8 choses à considérer après avoir changé votre licence

Cela fait un mois qu’Elastic (la société) a annoncé qu’elle était en train de changer la licence open source pour Elasticsearch d’Apache 2.0 à SSPL. Depuis, une activité intense se poursuit de tous côtés. Pour les utilisateurs d’Elasticsearch, la question est de savoir si vous allez continuer à utiliser Elasticsearch avec la licence SSPL ou si vous recherchez une alternative. Elastic dit que la licence SSPL n’affectera pas la plupart des utilisateurs. Cependant, un regard sur la licence de votre équipe juridique peut montrer que la licence SSPL est le risque que votre entreprise ne voudra pas prendre. Dans ce cas, vous avez besoin d’une alternative. C’est ce dont nous discutons dans cet article – les meilleures alternatives à Elasticsearch après un changement de licence.

1. La fourche Elasticsearch AWS

AWS a annoncé l’Open Distro pour Elasticsearch en 2019. Ils attendaient probablement le changement de licence et souhaitaient sécuriser le service cloud Elasticsearch d’Elastic. Cependant, une distribution est une simple copie de l’original avec quelques modifications. Le prototype serait toujours la version à laquelle la communauté open source contribue. Un fork est une version séparée du code et aura ses propres responsables et la communauté open source le développera séparément. C’est un engagement plus important. AWS n’avait pas Elasticsearch. Cela était sur le point de changer avec le changement de licence d’Elasticsearch.

AWS a maintenant annoncé que divertira Elasticsearch avec la licence Apache 2.0. Ils ont invité d’autres organisations à travailler avec eux pour faire de cette fourchette l’Elasticsearch véritablement open source dont tout le monde a besoin. Cette fourchette a obtenu le soutien d’autres acteurs de l’industrie du disque tels que Logz.io et est susceptible d’être le successeur de l’ancien Elasticsearch open source.

Il sera basé sur la dernière version d’Elasticsearch 7.10 sous licence Apache. Il comprendra toutes les fonctions d’Elasticsearch et a le potentiel de devenir plus puissant que l’ancien Elasticsearch à l’avenir. Les entreprises comme AWS se plaignent du fait qu’Elastic s’est concentré sur les projets open source et n’investit que dans leurs propres solutions propriétaires. En conséquence, les propositions des partenaires extérieurs étaient généralement rejetées. Avec ce nouveau fork, AWS et d’autres organisations ont la possibilité de définir une nouvelle direction pour le produit, une direction qui n’est pas contrôlée par une seule organisation.

Cependant, pour que cela se produise, la fourche AWS doit être régie par un comité de surveillance indépendant du fournisseur, quelque chose comme la CNCF (Cloud-Native Computing Foundation). Compte tenu de l’importance d’Elasticsearch, la CNCF ressemble à un foyer naturel pour le projet.

2. Solr: l’alternative la plus proche

Alternatives Elasticsearch
Solr a été créée en 2008 en tant que solution de récupération de données. Elasticsearch a été créé en 2010 pour combler les lacunes laissées par Solr dans la recherche. Cependant, Solr continue de prospérer en tant que projet à part entière et s’intègre à Elasticsearch sur de nombreux fronts. Tout d’abord, Elasticsearch et Solr s’appuient sur Lucene – le moteur de recherche open source.

Solr et Elasticsearch ont tous deux des fonctionnalités similaires, telles que la fragmentation (une méthode distribuée de stockage et de traitement des données) et le mappage informel, idéal pour les données non structurées. Cela signifie qu’il reconnaît automatiquement les formes dans un ensemble de données. La liste s’allonge encore et encore avec la recherche de texte intégral, l’indexation en temps réel, le regroupement dynamique, etc. Étant une ancienne base de données, Solr prend en charge à la fois les SGBDR comme Oracle et les bases de données NoSQL modernes. Ayant survécu pendant plus d’une décennie, Solr est toujours activement utilisé et soutenu par une énorme communauté open source. L’aide est toujours disponible sur l’un des forums.

3. ArangoDB: le multitalent

ArangoDB est une excellente alternative à Elasticsearch. Il est open source sous la licence Apache v2. Il exécute des tâches de moteur de recherche similaires à Elasticsearch, mais en propose davantage – magasins de documents, de prix clés et de graphiques. Et la meilleure partie est qu’il utilise un langage de requête, AQL, pour tous ces différents magasins de données. Cela en fait un appareil polyvalent très polyvalent. C’est très pratique si vous êtes débordé par la gestion d’Elasticsearch et d’autres bases de données telles que MongoDB et que vous souhaitez simplifier les opérations avec une solution unique.

ArangoDB a récemment ajouté la recherche en texte intégral à son produit. Son AQL est un langage de requête intuitif que les débutants peuvent facilement maîtriser, voire écrire des requêtes complexes avec facilité. Certains utilisateurs citent le manque d’une communauté aussi grande qu’Elasticsearch ou MongoDB comme un inconvénient. Cependant, ArangoDB propose une solution appelée Oasis, la version de l’outil hébergé dans le cloud pour ceux qui préfèrent ne pas maintenir leur présence.

4. InfluxDB: quand il s’agit de séries chronologiques

InfluxDB est une base de données de séries chronologiques open source sous licence MIT. Il est principalement utilisé pour le traitement des données de surveillance qui se présentent généralement sous la forme de séries chronologiques. Il a deux composants Kapacitor pour l’édition en arrière-plan et Chronograf, qui est l’interface utilisateur. Peut être facilement intégré à Grafana pour la visualisation. InfluxDB est capable de gérer sans délai des données de séries chronologiques à grande échelle.

Il a son propre InfluxQL pour les requêtes. InfluxQL traite les données à l’aide de Tâches et vous permet de définir des tâches récurrentes qui peuvent être effectuées fréquemment. Ceci est utile pour suivre des métriques spécifiques. InfluxDB est facile à configurer et constitue une excellente alternative à Elasticsearch si la surveillance est votre objectif principal.

5. Vespa: une alternative simple

Alternatives ElasticsearchScooter est un outil de récupération de données open source qui n’est pas aussi populaire que les autres sur cette liste, mais il est également très performant. Vespa vous soulage des tâches de rupture en gérant seul la reproduction et la distribution des données dans des seaux. Cela signifie qu’il est plus facile de mettre à l’échelle simplement en ajoutant des nœuds et en laissant Vespa faire la gestion des données. Pour les requêtes, il utilise YQL (Yahoo Query Language) depuis sa création par Yahoo. Certains trouvent les requêtes YQL plus simples que les requêtes Elasticsearch.

Alternatives commerciales

Bien que ce qui précède soit des alternatives open source à Elasticsearch, il existe plusieurs alternatives commerciales qui peuvent également convenir à votre compte.

6. Algolia: la recherche du texte intégral à son meilleur

Algoli se consacre à être la meilleure solution de recherche et de réponse. Il est idéal pour indexer de gros volumes de données et produire des résultats de recherche en temps réel lors de la saisie. Il a des intégrations prêtes à l’emploi dans des plates-formes de commerce électronique telles que Shopify et Magento et est très facile à démarrer. L’échelle n’est pas un problème avec une gestion complète de la solution. Cependant, vous devez garder un œil sur le coût à mesure que votre utilisation augmente. Si tout ce que vous utilisez pour Elasticsearch est une recherche en texte intégral et que vous êtes ouvert à une solution payante, Algolia est un excellent choix.

Elasticsearch est largement utilisé pour l’analyse des journaux. Si tel est le cas pour vous, il existe deux options commerciales relativement nouvelles qui sont très intéressantes.

7. EraDB: journalisation comme Elasticsearch

EraDB est une solution d’analyse de séries chronologiques qui reproduit l’API de requête ElistacSearch. Il prend en charge les outils de l’écosystème Elasticsearch tels que Logstash, Kibana, Grafana, Kafka et Telegraf. Bien qu’il ne puisse pas faire ce que fait Elasticsearch, EraDB propose une puissante solution de gestion des journaux avec certaines machines d’apprentissage.

8. Opsbrew: cheminement et prétraitement des données par pipelines

La solution la plus récente de cette liste, Opsbury est différent des autres en ce qu’il ne s’agit pas d’une base de données ou d’un moteur de recherche. Au lieu de cela, il s’agit d’une solution de gestion de pipeline de journalisation noOps. Cela peut sembler une morsure, mais en gros, il absorbe les données du journal de n’importe quel nombre de sources et les achemine vers n’importe quel nombre de destinations souhaitées. Gère le prétraitement des fichiers journaux et de toutes les données de surveillance sans maux de tête opérationnels.

Alternatives Elasticsearch

Opsbrew intègre les données de suivi de nombreux outils d’analyse tels que SIEM et APM et vous permet de gérer plusieurs fils de surveillance en un seul endroit. En plus de l’enregistrement, Opsbrew fournit des informations et des alertes en temps réel sur une catégorie, un événement ou un paramètre spécifique et les affiche à l’aide de graphiques. Opsbrew vous permet également de masquer les données sensibles et de filtrer les données lors de vos déplacements sans même avoir à regex ou grok. Il ferait un excellent compagnon avec l’un des outils mentionnés dans cet article.

Bien que le changement de licence d’Elasticsearch ait été une surprise pour beaucoup, ce n’est pas forcément la fin de l’histoire. Il existe de nombreuses alternatives qui font ce que fait Elasticsearch et certaines qui accomplissent beaucoup mieux des tâches spécifiques. Où vous voyez-vous vous diriger après Elasticsearch v7.10?

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