{"id":323043,"date":"2021-05-13T15:00:14","date_gmt":"2021-05-13T15:00:14","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=323043"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=323043","title":{"rendered":"\u041a\u0430\u043a \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0443 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043b\u0438\u0446 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Elasticsearch \u0438 Python"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text_v2\" id=\"post-content-body\">\n<blockquote>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u0430 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d \u0432 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u043d\u0441\u0438\u0432\u0430 <a href=\"https:\/\/otus.pw\/Tf2q\/\"><strong>\u00ab\u0426\u0435\u043d\u0442\u0440\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f Elastic stack\u00bb<\/strong>.<\/a><\/p>\n<\/blockquote>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/b50\/546\/15a\/b5054615a7ebeecb347850cf583d7171.png\" width=\"780\" height=\"439\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<hr>\n<p>\u041f\u044b\u0442\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u043b\u0438 \u0432\u044b \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430-\u043d\u0438\u0431\u0443\u0434\u044c \u0438\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445? Elasticsearch \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0447\u044c \u0432\u0430\u043c \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c, \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0438\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445 \u0438\u043b\u0438 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e.<\/p>\n<p>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043a\u0440\u0430\u0442\u043a\u043e\u043c \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043c\u044b \u043f\u043e\u043a\u0430\u0436\u0435\u043c \u0432\u0430\u043c, \u043a\u0430\u043a \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0443 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043b\u0438\u0446 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Python. \u0423\u0437\u043d\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043e \u0442\u043e\u043c, \u043a\u0430\u043a \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 &#8212; \u0438 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0441\u043e\u0432\u043f\u0430\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0435.<\/p>\n<h3>\u041a\u0440\u0430\u0442\u043a\u043e\u0435 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432<\/h3>\n<p>\u0412\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043e\u0441\u0432\u0435\u0436\u0438\u0442\u044c \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e? \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0432\u043a\u0440\u0430\u0442\u0446\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u0438\u0439.<\/p>\n<h4>\u0420\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043b\u0438\u0446<\/h4>\n<p>\u0420\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043b\u0438\u0446 &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0438\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u0430 \u043f\u043e \u0435\u0433\u043e \u043b\u0438\u0446\u0443, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c\u0430 \u0430\u0443\u0442\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 (\u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0437\u0431\u043b\u043e\u043a\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0441\u043c\u0430\u0440\u0442\u0444\u043e\u043d\u0430). \u041e\u043d \u0444\u0438\u043a\u0441\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442, \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0438 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0430\u0442\u0442\u0435\u0440\u043d\u044b, \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430 \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u044f\u0445 \u043b\u0438\u0446\u0430 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u0430. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0442\u0440\u0438 \u044d\u0442\u0430\u043f\u0430:&nbsp;<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043b\u0438\u0446\u0430: \u0418\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043b\u0438\u0446 \u043d\u0430 \u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e \u043b\u0438\u0446\u0435: \u041f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0447\u0435\u0440\u0442 \u043b\u0438\u0446\u0430 \u0432 \u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421\u043e\u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043b\u0438\u0446: \u041f\u043e\u0438\u0441\u043a \u0438 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0447\u0435\u0440\u0442 \u043b\u0438\u0446\u0430<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u044d\u0442\u0430\u043f \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435.<\/p>\n<h4>128-\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440<\/h4>\n<p>\u0427\u0435\u0440\u0442\u044b \u043b\u0438\u0446\u0430 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u0432 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/1b3\/1a2\/81d\/1b31a281d6a8272d8f1d633847f2988b.png\" width=\"895\" height=\"471\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h4>\u0412\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0442\u0438\u043f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h4>\n<p>Elasticsearch \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442 \u0442\u0438\u043f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 <a href=\"https:\/\/www.elastic.co\/guide\/en\/elasticsearch\/reference\/current\/dense-vector.html\"><u>dense_vector<\/u><\/a> \u0434\u043b\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u201c\u043f\u043b\u043e\u0442\u043d\u044b\u0445\u201d \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 \u043f\u043b\u0430\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439. \u041c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0432 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0435 \u043d\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0435\u0432\u044b\u0448\u0430\u0442\u044c 2048, \u0447\u0442\u043e \u0432\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u043f\u0440\u0435\u0437\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0447\u0435\u0440\u0442 \u043b\u0438\u0446\u0430.<\/p>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443\u0435\u043c \u0432\u0441\u0435 \u044d\u0442\u0438 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<h4>\u0412\u0441\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e<\/h4>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043b\u0438\u0446 \u0438 \u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u0430\u043c \u043f\u043e\u043d\u0430\u0434\u043e\u0431\u0438\u0442\u0441\u044f \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0435:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/www.python.org\/downloads\/\"><u>Python<\/u><\/a>: \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c Python 3, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0432\u044b <a href=\"https:\/\/www.python.org\/downloads\/\"><u>\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/u><\/a>. \u041f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u043a \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0438 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u043e\u0442 \u0432\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440 Elasticsearch: \u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440 \u0432 <a href=\"https:\/\/cloud.elastic.co\/registration\"><u>\u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e\u0439 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 Elastic Cloud<\/u><\/a>.&nbsp;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/pypi.org\/project\/face-recognition\/\"><u>\u0411\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043b\u0438\u0446<\/u><\/a>: \u041f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0430\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 Python \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043b\u0438\u0446.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/elasticsearch-py.readthedocs.io\/en\/v7.10.1\/\"><u>\u041a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442 Python Elasticsearch<\/u><\/a>: \u041e\u0444\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442 Python \u0434\u043b\u044f Elasticsearch.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u043f\u0440\u043e\u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430 Ubuntu 20.04 LTS \u0438 Ubuntu 18.04 LTS. \u0412 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u0432\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<h4>\u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0435 Python \u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 Python<\/h4>\n<p>Ubuntu 20 \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 Debian Linux \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c Python 3. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u043d\u0435 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442, \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u0435 \u0438 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0435 Python <a href=\"https:\/\/www.python.org\/downloads\/\"><u>\u043f\u043e \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0435<\/u><\/a>.&nbsp;<\/p>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u0431\u0435\u0434\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0430\u0448\u0430 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0430\u043c\u043e\u0439 \u0441\u0432\u0435\u0436\u0435\u0439, \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0443\u044e \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443:&nbsp;<\/p>\n<pre><code class=\"python\">sudo apt update  sudo apt upgrade<\/code><\/pre>\n<p>\u0423\u0431\u0435\u0434\u0438\u0442\u0435\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f Python &#8212; 3.x:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">python3 -V<\/code><\/pre>\n<p>\u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0435 pip3 \u0434\u043b\u044f \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430\u043c\u0438 Python:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">sudo apt install -y python3-pip<\/code><\/pre>\n<p>\u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0435 cmake, \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 face_recognition:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">pip3 install CMake<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u044c\u0442\u0435 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0443 cmake bin \u0432 \u043a\u0430\u0442\u0430\u043b\u043e\u0433 $PATH:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">export PATH=$CMake_bin_folder:$PATH<\/code><\/pre>\n<p>\u0412 \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0435 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438, \u043f\u0440\u0435\u0436\u0434\u0435 \u0447\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u0441\u0442\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u043a \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044e \u0441\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u044f \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">pip3 install dlib  pip3 install numpy  pip3 install face_recognition   pip3 install elasticsearch<\/code><\/pre>\n<h3>\u041e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e \u043b\u0438\u0446\u0435 \u0438\u0437 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f<\/h3>\n<p>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 face_recognition, \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0438\u0442\u044c \u043b\u0438\u0446\u0430 \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0447\u0435\u0440\u0442\u044b \u043b\u0438\u0446\u0430 \u0432 128-\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/487\/bec\/c8b\/487becc8b716ccaa414ab328132ee37a.png\" width=\"919\" height=\"243\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b <strong>getVectorFromPicture.py<\/strong>:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">touch getVectorFromPicture.py<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u0441\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u0435\u043c:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import face_recognition  import numpy as np  import sys  image = face_recognition.load_image_file(\"$PATH_TO_IMAGE\")  # detect the faces from the images   face_locations = face_recognition.face_locations(image)  # encode the 128-dimension face encoding for each face in the image  face_encodings = face_recognition.face_encodings(image, face_locations)  # Display the 128-dimension for each face detected  for face_encoding in face_encodings:        print(\"Face found ==&gt;  \", face_encoding.tolist())<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u043c <code>getVectorFromPicture.py<\/code>, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0440\u0435\u043f\u0440\u0435\u0437\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e \u0447\u0435\u0440\u0442 \u043b\u0438\u0446\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438 Elastic. \u0412 \u0441\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u0438 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e $PATH_TO_IMAGE, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0437\u0430\u0434\u0430\u0442\u044c \u0438\u043c\u044f \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/b14\/195\/56c\/b1419556c076453d0cefe07044d0f387.png\" width=\"924\" height=\"364\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0447\u0435\u0440\u0442 \u043b\u0438\u0446\u0430 \u0432 Elasticsearch.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/60b\/4b3\/9a8\/60b4b39a8e8fe7891c248210c30684ee.png\" width=\"926\" height=\"240\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u0441 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0449\u0438\u043c \u043f\u043e\u043b\u0435 \u0441 \u0442\u0438\u043f\u043e\u043c <code>dense_vector<\/code>:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># Store the face 128-dimension in Elasticsearch  ## Create the mapping  curl -XPUT \"http:\/\/localhost:9200\/faces\" -H 'Content-Type: application\/json' -d'  {    \"mappings\" : {        \"properties\" : {          \"face_name\" : {            \"type\" : \"keyword\"          },          \"face_encoding\" : {            \"type\" : \"dense_vector\",            \"dims\" : 128          }        }      }  }'<\/code><\/pre>\n<p>\u041d\u0430\u043c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043e\u0434\u0438\u043d \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0440\u0435\u043f\u0440\u0435\u0437\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043b\u0438\u0446\u0430, \u044d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e <a href=\"https:\/\/www.elastic.co\/guide\/en\/elasticsearch\/reference\/current\/docs-index_.html\"><u>Index API<\/u><\/a>:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">## Index the face feature representation curl -XPOST \"http:\/\/localhost:9200\/faces\/_doc\" -H 'Content-Type: application\/json' -d' {   \"face_name\": \"name\",   \"face_encoding\": [      -0.14664565,      0.07806452,      0.03944433,      ...      ...      ...      -0.03167224,      -0.13942884   ] }'<\/code><\/pre>\n<h3>\u0421\u043e\u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043b\u0438\u0446<\/h3>\n<p>\u0414\u043e\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043c, \u043c\u044b \u043f\u0440\u043e\u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0447\u0435\u0442\u044b\u0440\u0435 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0432 Elasticsearch, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043b\u0438\u0446 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 Elastic. \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430\u0448\u0438\u0445 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/b0e\/b21\/acd\/b0eb21acd2e3c84213485024132cf498.png\" width=\"593\" height=\"400\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b <strong>recognizeFaces.py<\/strong>:&nbsp;<\/p>\n<pre><code class=\"python\">touch recognizeFaces.py<\/code><\/pre>\n<p>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0441\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u0438 \u043c\u044b \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043c \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043b\u0438\u0446\u0430, \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438, \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u044d\u0442\u0438 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b \u043f\u0440\u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u043a\u0438 \u0432 Elasticsearch:<\/p>\n<p>\u0418\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import face_recognition  import numpy as np  from elasticsearch import Elasticsearch  import sys<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u044c\u0442\u0435 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a Elasticsearch:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># Connect to Elasticsearch cluster  from elasticsearch import Elasticsearch  es = Elasticsearch(  cloud_id=\"cluster-1:dXMa5Fx...\",       http_auth=(\"elastic\", \"&lt;password&gt;\"),  )<\/code><\/pre>\n<p>\u041c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <code>cosineSimilarity <\/code>\u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u0438 \u043a\u043e\u0441\u0438\u043d\u0443\u0441\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u0445\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 \u0438 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0449\u0438\u0445\u0441\u044f \u0432 Elasticsearch.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">i=0  for face_encoding in face_encodings:          i += 1          print(\"Face\",i)          response = es.search(          index=\"faces\",          body={           \"size\": 1,           \"_source\": \"face_name\",          \"query\": {          \"script_score\": {                   \"query\" : {                       \"match_all\": {}                   },           \"script\": {                  \"source\": \"cosineSimilarity(params.query_vector, 'face_encoding')\",                   \"params\": {                   \"query_vector\":face_encoding.tolist()                  }             }            }           }          }          )<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 0,93 \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u044b\u043c \u043b\u0438\u0446\u043e\u043c:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">for hit in response['hits']['hits']:                  #double score=float(hit['_score'])                  if (float(hit['_score']) &gt; 0.93):                      print(\"==&gt; This face  match with \", hit['_source']['face_name'], \",the score is\" ,hit['_score'])                  else:                          print(\"==&gt; Unknown face\")<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u043c \u043d\u0430\u0448 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/f8a\/04f\/795\/f8a04f795e07f711c2399b8e357c26a2.gif\" width=\"620\" height=\"476\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0421\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442 \u0441\u043c\u043e\u0433 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0438\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u043b\u0438\u0446\u0430 \u0441 \u0441\u043e\u0432\u043f\u0430\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 0,93.<\/p>\n<h3>\u0421\u0434\u0435\u043b\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0435\u0449\u0435 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0448\u0430\u0433 \u0432\u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0441 \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u043c<\/h3>\n<p>\u0420\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043b\u0438\u0446 \u0438 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u0435\u0432 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f. \u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c Elasticsearch \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a <a href=\"https:\/\/www.elastic.co\/guide\/en\/elasticsearch\/reference\/current\/geo-queries.html\"><u>geo-queries<\/u><\/a>, <a href=\"https:\/\/www.elastic.co\/guide\/en\/elasticsearch\/reference\/current\/query-dsl-bool-query.html\"><u>query-dsl-bool-query<\/u><\/a> \u0438 <a href=\"https:\/\/www.elastic.co\/guide\/en\/elasticsearch\/reference\/current\/search-aggregations.html\"><u>search-aggregations<\/u><\/a>.<\/p>\n<p>\u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a cosineSimilarity \u043a \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044e \u0432 \u0440\u0430\u0434\u0438\u0443\u0441\u0435 200 \u043a\u043c:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">GET \/_search  {    \"query\": {      \"script_score\": {        \"query\": {      \"bool\": {        \"must\": {          \"match_all\": {}        },        \"filter\": {          \"geo_distance\": {            \"distance\": \"200km\",            \"pin.location\": {              \"lat\": 40,              \"lon\": -70            }          }        }      }    },         \"script\": {                  \"source\": \"cosineSimilarity(params.query_vector, 'face_encoding')\",                   \"params\": {                   \"query_vector\":[                          -0.14664565,                        0.07806452,                        0.03944433,                        ...                        ...                        ...                        -0.03167224,                        -0.13942884                     ]                  }             }      }    }  }<\/code><\/pre>\n<p>\u041a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 <code>cosineSimilarity <\/code>\u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430\u043c\u0438 Elasticsearch \u0434\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0430\u043c \u043d\u0435\u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u0435\u0432 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<h3>\u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h3>\n<p>\u0420\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043b\u0438\u0446 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e \u0432\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0445 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u044f\u0445, \u0438, \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e, \u0432\u044b \u0443\u0436\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0435 \u0435\u0433\u043e \u0432 \u0441\u0432\u043e\u0435\u0439 \u043f\u043e\u0432\u0441\u0435\u0434\u043d\u0435\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0436\u0438\u0437\u043d\u0438. \u041e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0448\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043e\u0431\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u044b \u0434\u043b\u044f \u043b\u044e\u0431\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445 \u0438\u043b\u0438 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0439 \u0441\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u0439 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0434\u043e \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f.&nbsp;<\/p>\n<p>Elasticsearch \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0447\u044c \u0432 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447. \u041f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0439\u0442\u0435 \u044d\u0442\u043e \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e <a href=\"https:\/\/cloud.elastic.co\/registration\"><u>\u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u043e\u0439 14-\u0434\u043d\u0435\u0432\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e\u0439 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 Elastic Cloud<\/u><\/a>, \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u043e\u0444\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f Elasticsearch, \u0438 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0438\u0442\u0435 \u043e \u0441\u0432\u043e\u0435\u043c \u043c\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0448\u0438\u0445 <a href=\"https:\/\/cloud.elastic.co\/registration\"><u>\u0444\u043e\u0440\u0443\u043c\u0430\u0445 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0441\u0443\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f<\/u><\/a>.<\/p>\n<hr>\n<blockquote>\n<p>\u0423\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043e\u0431 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0440\u0435\u0441\u0441-\u043a\u0443\u0440\u0441\u0435 <a href=\"https:\/\/otus.pw\/Tf2q\/\"><strong>\u00ab\u0426\u0435\u043d\u0442\u0440\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f Elastic stack\u00bb<\/strong>.<\/a><\/p>\n<\/blockquote>\n<\/div>\n<p> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/otus\/blog\/557210\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/company\/otus\/blog\/557210\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text_v2\" id=\"post-content-body\">\n<blockquote>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u0430 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d \u0432 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u043d\u0441\u0438\u0432\u0430 <a href=\"https:\/\/otus.pw\/Tf2q\/\"><strong>\u00ab\u0426\u0435\u043d\u0442\u0440\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f Elastic stack\u00bb<\/strong>.<\/a><\/p>\n<\/blockquote>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<hr>\n<p>\u041f\u044b\u0442\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u043b\u0438 \u0432\u044b \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430-\u043d\u0438\u0431\u0443\u0434\u044c \u0438\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445? Elasticsearch \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0447\u044c \u0432\u0430\u043c \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c, \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0438\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445 \u0438\u043b\u0438 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e.<\/p>\n<p>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043a\u0440\u0430\u0442\u043a\u043e\u043c \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043c\u044b \u043f\u043e\u043a\u0430\u0436\u0435\u043c \u0432\u0430\u043c, \u043a\u0430\u043a \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0443 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043b\u0438\u0446 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Python. \u0423\u0437\u043d\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043e \u0442\u043e\u043c, \u043a\u0430\u043a \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 &#8212; \u0438 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0441\u043e\u0432\u043f\u0430\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0435.<\/p>\n<h3>\u041a\u0440\u0430\u0442\u043a\u043e\u0435 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432<\/h3>\n<p>\u0412\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043e\u0441\u0432\u0435\u0436\u0438\u0442\u044c \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e? \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0432\u043a\u0440\u0430\u0442\u0446\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u0438\u0439.<\/p>\n<h4>\u0420\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043b\u0438\u0446<\/h4>\n<p>\u0420\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043b\u0438\u0446 &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0438\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u0430 \u043f\u043e \u0435\u0433\u043e \u043b\u0438\u0446\u0443, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c\u0430 \u0430\u0443\u0442\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 (\u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0437\u0431\u043b\u043e\u043a\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0441\u043c\u0430\u0440\u0442\u0444\u043e\u043d\u0430). \u041e\u043d \u0444\u0438\u043a\u0441\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442, \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0438 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0430\u0442\u0442\u0435\u0440\u043d\u044b, \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430 \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u044f\u0445 \u043b\u0438\u0446\u0430 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u0430. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0442\u0440\u0438 \u044d\u0442\u0430\u043f\u0430:&nbsp;<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043b\u0438\u0446\u0430: \u0418\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043b\u0438\u0446 \u043d\u0430 \u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e \u043b\u0438\u0446\u0435: \u041f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0447\u0435\u0440\u0442 \u043b\u0438\u0446\u0430 \u0432 \u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421\u043e\u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043b\u0438\u0446: \u041f\u043e\u0438\u0441\u043a \u0438 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0447\u0435\u0440\u0442 \u043b\u0438\u0446\u0430<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u044d\u0442\u0430\u043f \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435.<\/p>\n<h4>128-\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440<\/h4>\n<p>\u0427\u0435\u0440\u0442\u044b \u043b\u0438\u0446\u0430 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u0432 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h4>\u0412\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0442\u0438\u043f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h4>\n<p>Elasticsearch \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442 \u0442\u0438\u043f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 <a href=\"https:\/\/www.elastic.co\/guide\/en\/elasticsearch\/reference\/current\/dense-vector.html\"><u>dense_vector<\/u><\/a> \u0434\u043b\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u201c\u043f\u043b\u043e\u0442\u043d\u044b\u0445\u201d \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 \u043f\u043b\u0430\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439. \u041c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0432 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0435 \u043d\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0435\u0432\u044b\u0448\u0430\u0442\u044c 2048, \u0447\u0442\u043e \u0432\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u043f\u0440\u0435\u0437\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0447\u0435\u0440\u0442 \u043b\u0438\u0446\u0430.<\/p>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443\u0435\u043c \u0432\u0441\u0435 \u044d\u0442\u0438 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<h4>\u0412\u0441\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e<\/h4>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043b\u0438\u0446 \u0438 \u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u0430\u043c \u043f\u043e\u043d\u0430\u0434\u043e\u0431\u0438\u0442\u0441\u044f \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0435:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/www.python.org\/downloads\/\"><u>Python<\/u><\/a>: \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c Python 3, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0432\u044b <a href=\"https:\/\/www.python.org\/downloads\/\"><u>\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/u><\/a>. \u041f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u043a \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0438 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u043e\u0442 \u0432\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440 Elasticsearch: \u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440 \u0432 <a href=\"https:\/\/cloud.elastic.co\/registration\"><u>\u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e\u0439 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 Elastic Cloud<\/u><\/a>.&nbsp;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/pypi.org\/project\/face-recognition\/\"><u>\u0411\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043b\u0438\u0446<\/u><\/a>: \u041f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0430\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 Python \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043b\u0438\u0446.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/elasticsearch-py.readthedocs.io\/en\/v7.10.1\/\"><u>\u041a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442 Python Elasticsearch<\/u><\/a>: \u041e\u0444\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442 Python \u0434\u043b\u044f Elasticsearch.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u043f\u0440\u043e\u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430 Ubuntu 20.04 LTS \u0438 Ubuntu 18.04 LTS. \u0412 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u0432\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<h4>\u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0435 Python \u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 Python<\/h4>\n<p>Ubuntu 20 \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 Debian Linux \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c Python 3. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u043d\u0435 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442, \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u0435 \u0438 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0435 Python <a href=\"https:\/\/www.python.org\/downloads\/\"><u>\u043f\u043e \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0435<\/u><\/a>.&nbsp;<\/p>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u0431\u0435\u0434\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0430\u0448\u0430 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0430\u043c\u043e\u0439 \u0441\u0432\u0435\u0436\u0435\u0439, \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0443\u044e \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443:&nbsp;<\/p>\n<pre><code class=\"python\">sudo apt update  sudo apt upgrade<\/code><\/pre>\n<p>\u0423\u0431\u0435\u0434\u0438\u0442\u0435\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f Python &#8212; 3.x:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">python3 -V<\/code><\/pre>\n<p>\u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0435 pip3 \u0434\u043b\u044f \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430\u043c\u0438 Python:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">sudo apt install -y python3-pip<\/code><\/pre>\n<p>\u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0435 cmake, \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 face_recognition:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">pip3 install CMake<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u044c\u0442\u0435 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0443 cmake bin \u0432 \u043a\u0430\u0442\u0430\u043b\u043e\u0433 $PATH:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">export PATH=$CMake_bin_folder:$PATH<\/code><\/pre>\n<p>\u0412 \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0435 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438, \u043f\u0440\u0435\u0436\u0434\u0435 \u0447\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u0441\u0442\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u043a \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044e \u0441\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u044f \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">pip3 install dlib  pip3 install numpy  pip3 install face_recognition   pip3 install elasticsearch<\/code><\/pre>\n<h3>\u041e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e \u043b\u0438\u0446\u0435 \u0438\u0437 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f<\/h3>\n<p>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 face_recognition, \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0438\u0442\u044c \u043b\u0438\u0446\u0430 \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0447\u0435\u0440\u0442\u044b \u043b\u0438\u0446\u0430 \u0432 128-\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b <strong>getVectorFromPicture.py<\/strong>:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">touch getVectorFromPicture.py<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u0441\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u0435\u043c:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import face_recognition  import numpy as np  import sys  image = face_recognition.load_image_file(\"$PATH_TO_IMAGE\")  # detect the faces from the images   face_locations = face_recognition.face_locations(image)  # encode the 128-dimension face encoding for each face in the image  face_encodings = face_recognition.face_encodings(image, face_locations)  # Display the 128-dimension for each face detected  for face_encoding in face_encodings:        print(\"Face found ==&gt;  \", face_encoding.tolist())<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u043c <code>getVectorFromPicture.py<\/code>, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0440\u0435\u043f\u0440\u0435\u0437\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e \u0447\u0435\u0440\u0442 \u043b\u0438\u0446\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438 Elastic. \u0412 \u0441\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u0438 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e $PATH_TO_IMAGE, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0437\u0430\u0434\u0430\u0442\u044c \u0438\u043c\u044f \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0447\u0435\u0440\u0442 \u043b\u0438\u0446\u0430 \u0432 Elasticsearch.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u0441 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0449\u0438\u043c \u043f\u043e\u043b\u0435 \u0441 \u0442\u0438\u043f\u043e\u043c <code>dense_vector<\/code>:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># Store the face 128-dimension in Elasticsearch  ## Create the mapping  curl -XPUT \"http:\/\/localhost:9200\/faces\" -H 'Content-Type: application\/json' -d'  {    \"mappings\" : {        \"properties\" : {          \"face_name\" : {            \"type\" : \"keyword\"          },          \"face_encoding\" : {            \"type\" : \"dense_vector\",            \"dims\" : 128          }        }      }  }'<\/code><\/pre>\n<p>\u041d\u0430\u043c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043e\u0434\u0438\u043d \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0440\u0435\u043f\u0440\u0435\u0437\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043b\u0438\u0446\u0430, \u044d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e <a href=\"https:\/\/www.elastic.co\/guide\/en\/elasticsearch\/reference\/current\/docs-index_.html\"><u>Index API<\/u><\/a>:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">## Index the face feature representation curl -XPOST \"http:\/\/localhost:9200\/faces\/_doc\" -H 'Content-Type: application\/json' -d' {   \"face_name\": \"name\",   \"face_encoding\": [      -0.14664565,      0.07806452,      0.03944433,      ...      ...      ...      -0.03167224,      -0.13942884   ] }'<\/code><\/pre>\n<h3>\u0421\u043e\u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043b\u0438\u0446<\/h3>\n<p>\u0414\u043e\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043c, \u043c\u044b \u043f\u0440\u043e\u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0447\u0435\u0442\u044b\u0440\u0435 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0432 Elasticsearch, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043b\u0438\u0446 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 Elastic. \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430\u0448\u0438\u0445 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b <strong>recognizeFaces.py<\/strong>:&nbsp;<\/p>\n<pre><code class=\"python\">touch recognizeFaces.py<\/code><\/pre>\n<p>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0441\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u0438 \u043c\u044b \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043c \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043b\u0438\u0446\u0430, \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438, \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u044d\u0442\u0438 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b \u043f\u0440\u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u043a\u0438 \u0432 Elasticsearch:<\/p>\n<p>\u0418\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import face_recognition  import numpy as np  from elasticsearch import Elasticsearch  import sys<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u044c\u0442\u0435 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a Elasticsearch:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># Connect to Elasticsearch cluster  from elasticsearch import Elasticsearch  es = Elasticsearch(  cloud_id=\"cluster-1:dXMa5Fx...\",       http_auth=(\"elastic\", \"&lt;password&gt;\"),  )<\/code><\/pre>\n<p>\u041c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <code>cosineSimilarity <\/code>\u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u0438 \u043a\u043e\u0441\u0438\u043d\u0443\u0441\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u0445\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 \u0438 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0449\u0438\u0445\u0441\u044f \u0432 Elasticsearch.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">i=0  for face_encoding in face_encodings:          i += 1          print(\"Face\",i)          response = es.search(          index=\"faces\",          body={           \"size\": 1,           \"_source\": \"face_name\",          \"query\": {          \"script_score\": {                   \"query\" : {                       \"match_all\": {}                   },           \"script\": {                  \"source\": \"cosineSimilarity(params.query_vector, 'face_encoding')\",                   \"params\": {                   \"query_vector\":face_encoding.tolist()                  }             }            }           }          }          )<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 0,93 \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u044b\u043c \u043b\u0438\u0446\u043e\u043c:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">for hit in response['hits']['hits']:                  #double score=float(hit['_score'])                  if (float(hit['_score']) &gt; 0.93):                      print(\"==&gt; This face  match with \", hit['_source']['face_name'], \",the score is\" ,hit['_score'])                  else:                          print(\"==&gt; Unknown face\")<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u043c \u043d\u0430\u0448 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0421\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442 \u0441\u043c\u043e\u0433 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0438\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u043b\u0438\u0446\u0430 \u0441 \u0441\u043e\u0432\u043f\u0430\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 0,93.<\/p>\n<h3>\u0421\u0434\u0435\u043b\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0435\u0449\u0435 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0448\u0430\u0433 \u0432\u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0441 \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u043c<\/h3>\n<p>\u0420\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043b\u0438\u0446 \u0438 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u0435\u0432 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f. \u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c Elasticsearch \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a <a href=\"https:\/\/www.elastic.co\/guide\/en\/elasticsearch\/reference\/current\/geo-queries.html\"><u>geo-queries<\/u><\/a>, <a href=\"https:\/\/www.elastic.co\/guide\/en\/elasticsearch\/reference\/current\/query-dsl-bool-query.html\"><u>query-dsl-bool-query<\/u><\/a> \u0438 <a href=\"https:\/\/www.elastic.co\/guide\/en\/elasticsearch\/reference\/current\/search-aggregations.html\"><u>search-aggregations<\/u><\/a>.<\/p>\n<p>\u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a cosineSimilarity \u043a \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044e \u0432 \u0440\u0430\u0434\u0438\u0443\u0441\u0435 200 \u043a\u043c:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">GET \/_search  {    \"query\": {      \"script_score\": {        \"query\": {      \"bool\": {        \"must\": {          \"match_all\": {}        },        \"filter\": {          \"geo_distance\": {            \"distance\": \"200km\",            \"pin.location\": {              \"lat\": 40,              \"lon\": -70            }          }        }      }    },         \"script\": {                  \"source\": \"cosineSimilarity(params.query_vector, 'face_encoding')\",                   \"params\": {                   \"query_vector\":[                          -0.14664565,                        0.07806452,                        0.03944433,                        ...                        ...                        ...                        -0.03167224,                        -0.13942884                     ]                  }             }      }    }  }<\/code><\/pre>\n<p>\u041a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 <code>cosineSimilarity <\/code>\u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430\u043c\u0438 Elasticsearch \u0434\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0430\u043c \u043d\u0435\u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u0435\u0432 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<h3>\u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h3>\n<p>\u0420\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043b\u0438\u0446 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e \u0432\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0445 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u044f\u0445, \u0438, \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e, \u0432\u044b \u0443\u0436\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0435 \u0435\u0433\u043e \u0432 \u0441\u0432\u043e\u0435\u0439 \u043f\u043e\u0432\u0441\u0435\u0434\u043d\u0435\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0436\u0438\u0437\u043d\u0438. \u041e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0448\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043e\u0431\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u044b \u0434\u043b\u044f \u043b\u044e\u0431\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445 \u0438\u043b\u0438 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0439 \u0441\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u0439 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0434\u043e \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f.&nbsp;<\/p>\n<p>Elasticsearch \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0447\u044c \u0432 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447. \u041f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0439\u0442\u0435 \u044d\u0442\u043e \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e <a href=\"https:\/\/cloud.elastic.co\/registration\"><u>\u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u043e\u0439 14-\u0434\u043d\u0435\u0432\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e\u0439 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 Elastic Cloud<\/u><\/a>, \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u043e\u0444\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f Elasticsearch, \u0438 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0438\u0442\u0435 \u043e \u0441\u0432\u043e\u0435\u043c \u043c\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0448\u0438\u0445 <a href=\"https:\/\/cloud.elastic.co\/registration\"><u>\u0444\u043e\u0440\u0443\u043c\u0430\u0445 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0441\u0443\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f<\/u><\/a>.<\/p>\n<hr>\n<blockquote>\n<p>\u0423\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043e\u0431 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0440\u0435\u0441\u0441-\u043a\u0443\u0440\u0441\u0435 <a href=\"https:\/\/otus.pw\/Tf2q\/\"><strong>\u00ab\u0426\u0435\u043d\u0442\u0440\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f Elastic stack\u00bb<\/strong>.<\/a><\/p>\n<\/blockquote>\n<\/div>\n<p> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/otus\/blog\/557210\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/company\/otus\/blog\/557210\/<\/a><br \/><\/br><\/br><\/hr>\n<\/div>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-323043","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/323043","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=323043"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/323043\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=323043"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=323043"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=323043"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}