Elastic-docker est un projet visant à faciliter le déploiement et la gestion de clusters Elasticsearch à l'aide de Docker. Il permet de simplifier l'orchestration des conteneurs Elasticsearch et offre une solution clé en main pour les utilisateurs souhaitant bénéficier des fonctionnalités d'Elasticsearch sans avoir à se soucier de la configuration et du déploiement.

Ce projet permet de déployer une pile d'analyses d'apprentissage sur Kubernetes, comprenant un Learning Record Store (LRS), une base de données/data lake, un système de tableau de bord et un système de gestion de l'apprentissage (LMS). Le LMS génère des traces d'apprentissage et les envoie au LRS au format xAPI, qui stocke les traces d'apprentissage dans un cluster Elasticsearch. Le cluster Elasticsearch est ensuite configuré comme source de données principale d'un système de tableau de bord généraliste : Apache Superset.

Ce projet permet de tester les fonctionnalités de suggestion d'Elasticsearch en utilisant différents index. Il permet de comparer les performances de recherche et de suggestion entre un index et plusieurs index.

Version adaptée d'Elasticsearch pour s'intégrer à ezmaster, une plateforme de gestion et de recherche de documents scientifiques pour le projet ISTEX.

Elasticsearch est une plateforme de recherche et d'analyse distribuée, open-source, basée sur Lucene. Elle permet de stocker, rechercher et analyser de gros volumes de données en temps réel. Elasticsearch est particulièrement adaptée pour les use cases nécessitant une recherche et une analyse rapides de données non structurées, telles que les logs, les métriques et les données de sécurité.