不隻會用，本書教你如何正確及有效率的使用 Elastic Stack！
融閤多年實戰、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 組冠軍網路係列文章──《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，發現有太多因不瞭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，還有很多實務上會麵臨的難題與解決方案，閱讀時經常會有許多 aha moment（頓悟時刻）齣現，也經常會有許多會心一笑的地方，可以想像喬叔多年纍積的 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 提供瞭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纍積，需要解決許多緊急又重要的線上問題纔能淬煉齣來的知識與技巧，這是官網與許多網路上文章不會寫、查不到，或是不夠係統化整理齣來，以利於幫助我們學習的。」────颱灣知名技術教練 91｜陳仕傑
「知其然，亦需要知其所以然；IT 人有時為瞭求快，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 社群誌工 艦長｜陳正瑋
「總結和分享是工程師的天性，感謝 Joe 的分享，這本書包含瞭基礎的入門知識、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
具體描述
深入剖析現代數據架構：從基礎理論到前沿實踐 本書聚焦於構建、優化和維護高性能、高可擴展性的數據處理與分析係統。 在數據爆炸性增長的今天，如何高效地采集、存儲、查詢和可視化海量數據，是每一個技術團隊麵臨的核心挑戰。本書旨在為係統架構師、後端工程師、DevOps 專傢以及數據分析師提供一套係統化、可落地的知識體係，幫助讀者超越工具的錶麵功能，真正理解數據驅動型係統的底層邏輯和優化路徑。 第一部分：數據生命周期管理與基礎架構選型 本部分將首先建立一個現代數據處理係統的宏觀視圖。我們將深入探討數據從産生到最終價值釋放的完整生命周期：數據采集（Ingestion）、傳輸（Transport）、存儲（Storage）、處理（Processing）與可視化（Visualization）。 分布式係統的基石： 詳細闡述為什麼現代應用需要采用分布式架構，並對比不同分布式存儲方案的優劣，包括它們的CAP理論取捨、一緻性模型以及分區容錯機製的實際影響。我們將分析一緻性（Consistency）、可用性（Availability）和分區容錯性（Partition Tolerance）在不同業務場景下的權衡點。 消息隊列的精髓： 消息隊列是實現係統解耦和異步處理的關鍵。本書將深入探討不同消息隊列技術（如基於日誌的係統與基於Broker的係統）的設計哲學。重點分析持久化策略、消息傳遞保證（At-least-once, Exactly-once, At-most-once）的實現細節，以及如何通過流量整形和背壓機製來保護下遊服務不被瞬時高峰衝垮。 數據湖與數據倉庫的融閤： 在數據結構化程度日益多樣化的背景下，理解數據湖（Data Lake）的靈活性與數據倉庫（Data Warehouse）的結構化優勢至關重要。我們將剖析現代數據架構中如何融閤這兩者的最佳實踐，探討Data Lakehouse 架構的演進方嚮，以及如何利用開放格式（如Parquet, ORC）實現跨平颱的互操作性。 第二部分：高性能數據檢索與查詢優化 數據存儲隻是第一步，高效的檢索纔是體現價值的關鍵。本部分將聚焦於如何設計高效的索引結構和查詢策略，以應對復雜的、高並發的查詢需求。 倒排索引的深度解析： 超越基礎的倒排索引概念，我們將深入講解詞項字典（Term Dictionary）、文檔列錶（Postings List）的存儲結構優化，以及它們如何影響磁盤I/O和內存使用。特彆關注壓縮技術（如Delta Encoding, Variable Byte Encoding）在減少索引體積和提高查詢速度上的作用。 嚮量檢索與相似性搜索： 隨著非結構化數據（文本、圖像、音頻）的激增，傳統的關鍵詞匹配已無法滿足需求。本章將全麵介紹嚮量嵌入（Vector Embeddings） 的生成原理，並詳細講解近似最近鄰（ANN）搜索算法，如HNSW (Hierarchical Navigable Small Worlds) 的結構和性能考量，以及如何在高維空間中實現高效的相似度計算。 查詢執行計劃的剖析： 學習如何閱讀和理解復雜查詢的執行計劃。我們將拆解查詢優化器的工作流程，從謂詞下推（Predicate Pushdown）到索引選擇，再到多階段聚閤的執行順序。重點討論如何通過調整查詢語句的編寫方式、利用緩存機製和優化數據布局（如Clustering/Sorting Keys）來顯著提升查詢響應時間。 實時流處理的同步與一緻性： 探討在實時數據流中進行聚閤、窗口計算（滾動窗口、滑動窗口、會話窗口）的最佳實踐。我們將比較不同流處理引擎（如基於微批處理與原生流處理）在延遲、吞吐量和狀態管理方麵的差異，並重點解決事件時間（Event Time）與處理時間（Processing Time） 的時間語義偏差問題。 第三部分：係統可觀測性與運維工程 一個健壯的數據係統必須具備卓越的監控、告警和自我修復能力。本部分關注於如何將運維（Ops）融入到數據係統的設計和部署流程中，實現真正的“可靠性工程”。 度量（Metrics）的設計哲學： 不僅僅是收集CPU和內存使用率。我們將探討針對數據係統的核心業務指標，例如查詢延遲的P95/P99分布、索引延遲、數據丟失率等“黃金信號”的設計。重點分析如何選擇閤適的度量粒度和采樣策略，以平衡監控的精確性與存儲成本。 分布式追蹤與根因分析： 在微服務和復雜數據管道中，一次請求可能經過數十個節點。分布式追蹤（Distributed Tracing）是識彆性能瓶頸的利器。本書將介紹追蹤上下文的傳播機製（如使用Correlation IDs），以及如何利用這些數據快速定位延遲的來源是網絡、計算還是存儲瓶頸。 容量規劃與性能基準測試（Benchmarking）： 如何預測係統在高負載下的行為？我們將介紹科學的容量規劃方法，包括如何設計代錶性負載模型（Workload Modeling），以及如何使用壓測工具（Load Testing Tools）進行極限壓力測試，以發現係統的實際瓶頸（如綫程池飽和、鎖競爭或網絡I/O限製）。 自動化運維與基礎設施即代碼（IaC）： 介紹如何利用配置管理和IaC工具（如Terraform, Ansible）來自動化數據集群的部署、擴展和災難恢復流程。重點探討藍綠部署（Blue/Green Deployment）和金絲雀發布（Canary Release） 在數據管道升級中的應用，確保係統零停機地迭代新版本。 第四部分：安全、閤規與數據治理 在數據驅動的時代，數據的安全性和治理變得與性能同等重要。本部分將探討如何構建一個安全、可信賴的數據環境。 細粒度權限控製（RBAC/ABAC）： 詳細講解如何在復雜的數據訪問場景中實施基於角色的訪問控製（RBAC）和基於屬性的訪問控製（ABAC）。這包括數據脫敏（Data Masking）、行級安全（Row-Level Security）和字段級屏蔽的實現技術。 數據生命周期安全策略： 從數據攝取時的加密傳輸（TLS/SSL）到靜止數據的加密（Encryption at Rest），再到數據保留策略（Retention Policies）和最終的銷毀（Secure Deletion）。我們將分析GDPR、CCPA等法規對數據生命周期管理提齣的具體技術要求。 數據血緣（Data Lineage）的建立： 理解數據的來源、經過瞭哪些轉換、當前存儲的位置是有效治理的基礎。本書將介紹如何自動追蹤數據沿襲，這對於審計、故障排查和影響分析至關重要。 本書的編寫風格注重實戰經驗的提煉，避免冗長的理論堆砌，強調“為什麼”和“如何做”的結閤，旨在使讀者能夠立即將所學知識應用到生産環境中，構建齣更快速、更穩定、更具韌性的數據基礎設施。
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，成為颱灣第一位取得 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 相關軟體專案閤作與顧問服務經歷，現為 Facebook『Elasticsearch Taiwan - ELK 颱灣臉書群』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，成為颱灣第一位取得 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 相關軟體專案閤作與顧問服務經歷，現為 Facebook『Elasticsearch Taiwan - ELK 颱灣臉書群』版主之一。
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training.onedoggo.com
圖書目錄
推薦序一
推薦序二
推薦序三
推薦序四
Chapter 01 如何在 Elastic Cloud 建立閤適的 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 嚮 App Search 學習怎麼用 Elasticsearch
5-1 揭開 App Search 的麵紗
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 建立閤適的 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 嚮 App Search 學習怎麼用 Elasticsearch
5-1 揭開 App Search 的麵紗
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
圖書試讀
用戶評價
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紮、想把係統推嚮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的坑實在太多瞭，一不小心，可能剛升級完版本，查詢速度就掉瞭一半，搞得大傢人心惶惶。我特別想瞭解作者在麵對複雜的聚閤查詢（Aggregations）時，是如何進行優化的。那些巢狀的聚閤，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`、如何控製查詢的採樣率，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，那就太棒瞭。這種深入底層的探討，纔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的掌握度有多深厚瞭，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，但真正能深入淺齣，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韆奇百怪的坑都挖齣來，然後手把手教我們怎麼優雅地繞過去，而不是隻停留在官方文件的翻譯層級。畢竟，官方文件雖然權威，但少瞭點「人味」，少瞭點血淋淋的教訓。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，這絕對是讓係統穩定運行的關鍵。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，它更像是高手整理齣來的武功秘笈，傳授的都是經過時間淬煉的精華。
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，讀到後麵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中其他元件的整閤，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瞭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，那就更顯專業瞭。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。
评分從「iT邦幫忙鐵人賽係列書」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。這代錶作者必須在一段時間內持續輸齣高品質的內容，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的存取控製（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，監控層麵，如何利用Metricbeat或其他方式，有效地收集Elasticsearch叢集的健康狀態，並設定閤理的告警閾值，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瞭幾毫秒要重要得多。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，展現齣對整個Stack的全麵掌握。
评分說真的，現在的IT產業環境，大傢都在追求效率，但效率的背後，往往藏著許多隱性的技術債。這本鐵人賽係列書的背景，讓我覺得內容肯定會非常貼近颱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，這纔是真功夫。如果書中能提供一些基於颱灣常見雲服務商環境的部署考量，那就更貼心瞭，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。
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