Hébergement Elastic Search
Elastic Search est un moteur de recherche et d’analyse puissant et distribué. Il permet la recherche en texte intégral en temps réel, l’analyse de données évolutive et des fonctions de filtrage flexibles. Que ce soit pour les sites web, les applications ou la Business Intelligence, Elastic Search fournit des résultats rapides et précis, même avec de grands volumes de données.
- Recherches en texte intégral ultra-rapides (quasi temps réel)
- Mise à l'échelle horizontale & haute disponibilité
- Agrégations & facettisation en temps réel
- RGPD – conforme à la protection des données
Formule tout compris
Nos formules d’hébergement géré Elastic Search
Choisis l’offre qui correspond à tes besoins – nos solutions d’hébergement proposent différents niveaux de performance avec exactement les fonctions et services dont ton projet a besoin.
Hébergement Elastic Search Standard
Standard
69 €/mois
138 € de mise en service
- VM dédiée
OpenStack Public Cloud - 2 cœurs, 4 Go de RAM
Ressources partagées - 50 Go de disque
RAID 10 NVMe SSD - 250 Mbit/s
Illimité de trafic - Disponibilité garantie
99 % au niveau de l'application
99,9 % au niveau du réseau - Centre de données Allemagne
certifié ISO 27001
- Instance Elastic Search : 1
- Gestion des mises à jour
- Gestion des sauvegardes
Sauvegardes complètes quotidiennes, conservation 14 jours - Supervision active
- SLA / contrat de sous-traitance
Hébergement Elastic Search Premium
Premium
149 €/mois
298 € de mise en service
- VM dédiée
VMware vSphere Private Cloud - 2 cœurs, 4 Go de RAM
Ressources dédiées - 50 Go de disque
Stockage SSD redondant - 10 Gbit/s max
Illimité de trafic - Disponibilité garantie
99,5 % au niveau de l'application
99,95 % au niveau du réseau - Centre de données France
certifié ISO 27001, SOC 1, SOC 2
- Instance Elastic Search : 1
- Gestion des mises à jour
- Gestion des sauvegardes
Sauvegardes complètes quotidiennes, conservation 14 jours - Supervision active
- SLA / contrat de sous-traitance
Hébergement Elastic Search Enterprise
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Tous les prix s’entendent hors TVA légale.
Solutions pour Agences et équipes de développement · Organismes publics
Hébergement géré Elastic Search en détail
Liste complète des fonctionnalités
| Élément | Elastic Search Hébergement Standard | Elastic Search Hébergement Premium | Elastic Search Hébergement Enterprise |
|---|---|---|---|
| Tarifs | 69 € par mois 138 € de mise en service | 149 € par mois 298 € de mise en service | Sur demande |
| Application | |||
| Instance Elastic Search | 1 | 1 | |
| Gestion des mises à jour | ✔ | ✔ | |
| Gestion des sauvegardes | quotidien | quotidien | |
| Conservation des sauvegardes | 14 jours | 14 jours | |
| Supervision | ✔ | ✔ | |
| Hébergement | |||
| Plateforme | VM dédiée | VM dédiée | |
| Infrastructure | OpenStack Public Cloud | VMware vSphere Private Cloud | |
| Performance | 2 cœurs, 4 Go de RAM | 2 cœurs, 4 Go de RAM | |
| Ressources | Ressources partagées | Ressources dédiées | |
| Disque | 50 Go | 50 Go | |
| Type de stockage | RAID 10 NVMe SSD | Stockage SSD redondant | |
| Connectivité Internet | 250 Mbit/s | 10 Gbit/s max | |
| Trafic | Illimité | Illimité | |
| Disponibilité garantie | 99 % au niveau de l'application 99,9 % au niveau du réseau | 99,5 % au niveau de l'application 99,95 % au niveau du réseau | |
| Support | Système de tickets, e-mail, téléphone | Système de tickets, e-mail, téléphone | |
| SLA | ✔ | ✔ | |
| Centre de données | DE (Limburg) | FR (Roubaix) | |
| Certification | ISO 27001 | ISO 27001, SOC 1, SOC 2 | |
| Anwendung | |||
| Domaines | En supplément | En supplément | L’application peut être configurée de manière flexible :
|
| Commander | Commander | Demander | |
En savoir plus sur Elastic Search
Recherche en texte intégral & analyseur
Elasticsearch décompose les textes via un tokenizer et les affine avec des analyseurs (stemming, minuscules, stop words, synonymes, ICU/Language Packs). Cela permet de faire correspondre « courant » et « courir », des noms de marque avec différentes orthographes ou des termes avec des trémas de manière cohérente. Tu peux utiliser différents analyseurs par champ (par exemple, search_analyzer ≠ analyzer) pour affiner le comportement d’entrée et de requête.
Query DSL (Bool/Filter/Range/Term/Match)
La DSL basée sur JSON combine des filtres structurés (term/range/exists) avec des requêtes en texte intégral (match/multi_match) dans des clauses booléennes (must, filter, should, must_not). Les filtres sont cachables (rapides), tandis que les requêtes Match contribuent au scoring. Cela permet de construire des logiques de recherche complexes et performantes – de « catégorie + fourchette de prix + texte libre + disponibilité » aux cas spéciaux avec des requêtes scriptées.
Pertinence & scoring
La norme est BM25, complétée par des boosts (champs, termes, tie_breaker), function_score (par exemple, popularité, fraîcheur via gauss/exp-Decay), rescore pour un affinage Top-N, ainsi que min_should_match et boost_mode. Cela te permet de prioriser les résultats actuels, populaires ou exactement correspondants, sans perdre les moins pertinents.
Agrégations (Bucket/Metrics/Pipeline)
Les buckets (terms, date_histogram, range) regroupent les documents ; les métriques (avg, sum, percentiles, cardinality) fournissent des indicateurs clés ; les agrégations de pipeline (moving_avg, derivatives, bucket_script) calculent les tendances à partir de résultats intermédiaires. Tout peut être combiné en une seule requête avec la recherche (« recherche et analyse »).
Autocomplétion & suggestions
Le suggester de complétion maintient des phrases prédéfinies dans l’index FST pour une complétion de préfixe extrêmement rapide. Les suggesters de termes et de phrases proposent des corrections en cas de fautes de frappe ; le Fuzzy-Match tolère les écarts (distance de Levenshtein). Pour les boîtes de recherche, cela signifie : si tu tapes « iph », tu obtiens immédiatement « iPhone 15 Pro… ».
Gestion d'index & mappings
Les mappings définissent les types de champs (keyword, text, numeric, date, geo_point, nested) et les analyseurs. Avec les modèles d’index (Index Templates) et les alias, tu contrôles les schémas et le réindexage sans interruption (basculement d’alias de l’ancien vers le nouveau). L’ILM (Index Lifecycle Management) automatise les phases : hot (rapide), warm (compressé), cold (économique), frozen/delete.
Mise à l'échelle & haute disponibilité
Le sharding répartit les données horizontalement sur les nœuds, les répliques assurent la résilience et la lecture parallèle. Le Cluster Balancing déplace automatiquement les shards, les mises à niveau continues maintiennent une haute disponibilité. Tu évolues linéairement : plus de données, plus de nœuds.
Pipelines d'ingestion
Avant l’indexation, les documents passent par des processeurs : grok (analyse de logs), geoip, date, set, rename, remove, script, attachment (extraction Base64/PDF/Office). Cela te permet de déplacer la logique ETL à la périphérie du cluster, sans prétraitement séparé.
Fonctions géo-spatiales & séries temporelles
geo_point et geo_shape permettent des requêtes de distance, de boîte englobante, de polygone et de contenu ; tri par _geo_distance pour la proximité. Pour les séries temporelles : date_histogram, sous-échantillonnage (via Rollup/Transform), moving_fn dans les pipelines. C’est optimal pour les cartes, les itinéraires, la recherche de proximité ainsi que les séries temporelles de métriques/logs.
Sécurité & contrôle d'accès
TLS/HTTPS sécurise le transport, les clés API et les utilisateurs/rôles (RBAC) limitent l’accès. La sécurité au niveau des champs/documents masque les champs/documents sensibles ; l’audit enregistre les accès. Avec SSO/OIDC/SAML, tu intègres les identités d’entreprise.
Questions fréquentes
Puis-je migrer mon serveur Elasticsearch existant vers SaaS Web ?
Oui. Nous prenons en charge les migrations par Snapshot/Restore ou « Reindex from remote » – selon la version, le volume de données et la tolérance aux temps d’arrêt. Nous créons souvent d’abord un Snapshot (référentiel comme S3/Swift/NFS), l’importons dans un cluster de staging chez nous, vérifions les mappings, les plugins et les paramètres de sécurité (RBAC, TLS, clés API), puis basculons en direct via un alias d’index ou une phase en lecture seule avec une courte interruption. Alternativement, nous migrons presque sans temps d’arrêt en indexant en parallèle et en effectuant le basculement dans une courte fenêtre de maintenance. Nous prenons également en charge les sauts de version (par exemple, 7 → 8), y compris les ajustements ILM/SLM, les espaces/tableaux de bord Kibana et la surveillance.
Quand Elasticsearch est-il plus pertinent que la recherche en texte intégral d'une base de données classique ?
Dès que le classement de pertinence, la tolérance aux fautes de frappe, les synonymes, les analyseurs multilingues, l’autocomplétion et les agrégations étendues sont requis – et ce, pour des millions de documents avec de faibles latences. Les bases de données fournissent des résultats « contient » solides, mais atteignent rapidement leurs limites en matière de classement complexe, de facettisation et de mise à l’échelle. Si tu as besoin d’une UX centrée sur la recherche (boutique, centre d’aide, analyse de logs/métriques), Elasticsearch est le meilleur choix ; pour de très petites quantités de données et des exigences simples, la recherche de base de données peut être suffisante.
Comment modéliser correctement les champs et les index pour que la recherche et les filtres restent précis et rapides ?
Le texte libre doit être indexé comme « text » avec un analyseur linguistique approprié, les filtres/tris/agrégations exacts s’effectuent via « keyword ». Souvent, les deux sont combinés dans le même champ via des « fields » (par exemple, « title » comme texte plus « title.keyword »). Les tableaux d’objets qui sont logiquement liés (variantes, attributs) doivent être modélisés comme « nested » afin que les requêtes ne génèrent pas de résultats croisés. Pour l’autocomplétion et la tolérance aux erreurs, des analyseurs spécialisés (par exemple, edge_ngram) et des suggesters sont utiles ; différents analyseurs pour l’indexation et la recherche (analyzer vs. search_analyzer) aident à équilibrer la précision et le rappel. Idéalement, tu dotes les index de modèles, d’alias et de règles ILM afin que la rotation, la compression et la rétention soient automatisées de manière propre.
Programme partenaire
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- 1 mois offert
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Témoignages
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Nos clients
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