Como Usar o Elasticsearch em 2025: Guia Técnico Completo

O Elasticsearch continua sendo uma das ferramentas mais poderosas para busca e análise de dados em tempo real. Em 2025, sua integração com aplicações modernas, suporte a IA generativa e flexibilidade o tornam essencial para projetos que exigem performance e escalabilidade.

Este artigo explora o que é o Elasticsearch, seus principais casos de uso, como integrá-lo em um projeto, exemplos de código atualizados, análise de custo e links úteis para começar.

🔍 O que é o Elasticsearch?

O Elasticsearch é um mecanismo de busca e análise distribuído, baseado em Lucene. Ele armazena dados em documentos JSON e permite buscas extremamente rápidas por meio de APIs RESTful.

📦 Parte do ecossistema Elastic Stack (ELK), junto com Logstash e Kibana.

Principais características:

Busca full-text altamente performática
Indexação de grandes volumes de dados em tempo real
Facetas, agregações e análise estatística
Escalabilidade horizontal via sharding
API REST/JSON compatível com múltiplas linguagens

🧰 Casos de Uso Comuns

Monitoramento de logs (observability)
Análise de dados em tempo real
Buscas em sites e aplicativos
Análise de métricas de sistemas IoT
Indexação de documentos para NLP/IA generativa
Recomendações personalizadas

💡 Com o avanço da IA em 2025, o Elasticsearch se tornou ainda mais integrado a pipelines de RAG (Retrieval-Augmented Generation) com LLMs.

🚀 Como Integrar Elasticsearch em um Projeto

1. Subindo o Elasticsearch com Docker

docker run -d \
  --name elasticsearch \
  -e "discovery.type=single-node" \
  -e "xpack.security.enabled=false" \
  -p 9200:9200 \
  elasticsearch:8.12.1

Para projetos em produção, recomenda-se ativar autenticação, TLS e usar o Elasticsearch Service (gerenciado).

2. Indexando e buscando documentos

Indexando

curl -X POST "localhost:9200/livros/_doc/1" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d'{
    "titulo": "Buscando o Tempo Perdido",
    "autor": "Marcel Proust",
    "ano": 1913
}'

Buscando

curl -X GET "localhost:9200/livros/_search" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d'{
    "query": {
      "match": {
        "titulo": "tempo"
      }
    }
}'

3. Integração com Node.js

import { Client } from '@elastic/elasticsearch'

const client = new Client({ node: 'http://localhost:9200' })

const resposta = await client.search({
  index: 'livros',
  query: {
    match: { titulo: 'tempo' }
  }
})

console.log(resposta.hits.hits)

📘 Docs da lib: @elastic/elasticsearch

💸 Custos de Utilização (2025)

1. Elasticsearch Service (Elastic Cloud):

Plano Básico: ~US$ 17/mês por instância de 1GB RAM
Plano Padrão (3 nós): ~US$ 50/mês (pequenas aplicações)
Enterprise: a partir de US$ 500/mês (alta disponibilidade, ML, segurança)

2. Self-hosted em EC2 AWS (exemplo):

EC2 t3.small + EBS 100GB: ~US$ 25/mês
Manutenção, backups e monitoramento são por sua conta

🔗 Calculadora oficial: https://cloud.elastic.co/pricing

🔗 Links para Começar

📈 Benefícios ao Usar Elasticsearch

Respostas rápidas mesmo com bilhões de documentos
Integração com LLMs e IA generativa
Suporte completo a agregações e dashboards com Kibana
Escalabilidade horizontal sem downtime
Comunidade e suporte comercial ativo

✅ Conclusão

Em 2025, o Elasticsearch continua sendo uma ferramenta vital para projetos que demandam performance, busca inteligente e análise em tempo real. Com suporte a integrações modernas como IA generativa, vetores e pipelines de ingestão, ele se consolida como solução robusta para dados modernos.

Implemente de forma estratégica e aproveite todo o potencial do Elastic Stack.

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