当说到搜索时，大部分人可能只会说谷歌、百度等，但在企业内部的数据搜索还面临许多挑战，这就需要依赖开源的搜索技术，Elastic 公司就诞生了。本文讲讲 Elasticsearch 前世今生，可以让我们从整体上理解这个产品这家公司。生活中你遇到不懂的问题找百度或者谷歌，而在一个网站上面，比如淘宝，京东等电商买东西，去B站搜索好玩的视频，去抖音搜索等等，这些网站的搜索技术基本都是依赖于下面要说的这家公司Elastic。
诞生的前夜
许多年前，一个刚结婚的名叫ShayBanon的开发者，跟着他的妻子去了伦敦，他的妻子在那里学习厨师。在寻找一个赚钱的工作的时候，为了给他的妻子做一个食谱搜索引擎，他开始使用 Lucene 的一个早期版本。
直接使用 Lucene 是很难的，因此 Shay Banon 开始做一个抽象层，Java 开发者使用它可以很简单的给他们的程序添加搜索功能。 他发布了他的第一个开源项目 Compass。
据说，Shay 的妻子还在等着她的食谱搜索引擎…
食谱搜索引擎没做完， 却创建了一个开源项目Compass，这是2004年
诞生时刻
后来 Shay Banon 获得了一份工作，主要是高性能，分布式环境下的内存数据网格。这个对于高性能，实时，分布式搜索引擎的需求尤为突出，他决定重写Compass，把它变为一个独立的服务并取名 Elasticsearch。
第一个公开版本在2010年2月发布，从此以后，Elasticsearch 已经成为了 Github 上最活跃的项目之一，他拥有超过300名 contributors(目前736名 contributors )。 一家公司已经开始围绕Elasticsearch提供商业服务，并开发新的特性，但是，Elasticsearch 将永远开源并对所有人可用。
快速发展
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2012年，Shay 成立了商业的公司Elasticsearch来对外提供商业的产品和服务。
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2014年，成立公司仅仅18月以后，获得7000万美金的融资。
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2015年，公司名称从Elasticsearch改为Elastic ，因为公司的主要产品已经从单纯的Elasticsearch变为ELK(Elasticsearch ,Logstash和Kibana)。
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2017年10月13日宣布与阿里云签署达成多年的战略合作伙伴关系，并提供新的阿里云 Elasticsearch 服务。这项新的服务将把 Elasticsearch、Kibana、及所有 X-Pack 的功能托管在阿里云上，让客户能在阿里云上一键部署。
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2018年美国时间10月5号，成功上市。股票（股票代码：ESTC）更是大涨，发行价为 36 美元，最高涨至 74.20 美元，最终收盘价为 70.00 美元，涨幅 94.44%，几乎翻倍。从公司成立到上市仅用了 8 年，超过 3.5+ 亿的产品下载，100万+ 名开发人员及 5,500+ 个客户。上市当天CEO Shay Banon 亲自发文感谢 。
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2019年5月23日 宣布 Elastic 与腾讯云达成全球合作关系。
腾讯云 Elastic 服务将会与 Elastic 在自己 Elastic Cloud 上提供的 Elasticsearch Service（以及与 Elastic 合作的其他平台之上的服务）保持一致，让用户不仅可以使用 Elastic Stack 的全部功能以及 Elastic 越来越丰富的解决方案（例如 App Search、Site Search、Enterprise Search、Logging、APM、Metrics、Security、Business Analytics 等等），还能在多种云服务之间的无缝转换。
Elasticsearch 版本迭代
| date | ES version |
|---|---|
| on 10 Apr 2019 | 7.0.0 |
| on 15 Nov 2017 | 6.0.0 |
| on 26 Oct 2016 | 5.0.0 |
| on 22 Oct 2015 | 2.0.0 |
| on 13 Feb 2014 | 1.0.0 |
| on 8 Feb 2010 | 0.90.x -> 0.4.0 |
目前最新版本已经到 v7.3.2
Elastic 可以帮你解决什么问题？
试想一下：
在一个风和日丽的下午，你手机上收到一条告警短信，于是点击链接，打开 Kibana 的监控仪表盘，发现某台服务器的 CPU 达到 100% 了。
于是，你顺手点击过滤这台服务器的所有相关信息，可以看到相关的日志显示，是这台服务器上面部署的某一个业务服务的 QPS 有显著下降，然后过滤到这个业务的日志，发现有很多异常的日志信息，前端 Nginx 代理日志还显示有很多请求被拒绝，看样子是后端的微服务处理能力达到瓶颈。
这个时候，继续点击 APM 的分析面板，切换到事务和会话分析界面，看到有很多数据库链接处于开启状态。
你点击查看调用代码，立马就找到了性能瓶颈的原因，原来是某个类的某个方法调用 MySQL 却没有及时释放链接造成了泄露，于是修改这行代码，提交上线，问题解决。然后，你可以若无其事地继续浏览相亲网站啦。
尽管这是一个假想的例子，但是可以看到，基于 Elastic Stack ，你可以覆盖一整套完整的，从全局性能监控到具体代码级别的排障和解决问题的过程，并且使用起来要比很多现有的方案更加高效和便捷。
这个故事说明了 Elastic Stack 平台的魅力，技术可以改变你的生活。
最近Elastic 发展真是太快了，推出了各种开源产品使用：
如果你没有一个强大的技术团队，还可以通过云端部署，交给更专业的人处理，更快捷高效。
Elasticsearch在智能运维领域的应用也非常广阔， 2017年5月4日官方推出 Elastic Stack Machine Learning，并将 Prelert Machine Learning 技术完全集成到 Elastic Stack。下面一篇阿里的应用参考:
未来属于搜索
这个时代是数据的时代，信息的大爆炸，如何筛选信息，过滤信息成为了一个高手必会的技能，不然会被天大数字的信息，压的喘不过气。搜索的技术正式这个时代的一把利器，未来搜索可以帮我们做很多意想不到的事情。
接下来，会一步一步通过Elastic 相关技术的学习，起先先通过 Elasticsearch 的入口。
下一篇会带来，如何规划高效能学习Elasticsearch 的技术，欢迎订阅关注我。
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