ElasticSearch深度学习

Question

我有Elasticsearch索引，它记录我的刮板统计数据，比如响应状态和使用的标题。如何做一些像机器学习这样的事情来产生一个猜测:头的哪个组合在将来的刮擦中会取得最好的成功。如果没有，是否可以使用普通的Elasticsearch --您会建议使用什么插件。

Answer 1

据我所知，ELK只在Kibana的X扩展中提供机器学习功能，例如异常检测和预测链接。对我来说，这是无用的，因为我的模型需要高级的数据过滤，而且我想在仪表板上可视化我所有的预测。如果您想要进行自定义预测，那么唯一的方法是为预测创建自己的脚本，或者使用一些开箱即用的ML解决方案，例如亚马逊机器学习。

您可以将Elasticsearch视为一个普通的NoSQL数据库，并定期使用REST请求从Elasticsearch提取原始数据，并将其重定向到创建的ML脚本或ML。然后，您可以将预测保存到Elasticsearch，作为一个新的索引，稍后可以在Kibana中可视化。

               HTTP GET                                     HTTP PUT
Elasticsearch =========> Script(Filtering and Predictions) ==========> Elasticsearch 

我仍然在寻找产生预测的最佳解决方案，但就目前而言，定制脚本似乎是唯一的选择，我目前正在开发它。