Elastic Stack, développé par la société Elastic, est une suite complète d'outils Big Data conçue pour l'analyse, la recherche et la visualisation de données en temps réel. Cette solution intègre Elasticsearch, Logstash, Kibana et Beats (anciennement connu sous le nom ELK Stack) pour former un écosystème robuste de gestion de données. Elastic Stack permet aux entreprises de stocker, rechercher et analyser d'énormes volumes de données avec des fonctionnalités de monitoring full-stack, d'analyse de logs, de visualisation et de sécurité. Particulièrement apprécié pour sa capacité de recherche ultrarapide et sa flexibilité, ce logiciel s'adresse principalement aux ETI et grandes entreprises, mais peut également être utilisé par des PME ayant d'importants besoins en matière d'analyse de données.

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Note moyenne

4.6

Fonctionnalités
4.9
Intégrations
4.9
Ergonomie
4.7
Potentiel d'évolution
3.9
Budget
3.9
Budget
3.9
Prix

Secteurs d'activité

Finance/Banque
35 %
Services
25 %
Logistique
22 %
Industrie
18 %

Cibles client

Entreprises de Taille Intermédiaire (ETI)
45%
Moyennes et Grandes Entreprises (MGE)
40%
Petites et Moyennes Entreprises (PME)
15%
Sandra - Experte logiciel

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A propos

Fonctionnalités principales d'Elastic Stack

Elastic Stack propose un écosystème complet de traitement de données avec:
  • Elasticsearch - Moteur de recherche et d'analyse distribué offrant une recherche en temps quasi réel
  • Logstash - Pipeline de traitement de données pour ingérer et transformer les données
  • Kibana - Plateforme de visualisation et d'exploration de données avec tableaux de bord interactifs
  • Beats - Collecteurs de données légers pour l'envoi d'informations à Elasticsearch
  • Security - Fonctionnalités de sécurité avec filtrage IP et journalisation des audits
Les utilisateurs apprécient particulièrement:
  1. La recherche en temps réel ultra-performante
  2. Les tableaux de bord personnalisables de Kibana
  3. L'évolutivité et la scalabilité de l'architecture
  4. Les capacités avancées de monitoring d'applications
  5. L'intégration avec de nombreuses sources de données
Évolutions attendues: Intelligence artificielle avancée pour l'analyse prédictive, simplification de la configuration pour les non-experts, et optimisation des performances de traitement des données volumineuses.

Atouts majeurs

Recherche en temps réel ultra-rapide Visualisation de données avancée Haute scalabilité pour Big Data Monitoring et sécurité intégrés

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