Elasticsearch kullanımı için en iyi pratikler, veri analizi, arama motorları ve endüstriyel çözümler için gerekli bilgileri sağlar Bu kılavuzda, karmaşık veri yönetimiyle başa çıkmak için ipuçları ve püf noktaları bulacaksınız

Elasticsearch, açık kaynak kodlu bir arama ve analiz motorudur. Bu makale, Elasticsearch kullanıcıları için en iyi pratikleri tartışmaktadır ve doğru veri yapılandırması, indeks oluşturma yöntemleri, arama sorguları ve güvenlik gibi konuları ele almaktadır.

Elasticsearch için doğru veri yapılandırması, performans ve ölçeklenebilirliği artırmada önemli bir rol oynar. Veriler genellikle belge tabanlı olduğundan, veri yapılandırmasının belgelerin doğru bir şekilde indekslenmesini sağlaması gerekir. Ayrıca, belge alanları arasındaki ilişkilerin iyi kurulmuş olması arama sorgularının doğru sonuçlar vermesi için önemlidir. Bunun yanı sıra, Elasticsearch için en uygun indeks oluşturma yöntemleri ve ölçeklendirme yöntemleri doğru bir şekilde uygulanmalıdır.

Elasticsearch genellikle büyük ölçekli verilerle çalışır, bu nedenle veri ölçeklendirmesi önemlidir. Elasticsearch cluster'ı içindeki shard'ların sayısı performansı belirleyebilir. Her shard, bir belge alt kümesini temsil eder. Shard sayısı ve boyutu, Elasticsearch cluster'ın ölçeklenebilirliğinde önemli bir rol oynamaktadır.

Elasticsearch'da, shard boyutu genellikle 50 GB'dan daha az olmalıdır. Shard boyutu, disk veya RAM sınırlarına dikkat edilerek belirlenmelidir. Shard sayısı da performansı etkiler, aşırı sayıda shard'ın kullanılması performansı düşürebilir.

Elasticsearch cluster'ı verilerin kaybını önlemek için replica seçeneği sunar. Her shard için belirtilen replica sayısı kadar kopyası oluşturulur. Replica sayısı, Elasticsearch cluster'ı ölçeklendirmek ve veri kaybını önlemek için önemlidir.

Elasticsearch, gerçek zamanlı arama özelliğiyle anlık aramalar yapılmasına olanak tanır. Bu tür aramalarda, indekslemenin hızı önemlidir. Elasticsearch mozaik arama adı verilen karmaşık sorguları da destekler. Mozaik sorgularının düzgün çalışması için verilerin doğru bir şekilde yapılandırılması ve indekslenmesi gerekir.

Arama sorguları Elasticsearch kullanıcıların en çok karşılaştığı problemlerden biridir. Doğru sorgu türünün seçilmesi, sorguların sonuçları üzerinde büyük bir etkiye sahiptir. Elasticsearch'da çeşitli sorgu türleri vardır, ancak en yaygın olarak kullanılanlar match, range, term ve bool sorgularıdır.

Elasticsearch'ta sorgu türünün seçimi, veri yapılandırmasına ve belge alanları arasındaki ilişkilere bağlı olarak değişir. Örneğin, aranacak kelimenin tam olarak belirtilmesi gereken durumlarda term sorgusu kullanılırken, bir kelime arama yelpazesinde yapılmak istendiğinde match sorgusu kullanılır.

Elasticsearch'da verilerin filtrelenmesi, arama sonuçlarının doğruluğu ve ölçeklenebilirliği artırmada önemlidir. Filtreleme işlemi, verileri önceden belirlenmiş kriterlere göre filtrelemeyi sağlar. Elasticsearch, term filtreleme, range filtreleme vb. kullanarak filtreleme işlemlerini gerçekleştirir.

Elasticsearch, yetkilendirme ve kimlik doğrulama yöntemleri ile güvenli bir şekilde kullanılabilir. Elasticsearch cluster'ının doğru bir şekilde yapılandırılmasıyla yetkilendirme ve kimlik doğrulama işlemleri gerçekleştirilebilir.

Elasticsearch, kullanıcıların kimlik doğrulama işlemlerini gerçekleştirmelerine olanak tanır. Şifreli iletişim ve güvenli şifreleme özellikleri bu işlemi daha güvenli hale getirir.

Elasticsearch, kullanıcılar için ayrıcalıklar ve izinler tanımlama özelliği ile yetkilendirme işleminin gerçekleştirilmesine olanak tanır. Her kullanıcının belirli bir rol veya izin seti ile ilişkilendirilmesi gerektiğinden, yetkilendirme çok önemlidir.

Doğru Veri Yapılandırması

Elasticsearch, verileri doğru şekilde yapılandırmanın önemini vurgular. Doğru veri yapılandırması, Elasticsearch'te verilerin hızlı, doğru ve verimli bir şekilde çalışmasını sağlar. Elasticsearch'te veri yapılandırması iki temel bileşenle gerçekleştirilir: indeksler ve tipler.

İndeksler, Elasticsearch'teki verilerin ana bölümüdür. Veriler, indeksler arasında ayrılarak depolanır. Her indeks, Elasticsearch kümesi içerisindeki birçok düğümden oluşur ve verilerin hızlı bir şekilde erişilebilmesini sağlamak için parçalara ayrılır. İndeks oluşturma ve yönetme işlemleri genellikle bir Elasticsearch yöneticisi tarafından gerçekleştirilir.

Ayrıca verilerin doğru şekilde yapılandırılması, indeks tiplerinin kullanımıyla da sağlanır. Elasticsearch'teki tipler, her bir indeksin farklı türleriyle ilişkilendirilen özel alanlar sağlar. Indeksler arasındaki farklı veri tiplerinin kaydedilmesini sağlayan indeks tipleri genellikle kullanıcı tarafından tanımlanır. Verilerin ayrılması ve yönetilmesi için doğru veri tipi seçimi önemlidir.

Sonuç olarak, Elasticsearch'te doğru veri yapılandırması, verilerin hızlı bir şekilde erişilmesi, doğru bir şekilde aranması ve indeks tipleriyle ilişkilendirilen alanların düzenlenmesi için önemlidir. Elasticsearch kullanıcıları, verilerin doğru şekilde yapılandırılmasını sağlamak için indeks tipleri ve indeks yönetimi hakkında genel bilgiye sahip olabilirler.

İndeks Oluşturma

Elasticsearch kullanıcıları için en iyi pratiklerden biri, doğru bir şekilde indeks oluşturmak ve veri yapılandırmak ile başlar. Elasticsearch indeksleri, belirli bir veri türüne veya veritabanına göre organize edilmiş veri koleksiyonlarıdır.

İndeks oluşturma, Elasticsearch'de veri aramak için son derece önemlidir. İndeksler, belirli bir kullanıcı etkileşimine yanıt olarak verileri algılamak ve sorgulamak için kullanılır. İndeks oluştururken, aşağıdaki faktörlere dikkat etmek önemlidir:

• Şema Tasarımı: Elasticsearch veri yapıları için şematik bir tasarım gerektirmez, ancak verilerin doğru bir şekilde tanımlanması ve yapısının net olması, indeks oluşturmaya yardımcı olabilir. Bu nedenle, verilerinizi doğru bir şekilde tanımlamak, Elasticsearch indeks sürecini daha da verimli hale getirecektir.
• Alan Türleri: Elasticsearch belirli alanlar için farklı veri türlerini destekler. Verilerinizin doğru alan türünü belirlemek, arama sırasında doğru sonuçları almanızı sağlamaya yardımcı olabilir. Örneğin, bir tarih alanı gerçek bir tarih olarak belirlenirse, sorgular daha hassas bir şekilde gerçekleştirilebilir.
• Shard ve Replica Ayarları: İndeks oluştururken, shard ve replica ayarlarını da belirlemek gerekiyor. Shard, belirli miktarlarda verinin bölündüğü bir parti olarak düşünülebilir. Replica, elimizdeki verilerin birden fazla yedeklenmiş kopyasını depolayan bir sistemdir. Bu ayarların doğru konfigüre edilmesi, Elasticsearch'in verimli ve hızlı çalışmasına yardımcı olacaktır.

İndeks oluşturma konusunu anlamak, Elasticsearch kullanıcıları için son derece önemlidir. Elasticsearch verilerinin doğru bir şekilde tanımlanması ve indeks oluşturulması, arama sorgularının daha hızlı ve kullanıcı dostu olmasına yardımcı olabilir.

Veri Ölçeklendirmesi

Elasticsearch ile birlikte çalışırken, veri ölçeklendirmesi büyük önem taşır. Neyse ki, Elasticsearch bu konuda oldukça etkilidir ve işlem performansını artırmak için birçok ölçeklendirme yöntemi sunar.

Bunlardan biri, verileri birden çok shard iş parçacığına bölmektir. Elasticsearch, her bir shard'ın kendi paralel işlemiyle verileri paralel bir şekilde işleyebilir. Bu nedenle, birden çok shard belirlemek, verilerin ölçeklendirilmesini ve işlem performansının artırılmasını sağlar.

Aynı zamanda, her bir shardın birkaç replica kopyası saklanmalıdır. Replica kopyaları, donanım sorunları veya veri kaybı gibi sorunlara karşı koruma sağlar. Dahası, replica kopyaları yüksek erişilebilirlik sağlar ve kullanıcıların hızlı bir şekilde veriye erişmesini sağlar.

Ek olarak, Elasticsearch, ölçeklendirme işlemlerini daha da geliştirmek için çoklu küme (cluster) özelliğini sunar. Çoklu küme özelliği, küme düğümlerinin daha verimli bir şekilde birleştirilmesini ve verilerin daha iyi bir şekilde ölçeklendirilmesini sağlar.

Tüm bu özelliklerin yanı sıra, Elasticsearch ayrıca shard'lar ve replica'lar için doğru boyutlandırma sağlar. Shard'ların ve replica'ların doğru boyutlandırılması, verilerin daha hızlı ve daha verimli işlenmesini sağlayabilir.

Sonuç olarak, Elasticsearch özellikleri sayesinde verilerin ölçeklendirilmesi oldukça kolaylaşır. Her bir shard'ın kendi işlemcisinde paralel bir şekilde veri işleyebilmesi, replica kopyalarının kullanılması ve doğru boyutlandırma, Elasticsearch kullanımını son derece etkili hale getirir.

Shard Ayrıntıları

Elasticsearch, verilerin hızlı bir şekilde indekslenebilmesi için shard denilen bölümlere verileri ayırır. Shard'lar, birbirinden bağımsız olarak çalışır ve veri işleme süresini kısaltır. Elasticsearch'da shard'ların özellikleri, verilerin daha etkin bir şekilde işlenebilmesini sağlar.

Bir indeksin birden fazla shard'a sahip olması, verilerin parçalar halinde bölünerek işleme alınmasını sağlar. Bu da veri işleme hızını arttırırken, verilerin yedeklenmesini kolaylaştırır. Her shard'ın belli bir boyutu vardır ve bu boyut indeks boyutuna göre ayarlanabilir. Shard sayısı ve boyutu, Elasticsearch performansını etkileyen kritik faktörlerden biridir.

Shard'ların en önemli özellikleri, indeksleme sırasında hesaplama hızını ve performansını artırmaktır. Bu nedenle shard sayısı ve boyutu, veri hacmine ve indeks boyutuna göre ayarlanmalıdır. Ayrıca, shard'ların yetkili ve güvenli bir şekilde yönetilmesi gereklidir. Eğer shard'ın boyutu çok büyükse, indeksleme hızı düşük olur ve verilerin işlenmesi zorlaşır. Ayrıca shard'ların indekslenmesi ve yönetimi sırasında, shard'ların yedeklenmesi konusunda da dikkatli olunmalıdır.

Elasticsearch, shard'ların dinamik olarak eklenebilmesini ve kaldırılabilmesini sağlar. Bu nedenle, bir indeksin ihtiyacına göre shard sayısı ve boyutu kolayca ayarlanabilir. Shard sayısı arttıkça, Elasticsearch performansı da artar. Ancak shard sayısının artması, yedeklenme süresinin uzamasına neden olabilir. Bu nedenle, shard sayısında ve boyutunda bir denge kurulması gereklidir.

Shard Özellikleri	Yönetimi
Verileri hızlı bir şekilde işleme ve indeksleme	Shard sayısının veri hacmine göre ayarlanması
Verilerin daha etkin bir şekilde yönetilmesi	Shard boyutunun indeks boyutuna göre ayarlanması
Verilerin yedeklenmesi	Shard'ların dinamik olarak eklenebilmesi veya kaldırılabilmesi

• Elasticsearch tarafından önerilen shard sayısı 20 ila 40 arasıdır.
• Shard'ların boyutu indeks boyutu ile orantılı olarak ayarlanmalıdır.
• Elasticsearch'in temel işlevlerinden biri olan indeksleme, shard'ların optimizasyonu ile mümkündür.

Shard'ların yönetimi, Elasticsearch performansının anahtarıdır. Shard sayısı ve boyutu, Elasticsearch cluster'ının verimliliğini etkiler ve performans kaybına neden olabilir. Bu nedenle, shard ayarlarına dikkat edilerek, Elasticsearch verilerinin daha etkin bir şekilde indekslenmesi ve işlenmesi sağlanabilir.

Replica Ayrıntıları

Elasticsearch'da replika, yüksek kullanılabilirlik için önemlidir. Replika yapılandırması, herhangi bir veri kaybını önlerken arama hızını arttırır. Replica'lar, bir shard'ı birden fazla kopya ile çoğaltır ve her bir shard'a en fazla 5 replica atayabilirsiniz.

Replikalar, shard'larla aynı düğümde veya farklı düğümlerde bulunabilir. Tek bir nodda birden fazla replika oluşturabileceğiniz gibi birden fazla nodda replika oluşturabilirsiniz. Replica maliyetleri, yüksek kullanılabilirlik esasına dayalı bir sisteme sahip olduğundan, shard'ların maliyetleriyle benzer seviyelerde olacaktır.

Replika'ların amacı, bir shard'ın kopyalarını diğer nodlarda saklayarak, bir nodda oluşan arıza sırasında sistemde hiçbir kesinti olmadan çalışmaya devam etmesidir. Bu, yüksek kullanılabilirlik ve veri bütünlüğü sağlamak açısından son derece önemlidir.

Replica'ların avantajı, verilerin yedeklenmesiyle de ilgilidir. Örneğin, her shard'ın 2 replica'sını yaparsanız, Elasticsearch verilerinizi 3 kopya ile saklamış olursunuz. Bir shard'da veya düğümde bir arıza olursa bile, verileriniz güvende kalacaktır.

Sonuç olarak, replika yapılandırması, Elasticsearch'da yüksek kullanılabilirlik sağlamak için son derece önemlidir. Doğru replika sayısı ve konumu belirleyerek, verilerin yedeklenmesi ve sistem kesintilerinin önlenmesi açısından büyük avantajlar sağlayabilirsiniz.

Anlık ve Mozaik Aramaları

Elasticsearch, anlık ve mozaik aramalar için birçok farklı yöntem sunar. Anlık aramalar, kullanıcının anlık arama sözcükleri girerek hızlı bir şekilde sonuçlar almasını sağlar.

Öncelikle, anlık aramalar için arama sözcüklerinin doğru bir şekilde belirlenmesi önemlidir. Bu nedenle, kullanıcının arama sözcüklerini kolaylıkla girebilmesi için arama çubuğunun uygun bir şekilde tasarlanması gerekir. Ayrıca, arama sorgusunun hızlı bir şekilde yanıtlanabilmesi için verilerin doğru bir şekilde indekslenmesi gerekir.

Mozaik aramalar, kullanıcının arama sonuçlarını kategorilere ayırmasına izin verir. Bu, kullanıcının bir anahtar kelime veya kelime öbeği aramak yerine, birden fazla anahtar kelime veya kelime öbeği belirleyerek arama sonuçlarını daha özelleştirilmiş bir şekilde filtrelemesine olanak tanır.

Mozaik aramalar için, Elasticsearch'in mozaik filtreme özelliği kullanılabilir. Mozaik filtreme ile kullanıcılar, arama sonuçlarını filtreleyebilir ve farklı kategorilerle eşleşen sonuçları görebilir. Bu özellik, özellikle büyük verilerle çalışırken kullanışlıdır.

Sonuç olarak, Elasticsearch anlık ve mozaik aramalar için birçok farklı yöntem sunar. Doğru arama sözcüklerinin belirlenmesi ve verilerin doğru şekilde indekslenmesi önemlidir ve mozaik filtreme özelliği ile de arama sonuçları daha özelleştirilmiş bir şekilde filtrelenerek daha iyi sonuçlar elde edilebilir.

Arama Sorguları

Elasticsearch arama sorguları için en iyi pratikler, doğru sorgu türünü seçmek ve verileri filtrelemek ile ilgilidir. Sorgu türü seçerken, arama amacına uygun olan sorgu türünü seçmeye özen gösterin. Verileri filtreleme yöntemleri ise, aramanın doğruluğunu artırmak için oldukça önemlidir.

Elasticsearch arama sorguları, özellikle büyük verilerle çalışırken oldukça önemlidir. Doğru sorgu türü seçilmediği takdirde, arama sonuçları doğru çıkmayabilir. Bu nedenle, Elasticsearch arama sorguları için en iyi pratiklerden biri, doğru sorgu türünü seçmektir. Sorgu türleri arasında, "match", "term" ve "range" gibi seçenekler bulunur. Bu seçenekler arasında, arama amacına uygun olan sorgu türü seçilerek doğru sonuçlara ulaşmak mümkündür.

Verileri filtreleme ise, Elasticsearch arama sorguları için oldukça önemlidir. Verileri filtreyerek, arama sonuçlarının doğruluğu artar. Verileri filtrelemenin en iyi yolu, "query string" ve "filter" gibi yöntemlerdir. "Query string" yöntemi, arama sorgusunu belirli bir anahtar kelimeye göre filtrelemeyi sağlar. "Filter" yöntemi ise, belirli koşullara göre verileri filtrelemeyi sağlar.

Elasticsearch arama sorguları için, ayrıca "sort" ve "highlight" gibi yöntemler de kullanılabilir. "Sort" yöntemi, arama sonuçlarını belirli bir kritere göre sıralamanızı sağlar, "highlight" yöntemi ise, arama sonuçlarını vurgulamak için kullanılır.

Sonuç olarak, Elasticsearch arama sorguları için en iyi pratikler, doğru sorgu türünü seçmek, verileri filtrelemek ve arama sonuçlarını sıralama ve vurgulama gibi yöntemlerle daha kullanışlı hale getirmektir. Bu pratikler sayesinde arama sonuçları daha doğru ve anlamlı hale gelir.

Doğru Sorgu Türü

Elasticsearch, kullanıcılarına geniş bir arama işlevselliği sunmak için tasarlanmış bir açık kaynaklı bir arama motorudur. Ancak, doğru sorgu türü seçilmeden bu potansiyelin tam olarak kullanılması mümkün değildir. Doğru sorgu türü seçmek için, kullanıcının arama ihtiyaçlarına ve veri yapısına özgü faktörleri göz önünde bulundurması gerekir.

Birçok sorgu türü Elasticsearch'te mevcuttur, ancak en yaygın olanları arasında Lucene Sorgu Dili (Query DSL), Veri Yapılan Sorgu (Structured Query Language - SQL), Arama Şablonları ve Elasticsearch sorgularının Java API kullanılarak yazılması yer almaktadır. Query DSL, Elasticsearch'teki standart sorgu dilidir ve genellikle yapılandırılmış belgeleri sorgulamak için kullanılır. SQL, Elasticsearch üzerinde ilişkisel verileri sorgulamak için kullanılır. Ayrıca, Elasticsearch'in arama şablonları, önceden tanımlanmış sorguları bir kullanıcı arayüzüne entegre etmenizi sağlayan işlevselliğe sahiptir.

Bir kullanıcının Elasticsearch sorgu türünü seçerken, sorgulama kararlarını etkileyen faktörler arasında aranacak alanların sayısı, sonuç sayısı, aranacak alanların veri tipi, sorgu hızı, boyutu ve karmaşıklığı yer alır. Elasticsearch sorguları için en iyi yöntem, verilerin doğasına ve yapılan işlemlere bağlı olarak değişebilir. Bu nedenle, doğru sorgu türü seçimi verilerin doğasını, sorgu hızını ve sorgu sonucu niteliğini etkileyen üç adet ana faktör olan doğruluğu, zamanı ve rahatlığı dikkate almalıdır.

Örneğin, bir kullanıcı "John Smith" adlı bir kişinin telefon numarasını arıyorsa, tam eşleşme sorgu tipi için Query DSL, arama şablonları veya Elasticsearch sorgularının Java API kullanılarak yazılması önerilir. Ancak, bir kullanıcının istediği şey, "John" adını taşıyan tüm kişiler gibi benzer sonuçları da içeren arama sonuçlarını gösteren bir sorgu ise, metin sorgu sorgu tipi için Query DSL daha uygun olabilir.

Elasticsearch sorgu türlerinin kapsamları büyük ve kullanım senaryoları oldukça farklıdır. Bu nedenle, doğru sorgu türü seçmek, Elasticsearch'te verimli bir arama işlemi yürütmek açısından önemlidir. Sorgularınızın tam olarak neye ihtiyaç duyduğunu anlamanız, veri yapınızın yapısını iyi kavramanız ve kullanılabilirlik, doğruluk, hız ve mümkün olan en iyi sonuçlar için rahatlığı göz önünde bulundurmanız, doğru sorgu tipini seçmenize yardımcı olacaktır.

Verileri Filtrasyonu

Elasticsearch, birçok veriyi işlemek için kullanılan bir arama motorudur. Veri filtreleme işlemi, Elasticsearch arama işlemi için büyük önem taşır. Bu nedenle, Elasticsearch kullanırken veri filtreleme yöntemlerini bilmek çok önemlidir.

Elasticsearch veri filtrelemesi, filtreler ve sorgular aracılığıyla yapılabilir. Birincil filtreler tercih edilir çünkü ayrılmış veriler üzerinde çalışır ve daha hızlıdır. Filtreler aynı zamanda verileri birden fazla faktöre göre sınıflandırmasına izin verir.

Elasticsearch veri filtrelemesi, soruların karmaşıklığına bağlı olaraklık değiştirir. Basit bir veri filtresi, Spesifik bir sayfa veya alan için belirli bir anahtar kelime aramak basit bir filtre olabilir. Ancak, daha karmaşık veri filtreleme işlemleri gerektiren sorular, tam metin aramaları veya birden fazla ögeyi arayan sorgular olabilir.

Karmaşık sorguların Elasticsearch'ta nasıl yapılacağına dair rehberler bulunmaktadır. Bunların amacı, daha ayrıntılı sorgular oluşturmanıza olanak tanımaktır. Kısacası, Elasticsearch'ta veri filtreleme işlemi çok önemlidir ve işlemin amacı verileri doğru sınıflandırmak ve daha sonra aramayı hızlandırmaktır.

Güvenlik

Elasticsearch, büyük veri analizi ve sorgulama için popüler bir araçtır. Ancak, Elasticsearch sunucusu üzerinde çalışan olası güvenlik tehditlerini göz önünde bulundurmamız gerekmektedir. Elasticsearch güvenliği, Elasticsearch'in kritik önem taşıyan verilerinin istenmeyen erişimlerden saklanmasını sağlar. Elasticsearch güvenliği için en iyi yöntemler aşağıda açıklanmaktadır:

Elasticsearch sunucusuna erişim, öncelikle kimlik doğrulama ile kontrol edilir. Elasticsearch, kimlik doğrulama işlemlerini gerçekleştirmek için LDAP, Active Directory veya OAuth gibi kimlik doğrulama sağlayıcılarıyla entegre olabilir. Bu şekilde, yalnızca yetkili kullanıcılar sistemdeki verilere erişebilir.

Kimlik doğrulaması başarıyla tamamlandıktan sonra, Elasticsearch sunucusuna erişim için giriş yapacak kullanıcının yetkilerinin kontrol edilmesi gerekir. Elasticsearch, rol ve izin sistemiyle yetkilendirme işlemini gerçekleştirir. Kullanıcının izinlerini yetkilendirme yapılandırmasıyla belirleyebiliriz. Örneğin, bir kullanıcının yalnızca belirli bir indeks üzerinde okuma veya yazma izni olması sağlanabilir.

Elasticsearch sunucusuna gelen trafiği şifrelemek, kimlik doğrulama sırasında verilerin güvenli bir şekilde taşınmasını sağlar. Elasticsearch sunucusu SSL/TLS sertifikaları ile yapılandırılabilir. İki farklı nod arasında şifrelemede TLS kullanılabilir.

Elasticsearch sunucuları, güvenliğini korumak için firewall kullanımını destekler. Elasticsearch sunucusuna erişim, sadece belirli bir IP adresini etkinleştirdiğimizde veya portları kapattığımızda kontrol edilebilir.

Kibana kullanarak Elasticsearch verilerini görselleştirmek mümkündür. Ancak, Elasticsearch'in güvenliğini korumak için Kibana arayüzünde olan güvenlik politikalarını ve filtrelemelerini etkinleştirmek önerilir. Bu, kullanıcının verilerin tamamına erişmesine engel olacaktır.

Bu ipuçları Elasticsearch sunucularının güvenliğini sağlamak için izlenebilecek en iyi yöntemlerdir. Elasticsearch sunucularınızın düzgün yapılandırılmış olması ve önleyici önlemlerin alınması, verilerinizin güvende kalmasını sağlar.

Kimlik Doğrulama

Elasticsearch kullanıcıları için en önemli sorulardan biri, kimlik doğrulama yöntemleri hakkında. Elasticsearch kimlik doğrulama için birden fazla yöntem sunmakta.

Öncelikle, Native authentication yöntemini kullanabilirsiniz. Bu yöntem, Elasticsearch ile birlikte gelir ve kullanıcıları doğrudan Elasticsearch’a kaydeder. Özelleştirilebilir bir şekilde kullanılabilir. Native authentication yöntemi, şifreli kullanıcı hesapları oluşturmanıza olanak sağlar ve kullanıcıların belirli izinlere sahip olmasını sağlar.

LDAP Authentication ise, Lightweight Directory Access Protocol’ün kısaltmasıdır ve genellikle şirket ağına doğrudan erişmek için kullanılır. Elasticsearch üzerinden LDAP Authentication kullanacaksanız, Elasticsearch’ün LDAP sunucusuna erişmek için kullanacağı bir kullanıcı hesabına ihtiyacınız olacaktır. Proxy User Authentication ise, client kullanıcı adını Elasticsearch kimlik doğrulama yöntemi üzerinden Elasticsearch cluster kullanıcı adına uygun bir şekilde bağlar. Elasticsearch kullanıcısı doğrulaması, özel olarak tanımlanmış bir Docker imajı, Kubernetes Secret veya başka bir kimlik doğrulama yöntemi kullanılarak gerçekleştirilebilir.

Son olarak, Authorization API ile Elasticsearch cluster üzerindeki bir kullanıcının bir doküman üzerindeki yetkisini belirleyebilirsiniz. Bu yöntem, kullanıcılara belirli düzeylerde yetkiler ve izinler vererek daha güçlü bir güvenlik sağlar.

Her bir kimlik doğrulama yöntemi, Elasticsearch ya da client kullanıcılarını daha güvenli hale getirmek amacıyla kullanılabilir. Hangi yöntemi kullanacağınıza karar verirken, kullanıcılardan gerekli izinleri almak ve doğruluğundan emin olmak önemlidir.

Yetkilendirme

Elasticsearch yetkilendirme, verilerinizi güvenli tutmanın en önemli yollarından biridir. Elasticsearch, bir kullanıcının hangi verilere erişebileceğini veya hangi işlemleri gerçekleştirebileceğini kontrol etmek için yetkilendirme yöntemlerini kullanır. Elasticsearch, doğal olarak, kullanıcıları ve rolleri tanımlama ve yönetme yeteneği sunar.

Bir Elasticsearch kümesinde yetkilendirme yapmak için, kullanıcıların kimlik doğrulama verileri ve diğer izin verme mekanizmaları gerekli olabilir. Yetkilendirme yapılandırması, Elasticsearch'te "geçit" olarak bilinen bir HTTP istemci doğrulama sistemi aracılığıyla gerçekleştirilebilir. Elasticsearch, kullanıcıların kimlik doğrulama bilgilerini ve yetkilendirme seviyelerini belirtme yeteneği sunar. Ayrıca, Elasticsearch, AWS IAM gibi hizmetlerle entegre edilebilir.

Elasticsearch yetkilendirme yöntemleri arasında şunlar yer alır:

• Basic
• Token
• SAML
• Kerberos
• OAuth

Elasticsearch kimlik doğrulama yöntemleri arasında, LDAP veya Active Directory kullanarak yapılandırabilen standart kimlik doğrulama mekanizmaları bulunur. Yetkilendirme yapılandırması, genellikle, kapsamlı bir kaynak veya belge yapısına ihtiyaç duyar. Bu, Elasticsearch API'si yardımıyla yapılabilir ve kullanıcıların sözdizimini ve doğru yapıları kullanmaları için kullanılabilir.