日志分析與全觀測

在復雜業務場景下，海量服務器、物理機、Docker容器、移動設備和IoT傳感器等設備中，往往存在著結構分散、種類多樣、規模龐大的各類指標、日志和APM數據，對全鏈路的異常問題定位、業務分析與運維帶來了巨大的挑戰。用戶往往很難從繁雜的日志中獲取價值，卻要承擔其高昂的存儲成本。

阿里云Elasticsearch能夠通過Beats、Logstash等組件，快速對接各種常見數據源，提供彈性可擴展的集中采集和開箱即用的存儲分析能力。并借助Kibana儀表盤，高效地構建數據可視化運維看板，并在看板中靈活地配置主機名稱、IP地址、部署情況、顯示顏色等信息。最終幫助您在海量數據中快速定位和發現問題，提高解決問題的效率，從而讓日志數據產生價值。

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信息檢索

每一個生活在移動互聯網中的用戶，每天都在查詢各種各樣的信息。例如查詢信用卡賬單、電子發票、附近的餐廳酒店、媒體咨詢、購物訂單、交通物流等。為了幫助用戶高效獲取信息，廣大企業需要實現面向海量數據的信息檢索服務。

相對于傳統關系型數據庫，Elasticsearch擁有強大的全文檢索能力，并提供了簡單易用的RESTful API 和各種語言客戶端。只需要幾毫秒的時間，即可在PB級結構化和非結構化的數據中找到匹配信息。您可以使用阿里云Elasticsearch的高可用性和易用性，實現復雜組合、條件和模糊查詢，輕松應對各類文本、數字、日期、IP地理數據，乃至圖像、音視頻數據的高性能讀寫。從而快速搭建電商商品或訂單檢索、App搜索、企業CRM（Customer Relationship Management）系統等檢索服務，并整合到已有業務框架中。

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數據智能

隨著游戲、教育、零售等各個行業的快速發展，除了底層系統的日志指標數據外，往往還存在著規模龐大的業務數據，例如用戶行為、行車軌跡、交易記錄等。在數據驅動運營的行業背景下，深入統計分析和挖掘業務數據，為上層業務發現問題與機會并輔助商業決策，才能真正讓數據產生價值。

阿里云Elasticsearch擁有結構化查詢能力，并支持復雜過濾和聚合統計功能。不僅可以快速、高效地分析用戶行為、屬性、標簽等各類數據，實現目標人群的精準觸達；還能借助Kibana，完成業務數據的統計分類以及大盤的搭建，從而在電子商務、移動應用、廣告媒體等多個場景下，高效統計并分析海量數據，深入挖掘業務的數據價值。