Kakeru Tamashiro

[概要] オペレーションセンターに蓄積されたテキストデータ(ナレッジ情報)の有効活用として、自然言語解析を行っておりましたが、別のアプローチとして、ナレッジ検索システムを構築すれば良いのではと考え、Elasticsearchを用いた検索システムの検証を行っております。 [研究体制] 検索エンジン周りについての知見を有しているものがいないので、検索エンジンに関する技術情報の収集から選定/導入/構築/検証に至るまで私一人で行っております。 [課題] そもそもの課題として、ナレッジ情報が整理されていないという問題があります。そのため、ナレッジ情報の探索が難しい現状です。簡単な検索システムを導入するだけでも、業務効率化が図れると考え、検索システムの導入を提案し、検証を行っております。 [課題に対するアプローチ] 検索エンジンとしては、Elasticsearchを用いております。Elasticsearchは、構造型、非構造型、地理情報、メトリックなど多様なデータタイプに対応した検索/分析ができます。うちの部署としては、社内のナレッジ情報を自然言語解析しており、今後は、社内で運用管理しているシステムから出るメトリクスデータ解析も行うのでElasticsearchを検索/分析に使うのは適切と考えました。 また、データ検索/分析結果をWebベースで可視化するツールとして、Kibanaがあります。こちらは、Elasticsearchと同じ会社が作っており、とても親和性が高く、非常に導入が簡単であり、最初の検証ツールとしては良いと考えElasticsearchとKibanaを使った検索エンジン基盤を構築しております。 Elastic Stackの検証については、Qiitaの方に書かせて頂いてますので、以下のリンクを参照して下さい。 ZabbixとElasticsearchを連携してみた! https://qiita.com/jackkitte/items/3d3754f6c35af4e197c7 ZabbixとElasticsearchを連携してみた! Part2 https://qiita.com/jackkitte/items/5190ab0aea6713bb12c7 Google AnalyticsのアクセスデータをElasticsearchに投入してみる！ https://qiita.com/jackkitte/items/ecdb43cc72ee7eb4da92 [成果] Elasticsearchによる検索エンジンの導入のしやすさ、また、分析基盤としての高い有用性、BeatsやLogstashのETLとしての機能の豊富さ、Kibanaのダッシュボードとしての便利さ等、検索エンジン以上の知見を得られました。