Геопространственный анализ

Знаете ли вы, что Elasticsearch обладает геопространственными возможностями? Elasticsearch и геоданные имеют давнюю историю, начиная с 2010 года. С тех пор многое изменилось, и сегодня Elasticsearch предоставляет мощные геопространственные возможности с высокой скоростью, при этом вся система масштабируется автоматически.

Не знаете с чего начать с Elasticsearch и геоданных? Тогда вы попали по адресу.

Elasticsearch поддерживает два типа геоданных: поля geo_point, которые поддерживают пары широты/долготы, и поля geo_shape, которые поддерживают точки, линии, круги, полигоны, многоугольники и так далее. Используйте явное отображение для индексирования полей геоданных.

У вас есть индекс с парами широты/долготы, но без отображения geo_point? Используйте динамические поля, чтобы создать поле geo_point без переиндексации.

Данные часто бывают неполными и необработанными. Конвейеры обработки позволяют очищать, преобразовывать и дополнять данные перед индексированием.

Гео-запросы отвечают на вопросы, связанные с местоположением. Найдите документы, которые пересекаются с, находятся внутри, содержат или не пересекаются с вашей геометрией запроса. Объединяйте геопространственные запросы с полными текстовыми запросами для беспрецедентного поиска. Например, «Покажите мне всех подписчиков, которые живут в радиусе 5 миль от нашего нового спортивного зала, которые подписались в прошлом году и у которых в профиле упоминается бег».

ES|QL поддерживает геопространственные функции поиска, что позволяет эффективно искать в индексе документы, которые пересекаются с, находятся внутри, содержат или не пересекаются с геометрией запроса. Кроме того, функция ST_DISTANCE рассчитывает расстояние между двумя точками.

Агрегирование обобщает данные как метрики, статистику или другую аналитику. Используйте агрегации по категориям для группировки документов в корзины, также называемые бины, на основе значений полей, диапазонов или других критериев. Затем используйте метрические агрегации для расчета метрик, таких как сумма или среднее значение, из значений полей в каждой корзине. Сравнивайте метрики между корзинами, чтобы получить представление о ваших данных.

Геопространственные агрегации по категориям:

Геопространственные метрические агрегации:

Объединяйте агрегации для выполнения сложного геопространственного анализа. Например, чтобы рассчитать последние GPS-треки за рейс, используйте агрегацию по значениям для группировки документов по группам по типу самолета. Затем используйте агрегацию geo-line для вычисления трека для каждого самолета. В другом примере используйте агрегацию geotile grid для группировки документов по сетке. Затем используйте агрегацию geo-centroid для поиска взвешенного центра каждой ячейки сетки.

Используйте API поиска векторных плиток, чтобы использовать геоданные Elasticsearch в существующей инфраструктуре ГИС.

Визуализируйте геоданные с помощью Kibana. Добавьте свою карту на панель управления, чтобы просмотреть данные со всех сторон.

Эта панель управления показывает влияние извержения вулкана Кумбре-Вьеха.

Используйте машинное обучение для выявления данных, которые должны выделяться с помощью обнаружения аномалий. Найдите транзакции по кредитным картам, которые происходят в необычных местах, или веб-запрос, у которого необычное местоположение источника. Обнаружение аномалий на основе местоположения упрощает поиск и изучение аномалий и сравнение их с типичными местоположениями.

Превратите ваши геоданные в инсайты и действия с помощью географических оповещений. Как правило, это гео-ограждение, отслеживание движущихся объектов при входе или выходе из границы для получения уведомлений через обычные бизнес-системы (электронная почта, Slack, Teams, PagerDuty и многое другое).

Хотите узнать больше? Следуйте пошаговым инструкциям по настройке оповещений о локализации для отслеживания движущихся транспортных средств.