用 Elastic 與 TensorFlow 打造新聞推薦網站｜完全掌握資料儲存 x 搜尋 x 匯聚 x 呈現 x 預測

Elastic 究竟是什麼？竟然連 Uber、Netflix都愛用！

# 近年來火紅的搜尋工具，還能與多項技術結合應用

平時我們找上網找資料時，一定都會使用到「搜尋」這個功能，而 Elastic 就是一個熱門的開源搜尋引擎服務。

它適用於所有型別的資料，包括文字、數字、地理空間、結構化和非結構化，也支援許多常見的程式語言，包含：Java、JavaScript、Python 等。而它能應用的領域非常的廣泛，例如：網站搜尋、應用程式效能監測、資料分析和視覺化等。

ELK 是什麼？大數據時代，你必學的３個技術

# 快速解析大量資料，將密密麻麻的數據輕鬆視覺化

近年來，ELK 這個技術更可以說是相當火紅。ELK 即是 Elasticsearch、Logstash、Kibana 的集合，它是一套完整的數據分析工具， 讓資料分析、統計更方便。

其魅力之處在於，Elasticsearch快速檢索大量資料、Logstash 蒐集、加以解析、Kibana 美觀視覺化呈現，三兄弟的各司其職，合作無間的搭配！

而課程中也會教授如何整合、活用這 3 個工具，包含【Logstash 匯入與操作－知名的 Log 收集工具匯入實作】、【Kafka 匯入與操作－知名的高吞吐、低延遲的工具匯入實作】、【Elasticsearch 實作－基本搜尋、排序搜尋、模糊搜尋、匹配搜尋】。就讓我們先來搶先看如何用 Kafka 建立基本報表吧！

Elastic 結合 TensorFlow 究竟有什麼優勢，讓許多科技巨擘都愛不釋手？

# 不只應用廣泛，更能大幅提高開發效率

兩個技術相結合能做出更廣泛的應用！在互聯網時代，許多人習慣網購或是透過網路取得資訊，而網站開發者若要了解用戶的喜好、習慣，就必須仰賴 AI 資料蒐集、儲存、預測，例如：電商購物、新聞平台等與用戶資料關係串聯的互連網，皆會需要用到 Elastic 與 TensorFlow。許多科技巨擘如 Google、Amazon 等也將其應用於自家的平台開發上，可見 Elastic 與 TensorFlow 在產業的應用價值非常的高。

• 優勢1：在 TensorFlow 當中的 tensorflow-io 功能，支援了 TensorFlow 能夠以串流結構化資料（Streaming Structured Data）的方式從 Elasticsearch 的集群餵入資料，並透過 tf.keras 的功能進行訓練與推論
• 優勢2：有別於 Pytroch 並無特別支援 Elasticsearch 的專屬 IO 訓練與推論支持，在開發效率上 tensorflow-io 會比 Pytroch 更快。

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# 落地應用，與業界接軌

在蒐集、彙整資料時，總是踩到這些痛點嗎？

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