Vor nicht langer Zeit war es undenkbar, persistente Daten auf Kubernetes zu stellen. Kluge Ops-Teams hätten eher auf einen vergleichbaren Cloud-Service gesetzt und die Funktionalität für Simplizität und ein ruhiges Gewissen geopfert. In den letzten Jahren ist Kubernetes aber gereift und in Bereiche vorgestoßen, die zuvor nicht annähernd als geeignet für die Containerorchestrierung angesehen wurden.

Der Elastic Stack und die zugehörigen Produkte Elasticsearch, Kibana, Beats und Logstash sind in Version 7.6 erschienen. Jede Komponente wartet für gewöhnlich mit einigen Neuerungen auf, die größte Änderung dürfte aber die nun verfügbare SIEM Detection Engine sein. Zudem wurde das Machine Learning weiter optimiert.

Elastic entlässt sein Kubernetes-Operator-Modell in die freie Wildbahn. Mit Elastic on Kubernetes 1.0 besteht nun allgemein die Möglichkeit, Elasticsearch auf Kubernetes zu orchestrieren und eine SaaS-ähnliche Lösung für Elastic-Produkte auf Kubernetes bereitzustellen.

Der Elastic Stack ist in Version 7.5 erschienen und hat unter anderem Kibana Lens, ein neues Tool zur einfacheren Visualisierungen, im Gepäck. Zudem wurden überarbeitete Observability- und Security-Lösungen präsentiert, und Elastic Enterprise Search ist nun Teil des Release-Zyklus.

Geht es um die Volltextsuche, zählen Apache Lucene, Apache Solr und Elasticsearch zu den üblichen Verdächtigen. In seiner Session auf der JAX 2019 gibt Uwe Schindler daher eine kurze Einführung in das Gebiet der Volltextsuche, inklusive den neuen Features und Verbesserungen.

Die aus dem Hause Elastic stammende JavaScript-Bibliothek Search UI hat Version 1.0 erreicht und ist nun bereit für den Einsatz in der Produktion. Mit der Open-Source-Bibliothek können Entwickler Benutzerschnittstellen für die Suche erstellen.

Microservice-Architekturen liegen im Trend, haben aber auch eine ganze Reihe neuer Herausforderungen im Gepäck. Beispielsweise, wenn es um das Thema Logging geht. Im Zuge der DevOpsCon 2019 haben wir uns mit Nikolaus Winter (shopping24 internet Group) und Torsten Köster (shopping24 internet group) darüber unterhalten, welche typischen Probleme es gibt und wie man sie mithilfe geeigneter Tools lösen kann.

Gerade ist mit der JAX 2019 eine rauschende Konferenzwoche zu Ende gegangen. Welche Eindrücke sind geblieben? Nach wie vor steht auf der JAX die Java-Plattform im Zentrum. Doch ist der Kontext, in dem sich Java heute befindet, ein ganz anderer als noch vor zehn Jahren. Themen wie die Cloud, Microservices, Continuous Delivery und Container drängen in den Vordergrund und sind dabei, die gesamte IT zu verändern. Das Dilemma: Während neue Technologien speziell für diesen Kontext entwickelt werden – Stichwort „Cloud-native“ –, müssen sich traditionelle Technologien anpassen. So auch Java.

Kaum ist Version 6.7 des Elastic Stacks veröffentlicht, erscheint auch schon das nächste Major Release. Mit an Bord des Elastic Stack 7.0 sind unter anderem Zen2, eine neue Koordinationsebene für Cluster in Elasticsearch, und ein vollständig überarbeitetes UI von Kibana.

Die aktualisierte Version des Elastic Stack enthält neue Lösungen und erhebt einige bereits bekannte Features in den Status der Produktionsreife. In Elastic Stack 6.7 sind unter anderem Elastic Maps und Elastic Uptime, sowie einige Features für Elasticsearch enthalten.

Der Elastic Stack ist in Version 6.6.0 erschienen und ermöglicht unter anderem die automatisierte Verwaltung des Index-Lebenszyklus‘. Darüber hinaus hat Elastic das Konzept der eingefrorenen Indizes vorgestellt. Wir werfen einen Blick auf die neuen Features.

Die Suchmaschine Elasticsearch ist in Version 6.5.0 erschienen und hat den Support für JDK 11 im Gepäck. Außerdem ist die neue Version Teil von Elastic Stack 6.5.0, das ebenfalls veröffentlicht wurde.

Elasticsearch ist eine der am weitesten verbreiteten Search Engines. Kein Wunder also, dass so eine Suchmaschine auch ein Webinterface gebrauchen kann, dejavu von Appbase.io ist eines dieser Web-UIs. Wir stellen die Features und Besonderheiten der Benutzeroberfläche vor.

Die Suchplattform Elasticsearch setzt auf dem Apache-Projekt Lucene auf und erfreut sich in Fachkreisen einer großen Beliebtheit. Mit Reactivesearch, einer Bibliothek von React-UI-Komponenten, wird die Suche auch optisch greifbar. Version 2 macht die Library leichter, performanter und leichter zu individualisieren.

Die Suchplattform Elasticsearch erreichte vor wenigen Tagen die sechste Major-Version. Fast exakt ein Jahr nach dem letzten großen Release bringt Elasticsearch 6.0.0 Verbesserungen am Upgrade-Mechanismus, der Performance und der Sicherheit. Die neue Version ist zudem Teil des neuen Elastic Stack 6.0.0, der ebenfalls gerade veröffentlicht wurde.

Das Maschinelle Lernen hält immer mehr Einzug in die Welt der IT. Schon seit geraumer Zeit werden die Ergebnisse der milliardenfachen Suchen bei Google durch Machine Learning verbessert. Wir haben uns mit Shay Banon, CEO von Elastic und Erfinder von Elasticsearch, über Maschinelles Lernen, die wichtigsten Meilensteine von Elasticsearch und den Impact von Machine Learning auf Suchmaschinen unterhalten.

Für viele Entwickler ist der 21. September der Stichtag dieses Jahr. Dann nämlich erscheint das lang ersehnte Java 9. Welche Neuerungen bringt Java 9 mit sich? Wie gut funktioniert Java 9 mit populären Libraries zusammen? Wie wirkt sich Jigsaw auf die Arbeit mit Apache Lucene und Elasticsearch aus?

Die fünfte Major-Version der Suchplattform Elasticsearch ist da. Neben der Unterstützung von Lucene 6.2 bietet das Release einen verbesserten Indizierungsdurchsatz und die neue Script-Sprache Painless. Java-Entwickler dürfen sich über die erste Version eines Java HTTP/REST Clients freuen.