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- 27 Mar 2024
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Hola,
¿Estás trabajando en un sistema de búsqueda para un proyecto de comercio electrónico a gran escala? Tenemos experiencia en la optimización de Elasticsearch, que mejoró significativamente el rendimiento de nuestro sistema. Me gustaría compartir algunas lecciones clave y soluciones que aplicamos, y cómo las nuevas tecnologías apoyan la evolución de la búsqueda en las tiendas online.
Por qué elegimos Elasticsearch: Nuestra elección recayó en Elasticsearch por su escalabilidad, su potente API y su activa comunidad. Es importante señalar que también tuvimos en cuenta OpenSearch de AWS, que ofrece algunas funciones de pago de Elastic de forma gratuita. Nuestro análisis mostró que la flexibilidad y las capacidades avanzadas de indexación lo hacen ideal para nuestros propósitos.
Uso de Elasticsearch como almacén de datos: Decidimos utilizar Elasticsearch no sólo como motor de búsqueda, sino como nuestro almacén de datos principal. Esto simplificó significativamente nuestra arquitectura, liberándonos de la necesidad de mantener un almacén de datos independiente.
Creación manual de esquemas de datos: Resultó que crear y modificar los esquemas de datos manualmente no solo es necesario, sino también una ventaja que permite una mejor adaptación a los requisitos cambiantes. Según nuestra experiencia, esto nos permitió maximizar el rendimiento de las búsquedas y la manejabilidad de los datos.
Normalización del esquema de datos: Pasamos de un modelo desnormalizado con un gran documento por producto a un modelo normalizado. Esto redujo el tamaño del índice a la mitad y aumentó el rendimiento. La normalización también ayudó a reducir la complejidad de las consultas, lo que es importante para mantener un alto rendimiento del sistema cuando se amplía.
Actualización de datos en tiempo real: La implementación de un sistema de eventos basado en Kafka nos permitió actualizar los datos en tiempo real. Esto es de vital importancia para el comercio electrónico, donde la puntualidad de los datos afecta directamente a las ventas. Implementamos un mecanismo que permite una respuesta inmediata a los cambios, minimizando los retrasos.
Scripts Painless para la reindexación parcial: El uso de scripts Painless en Elasticsearch nos permitió actualizar solo una parte del documento, lo que reduce la carga y acelera el procesamiento de consultas. Esto es especialmente valioso para actualizar datos que cambian con frecuencia, como los precios o la disponibilidad de existencias.
Resolver el problema de la integración de microservicios: La implementación de un "falso monolito", un servicio que agrega datos de diferentes microservicios antes de indexarlos, facilitó la sincronización de datos y simplificó la arquitectura. Esto nos permitió integrar eficazmente datos de diversas fuentes y mantener su coherencia.
Esperamos que nuestra experiencia te ayude a evitar algunos errores y a acelerar el desarrollo de tu proyecto. ¿Cuáles son sus historias de éxito o desafíos con Elasticsearch? ¡Compartamos experiencias y discutamos!
¿Estás trabajando en un sistema de búsqueda para un proyecto de comercio electrónico a gran escala? Tenemos experiencia en la optimización de Elasticsearch, que mejoró significativamente el rendimiento de nuestro sistema. Me gustaría compartir algunas lecciones clave y soluciones que aplicamos, y cómo las nuevas tecnologías apoyan la evolución de la búsqueda en las tiendas online.
Por qué elegimos Elasticsearch: Nuestra elección recayó en Elasticsearch por su escalabilidad, su potente API y su activa comunidad. Es importante señalar que también tuvimos en cuenta OpenSearch de AWS, que ofrece algunas funciones de pago de Elastic de forma gratuita. Nuestro análisis mostró que la flexibilidad y las capacidades avanzadas de indexación lo hacen ideal para nuestros propósitos.
Uso de Elasticsearch como almacén de datos: Decidimos utilizar Elasticsearch no sólo como motor de búsqueda, sino como nuestro almacén de datos principal. Esto simplificó significativamente nuestra arquitectura, liberándonos de la necesidad de mantener un almacén de datos independiente.
Creación manual de esquemas de datos: Resultó que crear y modificar los esquemas de datos manualmente no solo es necesario, sino también una ventaja que permite una mejor adaptación a los requisitos cambiantes. Según nuestra experiencia, esto nos permitió maximizar el rendimiento de las búsquedas y la manejabilidad de los datos.
Normalización del esquema de datos: Pasamos de un modelo desnormalizado con un gran documento por producto a un modelo normalizado. Esto redujo el tamaño del índice a la mitad y aumentó el rendimiento. La normalización también ayudó a reducir la complejidad de las consultas, lo que es importante para mantener un alto rendimiento del sistema cuando se amplía.
Actualización de datos en tiempo real: La implementación de un sistema de eventos basado en Kafka nos permitió actualizar los datos en tiempo real. Esto es de vital importancia para el comercio electrónico, donde la puntualidad de los datos afecta directamente a las ventas. Implementamos un mecanismo que permite una respuesta inmediata a los cambios, minimizando los retrasos.
Scripts Painless para la reindexación parcial: El uso de scripts Painless en Elasticsearch nos permitió actualizar solo una parte del documento, lo que reduce la carga y acelera el procesamiento de consultas. Esto es especialmente valioso para actualizar datos que cambian con frecuencia, como los precios o la disponibilidad de existencias.
Resolver el problema de la integración de microservicios: La implementación de un "falso monolito", un servicio que agrega datos de diferentes microservicios antes de indexarlos, facilitó la sincronización de datos y simplificó la arquitectura. Esto nos permitió integrar eficazmente datos de diversas fuentes y mantener su coherencia.
Esperamos que nuestra experiencia te ayude a evitar algunos errores y a acelerar el desarrollo de tu proyecto. ¿Cuáles son sus historias de éxito o desafíos con Elasticsearch? ¡Compartamos experiencias y discutamos!
