化路径。 第一部分：数据生命周期管理与基础架构选型 本部分将首先建立一个现代数据处理系统的宏观视图。我们将深入探讨数据从产生到最终价值释放的完整生命周期：数据采集（Ingestion）、传输（Transport）、存储（Storage）、处理（Processing）与可视化（Visualization）。 分布式系统的基石： 详细阐述为什么现代应用需要采用分布式架构，并对比不同分布式存储方案的优劣，包括它们的CAP理论取舍、一致性模型以及分区容错机制的实际影响。我们将分析一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition Tolerance）在不同业务场景下的权衡点。 消息队列的精髓： 消息队列是实现系统解耦和异步处理的关键。本书将深入探讨不同消息队列技术（如基于日志的系统与基于Broker的系统）的设计哲学。重点分析持久化策略、消息传递保证（At-least-once, Exactly-once, At-most-once）的实现细节，以及如何通过流量整形和背压机制来保护下游服务不被瞬时高峰冲垮。 数据湖与数据仓库的融合： 在数据结构化程度日益多样化的背景下，理解数据湖（Data Lake）的灵活性与数据仓库（Data Warehouse）的结构化优势至关重要。我们将剖析现代数据架构中如何融合这两者的最佳实践，探讨Data Lakehouse 架构的演进方向，以及如何利用开放格式（如Parquet, ORC）实现跨平台的互操作性。 第二部分：高性能数据检索与查询优化 数据存储只是第一步，高效的检索才是体现价值的关键。本部分将聚焦于如何设计高效的索引结构和查询策略，以应对复杂的、高并发的查询需求。 倒排索引的深度解析： 超越基础的倒排索引概念，我们将深入讲解词项字典（Term Dictionary）、文档列表（Postings List）的存储结构优化，以及它们如何影响磁盘I/O和内存使用。特别关注压缩技术（如Delta Encoding, Variable Byte Encoding）在减少索引体积和提高查询速度上的作用。 向量检索与相似性搜索： 随着非结构化数据（文本、图像、音频）的激增，传统的关键词匹配已无法满足需求。本章将全面介绍向量嵌入（Vector Embeddings） 的生成原理，并详细讲解近似最近邻（ANN）搜索算法，如HNSW (Hierarchical Navigable Small Worlds) 的结构和性能考量，以及如何在高维空间中实现高效的相似度计算。 查询执行计划的剖析： 学习如何阅读和理解复杂查询的执行计划。我们将拆解查询优化器的工作流程，从谓词下推（Predicate Pushdown）到索引选择，再到多阶段聚合的执行顺序。重点讨论如何通过调整查询语句的编写方式、利用缓存机制和优化数据布局（如Clustering/Sorting Keys）来显著提升查询响应时间。 实时流处理的同步与一致性： 探讨在实时数据流中进行聚合、窗口计算（滚动窗口、滑动窗口、会话窗口）的最佳实践。我们将比较不同流处理引擎（如基于微批处理与原生流处理）在延迟、吞吐量和状态管理方面的差异，并重点解决事件时间（Event Time）与处理时间（Processing Time） 的时间语义偏差问题。 第三部分：系统可观测性与运维工程 一个健壮的数据系统必须具备卓越的监控、告警和自我修复能力。本部分关注于如何将运维（Ops）融入到数据系统的设计和部署流程中，实现真正的“可靠性工程”。 度量（Metrics）的设计哲学： 不仅仅是收集CPU和内存使用率。我们将探讨针对数据系统的核心业务指标，例如查询延迟的P95/P99分布、索引延迟、数据丢失率等“黄金信号”的设计。重点分析如何选择合适的度量粒度和采样策略，以平衡监控的精确性与存储成本。 分布式追踪与根因分析： 在微服务和复杂数据管道中，一次请求可能经过数十个节点。分布式追踪（Distributed Tracing）是识别性能瓶颈的利器。本书将介绍追踪上下文的传播机制（如使用Correlation IDs），以及如何利用这些数据快速定位延迟的来源是网络、计算还是存储瓶颈。 容量规划与性能基准测试（Benchmarking）： 如何预测系统在高负载下的行为？我们将介绍科学的容量规划方法，包括如何设计代表性负载模型（Workload Modeling），以及如何使用压测工具（Load Testing Tools）进行极限压力测试，以发现系统的实际瓶颈（如线程池饱和、锁竞争或网络I/O限制）。 自动化运维与基础设施即代码（IaC）： 介绍如何利用配置管理和IaC工具（如Terraform, Ansible）来自动化数据集群的部署、扩展和灾难恢复流程。重点探讨蓝绿部署（Blue/Green Deployment）和金丝雀发布（Canary Release） 在数据管道升级中的应用，确保系统零停机地迭代新版本。 第四部分：安全、合规与数据治理 在数据驱动的时代，数据的安全性和治理变得与性能同等重要。本部分将探讨如何构建一个安全、可信赖的数据环境。 细粒度权限控制（RBAC/ABAC）： 详细讲解如何在复杂的数据访问场景中实施基于角色的访问控制（RBAC）和基于属性的访问控制（ABAC）。这包括数据脱敏（Data Masking）、行级安全（Row-Level Security）和字段级屏蔽的实现技术。 数据生命周期安全策略： 从数据摄取时的加密传输（TLS/SSL）到静止数据的加密（Encryption at Rest），再到数据保留策略（Retention Policies）和最终的销毁（Secure Deletion）。我们将分析GDPR、CCPA等法规对数据生命周期管理提出的具体技术要求。 数据血缘（Data Lineage）的建立： 理解数据的来源、经过了哪些转换、当前存储的位置是有效治理的基础。本书将介绍如何自动追踪数据沿袭，这对于审计、故障排查和影响分析至关重要。 本书的编写风格注重实战经验的提炼，避免冗长的理论堆砌，强调“为什么”和“如何做”的结合，旨在使读者能够立即将所学知识应用到生产环境中，构建出更快速、更稳定、更具韧性的数据基础设施。
著者信息
作者簡介
吳楨文 Joe Wu（喬叔）
超過 20 年軟體開發經驗，曾任職於 TrendMicro、HTC、KKStream 等知名企業，並且曾自行創業，擁有打造大規模的跨國產品以及新創追求彈性與敏捷的豐富實戰經歷，專長於後端技術、彈性架構與分散式架構規劃與開發，對於前端開發、DevOps、敏捷開發、團隊管理皆擁有多年經歷。
自 2014 年起至編寫此書時，在 Elastic 領域擁有超過 8 年的實戰經驗，曾至美國舊金山學習原廠的 Elasticsearch 核心課程，成為台灣第一位取得 Elastic Certified Engineer 的認證資格，並且擔任多年 Elasticsearch 專業講師，協助多間知名機構與公司進行企業內訓，擁有多年 Elastic Stack 相關軟體專案合作與顧問服務經歷，現為 Facebook『Elasticsearch Taiwan - ELK 台灣臉書群』版主之一。
▌臉書粉絲專頁
www.facebook.com/Joe.ElasticStack/
▌授課資訊網站
training.onedoggo.com
吳楨文 Joe Wu（喬叔）
超過 20 年軟體開發經驗，曾任職於 TrendMicro、HTC、KKStream 等知名企業，並且曾自行創業，擁有打造大規模的跨國產品以及新創追求彈性與敏捷的豐富實戰經歷，專長於後端技術、彈性架構與分散式架構規劃與開發，對於前端開發、DevOps、敏捷開發、團隊管理皆擁有多年經歷。
自 2014 年起至編寫此書時，在 Elastic 領域擁有超過 8 年的實戰經驗，曾至美國舊金山學習原廠的 Elasticsearch 核心課程，成為台灣第一位取得 Elastic Certified Engineer 的認證資格，並且擔任多年 Elasticsearch 專業講師，協助多間知名機構與公司進行企業內訓，擁有多年 Elastic Stack 相關軟體專案合作與顧問服務經歷，現為 Facebook『Elasticsearch Taiwan - ELK 台灣臉書群』版主之一。
▌臉書粉絲專頁
www.facebook.com/Joe.ElasticStack/
▌授課資訊網站
training.onedoggo.com
图书目录
推薦序一
推薦序二
推薦序三
推薦序四
Chapter 01 如何在 Elastic Cloud 建立合適的 Deployment
1-1 Elastic Cloud 簡介
1-2 Elastic Cloud Deployment 的解決方案
1-3 深入 Elastic Cloud Deployment 的客製化選項
Chapter 02 建立 Elasticsearch Index 前你該知道的知識
2-1 Elasticsearch Index 如何被建立
2-2 Elasticsearch 的超前部署 – Dynamic Mapping
2-3 Elasticsearch 的超前部署 – Index Template
2-4 Elasticsearch Index 的別名（Alias）
2-5 Elasticsearch 管理你的 Index – Kibana Index Management
Chapter 03 管理 Elasticsearch Index 的最佳實踐
3-1 Elasticsearch Index 的管理架構概觀
3-2 Shard 的數量與 Rollover & Shrink API
3-3 三溫暖架構 – Hot Warm Cold Architecture
3-4 Index 的生命週期管理 Index Lifecycle Management（ILM）
3-5 Rollup
3-6 Transform
3-7 Snapshot 備份的生命週期管理
Chapter 04 Elastic Cloud 比免費版還多的功能
4-1 Elastic Stack 的方案比較與銷售方式
4-2 Centralized Beats Management
4-3 Centralized Logstash Pipeline Management
4-4 Watcher
4-5 Elasticsearch Token Service
4-6 Multi-stack monitoring & Automatic stack issue alerts
Chapter 05 向 App Search 學習怎麼用 Elasticsearch
5-1 揭開 App Search 的面紗
5-2 App Search Engine 的 Index Settings 篇
5-3 App Search Engine 的 Mapping 篇
5-4 App Search Engine 的 Search 基礎剖析篇
5-5 App Search Engine 的 Search 延伸應用剖析篇
Chapter 06 Elasticsearch 的最佳化技巧
6-1 Indexing 索引效能最佳化
6-2 Searching 搜尋效能最佳化
6-3 Index 的儲存空間最佳化
6-4 Shard 的最佳化管理
推薦序二
推薦序三
推薦序四
Chapter 01 如何在 Elastic Cloud 建立合適的 Deployment
1-1 Elastic Cloud 簡介
1-2 Elastic Cloud Deployment 的解決方案
1-3 深入 Elastic Cloud Deployment 的客製化選項
Chapter 02 建立 Elasticsearch Index 前你該知道的知識
2-1 Elasticsearch Index 如何被建立
2-2 Elasticsearch 的超前部署 – Dynamic Mapping
2-3 Elasticsearch 的超前部署 – Index Template
2-4 Elasticsearch Index 的別名（Alias）
2-5 Elasticsearch 管理你的 Index – Kibana Index Management
Chapter 03 管理 Elasticsearch Index 的最佳實踐
3-1 Elasticsearch Index 的管理架構概觀
3-2 Shard 的數量與 Rollover & Shrink API
3-3 三溫暖架構 – Hot Warm Cold Architecture
3-4 Index 的生命週期管理 Index Lifecycle Management（ILM）
3-5 Rollup
3-6 Transform
3-7 Snapshot 備份的生命週期管理
Chapter 04 Elastic Cloud 比免費版還多的功能
4-1 Elastic Stack 的方案比較與銷售方式
4-2 Centralized Beats Management
4-3 Centralized Logstash Pipeline Management
4-4 Watcher
4-5 Elasticsearch Token Service
4-6 Multi-stack monitoring & Automatic stack issue alerts
Chapter 05 向 App Search 學習怎麼用 Elasticsearch
5-1 揭開 App Search 的面紗
5-2 App Search Engine 的 Index Settings 篇
5-3 App Search Engine 的 Mapping 篇
5-4 App Search Engine 的 Search 基礎剖析篇
5-5 App Search Engine 的 Search 延伸應用剖析篇
Chapter 06 Elasticsearch 的最佳化技巧
6-1 Indexing 索引效能最佳化
6-2 Searching 搜尋效能最佳化
6-3 Index 的儲存空間最佳化
6-4 Shard 的最佳化管理
图书试读
用户评价
评分
這本關於Elastic Stack的書，光看書名就知道作者對Elasticsearch的掌握度有多深厚了，光是「最佳實踐與最佳化技巧」這幾個字就讓我這個平常都在跟資料庫搏鬥的人眼睛一亮。坦白講，現在市場上的技術書籍很多，但真正能深入淺出，把複雜的架構講得像是在泡茶聊天一樣輕鬆的，實在是鳳毛麟角。我期待的是，作者能真正地把他在實戰中遇到的那些千奇百怪的坑都挖出來，然後手把手教我們怎麼優雅地繞過去，而不是只停留在官方文件的翻譯層級。畢竟，官方文件雖然權威，但少了點「人味」，少了點血淋淋的教訓。我特別想知道，在處理海量日誌數據時，那些關於分片（Sharding）和副本（Replication）的配置心法，是不是有什麼獨到的見解？例如，在不同硬體配置下，如何平衡查詢速度和寫入延遲，這絕對是讓系統穩定運行的關鍵。如果書裡能提供一些具體的效能調校案例和對照數據，那對於我們這些需要維護大型搜尋引擎的工程師來說，簡直就是及時雨，能省下我們無數的除錯時間。這不是一本學基礎語法的書，它更像是高手整理出來的武功秘笈，傳授的都是經過時間淬煉的精華。
评分說真的，現在的IT產業環境，大家都在追求效率，但效率的背後，往往藏著許多隱性的技術債。這本鐵人賽系列書的背景，讓我覺得內容肯定會非常貼近台灣在地開發者的實際需求和挑戰。不像有些翻譯書，動不動就拿國外那些動輒上百TB的數據量來當範例，對我們這些可能從幾百GB開始爬坡的團隊來說，根本沒啥參考價值。我更想看到的是，喬叔（姑且這樣稱呼作者）是如何在資源相對有限的情況下，把Elasticsearch榨乾潛力的。特別是關於索引生命週期管理（ILM）的部分，我希望它能涵蓋如何有效地設定熱、溫、冷節點策略，讓成本效益最大化。畢竟，硬體花費是營運成本的大宗，如何聰明地讓舊資料降溫、釋放資源，同時又不犧牲查詢彈性，這才是真功夫。如果書中能提供一些基於台灣常見雲服務商環境的部署考量，那就更貼心了，因為網路延遲和地域性配置對效能的影響，有時候是魔鬼藏在細節裡頭的。
评分看過不少技術書的開頭總是很熱情洋溢，把產品描述得天花亂墜，但真正實用的內容卻少之又少，讀到後面就變成蓋泡麵的磚頭。希望這本喬叔的書能保持一種務實的風格，少一點行銷語言，多一點實際的程式碼片段和配置檔範例。特別是關於Elastic Stack中其他元件的整合，例如Logstash的資料處理流水線優化，或是Kibana的視覺化報告如何避免在大量數據下崩潰，這些都是日常維護中讓人頭痛的問題。我希望作者能分享一些關於資料清洗和標準化的最佳實踐，因為輸入資料的品質直接決定了搜尋引擎的效能與準確性。如果能探討到如何使用Scripted Fields來進行即時計算的效能代價，那就更顯專業了。總之，我期待的是一本「可以丟在桌上，隨時翻閱解決問題」的工具書，而不是一本「快速讀完就束之高閣」的理論書。
评分這本書的定位顯然不是給剛學會下`curl`指令的新手看的，它更像是給已經在生產環境裡掙扎、想把系統推向更高層次的架構師準備的。我個人對「最佳化技巧」這塊特別感興趣，因為Elasticsearch的坑實在太多了，一不小心，可能剛升級完版本，查詢速度就掉了一半，搞得大家人心惶惶。我特別想了解作者在面對複雜的聚合查詢（Aggregations）時，是如何進行優化的。那些巢狀的聚合，常常是效能的殺手。如果書裡能提供一些進階的查詢寫法，比如如何善用`doc_values`、如何控制查詢的採樣率，或者在Elasticsearch 7、8版本中，針對新的查詢語法有哪些優缺點分析，那就太棒了。這種深入底層的探討，才是真正能拉開普通使用者和資深架構師差距的地方。我們需要的不是「會用」，而是「用得精、用得穩」。
评分從「iT邦幫忙鐵人賽系列書」這個標籤來看，我預期這本書的撰寫風格會相當有連貫性和主題性，不像一般技術書東拉西扯。這代表作者必須在一段時間內持續輸出高品質的內容，這份毅力本身就值得肯定。我對資料安全和監控告警的部分也相當好奇。在企業級應用中，Elasticsearch的存取控制（例如使用Security功能或X-Pack）的設定細節非常繁瑣，如果能提供一套清晰、安全又易於管理的 RBAC（Role-Based Access Control）配置指南，對管理層來說絕對是一大福音。此外，監控層面，如何利用Metricbeat或其他方式，有效地收集Elasticsearch叢集的健康狀態，並設定合理的告警閾值，避免誤報或漏報，這套監控哲學的建立，往往比單純的調校查詢慢了幾毫秒要重要得多。我希望這本書能涵蓋從數據輸入到最終監控的全生命週期管理視野，展現出對整個Stack的全面掌握。
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