Почему выбрали Elasticsearch? Какие вообще были варианты? Что-то выбирали или просто ELK уже был?

Выбор Elasticsearch обычно обусловлен его возможностями полнотекстового поиска, масштабируемостью и гибкостью в работе с неструктурированными данными. В проектах, где требуется быстрый поиск по большим объемам логов или документов, Elasticsearch часто становится оптимальным решением.

Альтернативы могли включать:

• Solr — тоже поисковый движок на базе Lucene, но с более сложной настройкой.
• Базы данных с поддержкой полнотекстового поиска (например, PostgreSQL с pg_trgm).
• Специализированные системы логирования, например, Graylog или Splunk.

Если в проекте уже использовался стек ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana), то выбор Elasticsearch был естественным, так как он хорошо интегрируется с остальными компонентами и обеспечивает мощный поиск и визуализацию данных.