Elastic Search Hosting
Elastic Search ist eine leistungsstarke, verteilte Such- und Analyse-Engine. Sie ermöglicht Volltextsuche in Echtzeit, skalierbare Datenanalysen und flexible Filterfunktionen. Ob für Websites, Anwendungen oder Business-Intelligence – Elastic Search liefert schnelle und präzise Ergebnisse auch bei großen Datenmengen.
- Blitzschnelle Volltextsuchen (near real-time)
- Horizontale Skalierung & Hochverfügbarkeit
- Echtzeit-Aggregationen & Facettierung
- DSGVO - Datenschutzkonform
Rundum-Sorglos-Paket
Unsere Managed Elastic Search Hosting Pakete
Wähle das Paket, das zu deinen Anforderungen passt – unsere Hosting-Lösungen bieten dir verschiedene Leistungsstufen mit genau den Funktionen und Services, die du für dein Projekt brauchst.
Elastic Search Hosting Standard
Standard
69 €/Monat
138 € einmalig
- Eigene VM
OpenStack Public Cloud - 2 Cores, 4 GB RAM
Shared Ressourcen - 50 GB Festplatte
RAID 10 NVMe SSD - 250 Mbit/s
Unlimitierter Traffic - Garantierte Verfügbarkeit
99% auf Anwendungsebene
99,9% auf Netzwerkebene - Datacenter Deutschland
ISO 27001 zertifiziert
- Elastic Search Instanz: 1
- Update Management
- Backup Management
Tägliche Full-Backups, 14 Tage Vorhaltezeit - Aktives Monitoring
- SLA / AVV
Elastic Search Hosting Premium
Premium
149 €/Monat
298 € einmalig
- Eigene VM
VMware vSphere Private Cloud - 2 Cores, 4 GB RAM
Dedizierte Ressourcen - 50 GB Festplatte
Redundanter SSD-Storage - 10 Gbit/s max
Unlimitierter Traffic - Garantierte Verfügbarkeit
99,5% auf Anwendungsebene
99,95% auf Netzwerkebene - Datacenter Frankreich
ISO 27001, SOC 1, SOC 2 zertifiziert
- Elastic Search Instanz: 1
- Update Management
- Backup Management
Tägliche Full-Backups, 14 Tage Vorhaltezeit - Aktives Monitoring
- SLA / AVV
Elastic Search Hosting Enterprise
EnterpriseAngebot anfordern
Du bekommst genau die Umgebung, die dein Projekt braucht. Sag uns kurz, was du vorhast – wir entwerfen die passende Architektur und melden uns mit einem konkreten Angebot.
Alle Preise zzgl. gesetzlicher MwSt.
Lösungen für Agenturen und Entwicklerteams · Öffentliche Träger
Managed Elastic Search Hosting Details
Vollständige Funktionsliste
| Position | Elastic Search Hosting Standard | Elastic Search Hosting Premium | Elastic Search Hosting Enterprise |
|---|---|---|---|
| Tarife | 69 € monatlich 138 € einmalig | 149 € monatlich 298 € einmalig | Auf Anfrage |
| Anwendung | |||
| Elastic Search Instanz | 1 | 1 | Die Anwendung kann beliebig konfiguriert werden:
|
| Update Management | ✔ | ✔ | |
| Backup Management SaaS Web erstellt täglich Full Backups der Anwendung und hält sie je nach Tarif 7 oder 14 Tage vor. | täglich | täglich | |
| Backup Vorhaltezeit | 14 Tage | 14 Tage | |
| Monitoring Mit dem aktiven Monitoring von SaaS Web werden die Core Parameter des Servers minütlich abgefragt. Wenn Grenzwerte erreicht werden, sind wir zur Stelle, um die Situation schnellstens zu normalisieren. | ✔ | ✔ | |
| Domains SaaS Web registriert auf Wunsch eine Domain kostenfrei und konnektiert den gebuchten Dienst zur Domain. | Gegen Aufpreis | Gegen Aufpreis | |
| Hosting | |||
| Plattform | Eigene VM | Eigene VM | Das Hosting Setup kann individuell eingerichtet werden:
|
| Infrastruktur | OpenStack Public Cloud | VMware vSphere Private Cloud | |
| Performance | 2 Cores, 4 GB RAM | 2 Cores, 4 GB RAM | |
| Ressourcen | Shared Ressourcen | Dedizierte Ressourcen | |
| Festplatte | 50 GB | 50 GB | |
| Speichertyp | RAID 10 NVMe SSD | Redundanter SSD-Storage | |
| Internet Anbindung | 250 Mbit/s | 10 Gbit/s max | |
| Traffic | Unlimitiert | Unlimitiert | |
| Garantierte Verfügbarkeit | 99% auf Anwendungsebene 99,9% auf Netzwerkebene | 99,5% auf Anwendungsebene 99,95% auf Netzwerkebene | |
| Support | Ticket-System, Mail, Telefon | Ticket-System, Mail, Telefon | |
| SLA | ✔ | ✔ | |
| Datacenter | DE (Limburg) | FR (Roubaix) | |
| Zertifizierung | ISO 27001 | ISO 27001, SOC 1, SOC 2 | |
| Bestellen | Bestellen | Anfragen | |
Mehr über Elastic Search
Volltextsuche & Analyzer
Elasticsearch zerlegt Texte per Tokenizer und veredelt sie mit Analyzern (Stemming, Lowercasing, Stopwords, Synonyme, ICU/Language Packs). Dadurch matchen „laufend“ und „laufen“, Markennamen in verschiedenen Schreibweisen oder Begriffe mit Umlauten konsistent. Du kannst pro Feld unterschiedliche Analyzer einsetzen (z. B. search_analyzer ≠ analyzer) und so Eingabe- vs. Abfrageverhalten feinsteuern.
Query DSL (Bool/Filter/Range/Term/Match)
Die JSON-basierte DSL kombiniert strukturierte Filter (term/range/exists) mit Volltext-Queries (match/multi_match) in bool-Klauseln (must, filter, should, must_not). Filter sind cache-fähig (schnell), während Match-Queries Scoring beisteuern. So lassen sich komplexe, performante Suchlogiken bauen – von „Kategorie + Preisbereich + Freitext + Verfügbarkeit“ bis zu Sonderfällen mit script-Queries.
Relevanz & Scoring
Standard ist BM25, ergänzt um Boosts (Felder, Begriffe, tie_breaker), function_score (z. B. Popularität, Frische via gauss/exp-Decay), rescore für Top-N-Nachschärfung sowie min_should_match und boost_mode. Damit priorisierst du aktuelle, beliebte oder exakt passende Treffer, ohne schwächere zu verlieren.
Aggregationen (Bucket/Metrics/Pipeline)
Buckets (terms, date_histogram, range) gruppieren Dokumente; Metriken (avg, sum, percentiles, cardinality) liefern Kennzahlen; Pipeline-Aggregationen (moving_avg, derivatives, bucket_script) berechnen aus Zwischenergebnissen Trends. Alles in einem Request mit der Suche kombinierbar („Such-und-Analysiere“).
Autocomplete & Suggestions
Der Completion-Suggester hält vordefinierte Phrasen im FST-Index für extrem schnelle Präfix-Vervollständigung bereit. Term- und Phrase-Suggesters schlagen Korrekturen bei Tippfehlern vor; Fuzzy-Match toleriert Abweichungen (Levenshtein-Distanz). Für Suchboxen bedeutet das: Tippst du „iph“, bekommst du sofort „iPhone 15 Pro …“.
Index-Management & Mappings
Mappings definieren Feldtypen (keyword, text, numeric, date, geo_point, nested) und Analyzer. Mit Index-Vorlagen (Index Templates) und Aliases steuerst du Schemata und Zero-Downtime-Reindexing (Alias von alt → neu umschalten). ILM (Index Lifecycle Management) automatisiert Phasen: hot (schnell), warm (komprimiert), cold (günstig), frozen/delete.
Skalierung & Hochverfügbarkeit
Sharding verteilt Daten horizontal über Nodes, Replikate sorgen für Ausfallsicherheit und paralleles Lesen. Cluster Balancing verschiebt Shards automatisch, Rolling Upgrades halten Verfügbarkeit hoch. Du wächst linear: mehr Daten, mehr Nodes.
Ingest-Pipelines
Vor dem Indexieren laufen Dokumente durch Prozessoren: grok (Log-Parsing), geoip, date, set, rename, remove, script, attachment (Base64/PDF/Office-Extraktion). Damit verschiebst du ETL-Logik an den Rand des Clusters, ohne separate Vorverarbeitung.
Geo- & Zeitreihen-Funktionen
geo_point und geo_shape ermöglichen Distanz-, Bounding-Box-, Polygon- und Within-Queries; sort by _geo_distance für Nähe. Für Zeitreihen: date_histogram, Downsampling (via Rollup/Transform), moving_fn in Pipelines. Das ist optimal für Karten, Routen, Nähe-Suche sowie Metrik-/Log-Zeitreihen.
Sicherheit & Zugriffskontrolle
TLS/HTTPS sichert Transport, API-Keys und Benutzer/Rollen (RBAC) begrenzen Zugriff. Field-/Document-Level-Security blenden sensible Felder/Dokumente aus; Auditing protokolliert Zugriffe. Mit SSO/OIDC/SAML integrierst du Unternehmens-Identitäten.
Häufig gestellte Fragen
Kann ich meinen bestehenden Elasticsearch-Server zu SaaS Web umziehen?
Ja. Wir übernehmen Migrationen per Snapshot/Restore oder „Reindex from remote“ – je nach Version, Datenmenge und Downtime-Toleranz. Häufig erstellen wir zunächst einen Snapshot (Repository wie S3/Swift/NFS), spielen ihn in ein staging-Cluster bei uns ein, prüfen Mappings, Plugins und Security-Einstellungen (RBAC, TLS, API-Keys) und schwenken anschließend per Index-Alias oder Read-Only-Phase mit kurzer Unterbrechung live. Alternativ migrieren wir nahezu ohne Downtime, indem wir parallel indexieren und die Umschaltung in einem kurzen Wartungsfenster durchführen. Wir unterstützen auch Versionssprünge (z. B. 7 → 8) inklusive ILM/SLM-Anpassungen, Kibana-Spaces/Dashboards und Monitoring.
Wann ist Elasticsearch sinnvoller als die Volltextsuche einer klassischen Datenbank?
Sobald Relevanz-Ranking, Tippfehler-Toleranz, Synonyme, mehrsprachige Analyzer, Autocomplete und umfangreiche Aggregationen gefragt sind – und das bei Millionen von Dokumenten mit niedrigen Latenzen. Datenbanken liefern solide „Contains“-Treffer, stoßen aber bei komplexem Ranking, Facettierung und Skalierung schnell an Grenzen. Brauchst du ein suchzentriertes UX (Shop, Help-Center, Log-/Metrik-Analytics), ist Elasticsearch die bessere Wahl; für sehr kleine Datenmengen und einfache Anforderungen kann die DB-Suche ausreichend sein.
Wie modelliere ich Felder und Indizes richtig, damit Suche und Filter präzise und schnell bleiben?
Freitext gehört als text mit passendem Sprach-Analyzer in den Index, exakte Filter/Sortierung/Aggregationen laufen über keyword. Häufig kombiniert man beides im selben Feld via fields (z. B. title als text plus title.keyword). Arrays aus Objekten, die logisch zusammengehören (Varianten, Attribute), sollten als nested modelliert werden, damit Abfragen keine Kreuztreffer erzeugen. Für Autocomplete und Fehlertoleranz sind spezialisierte Analyzer (z. B. edge_ngram) und Suggesters sinnvoll; unterschiedliche Analyzer für Index- und Suchzeit (analyzer vs. search_analyzer) helfen, Präzision und Recall auszubalancieren. Indizes versiehst du idealerweise mit Vorlagen, Aliases und ILM-Regeln, damit Rotation, Kompression und Aufbewahrung sauber automatisiert sind.
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- 1 Monat kostenfrei
Du entwickelst die Website für deinen Kunden und dieser übernimmt am Livegang das Hosting. - SSH (Zugang SSH Key), SFTP Zugang, Git Integration
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T2U GmbH
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