Introduccion
Fess es utilizado por organizaciones de diversas industrias y escalas. Esta pagina presenta casos de uso representativos y ejemplos practicos de implementacion de Fess.
Nota
Los siguientes ejemplos ilustran patrones de implementacion comunes para Fess. Para estudios de casos reales, contacte al Soporte Comercial.
Casos de uso por industria
Manufactura
Desafio: Los planos de diseno, documentos tecnicos y documentos de gestion de calidad estan dispersos en multiples servidores de archivos, lo que hace que encontrar la informacion necesaria consuma mucho tiempo.
Solucion con Fess:
Busqueda unificada de planos CAD, documentos tecnicos en PDF y documentos de Office en servidores de archivos
Busqueda cruzada por numeros de modelo de producto, numeros de plano y nombres de proyecto
Visualizacion de resultados de busqueda basada en permisos de acceso (busqueda basada en roles)
Ejemplo de arquitectura:
[Servidores de archivos] → [Fess] → [Portal interno]
│ │
├─ Planos ├─ Cluster OpenSearch
├─ Docs tecnicos └─ Integracion con Active Directory
└─ Registros de calidad
Funciones relacionadas:
Servicios financieros y seguros
Desafio: Los documentos de cumplimiento, contratos y regulaciones internas son extensos, lo que hace que las respuestas a auditorias y el manejo de consultas consuman mucho tiempo.
Solucion con Fess:
Busqueda cruzada de regulaciones internas, manuales y preguntas frecuentes
Busqueda de texto en contratos y documentos de solicitud
Busqueda de conocimiento en el historial de consultas anteriores
Funciones de seguridad:
Autenticacion mediante integracion con LDAP/Active Directory
Inicio de sesion unico mediante SAML
Autenticacion de API mediante tokens de acceso
Funciones relacionadas:
Educacion
Desafio: Los trabajos de investigacion, materiales de clase y documentos del campus estan distribuidos en servidores departamentales, dificultando el intercambio de informacion.
Solucion con Fess:
Busqueda unificada desde el portal del campus
Busqueda en repositorios de trabajos de investigacion
Busqueda de materiales de clase y programas de estudio
Ejemplos de arquitectura:
Rastreo de sitios web del campus
Integracion con repositorios de articulos (DSpace, etc.)
Busqueda de materiales en Google Drive / SharePoint
Funciones relacionadas:
TI y Software
Desafio: El codigo fuente, la documentacion, las wikis y la informacion del sistema de gestion de tickets estan dispersos, lo que reduce la eficiencia del desarrollo.
Solucion con Fess:
Busqueda de codigo en repositorios de GitHub/GitLab
Busqueda de paginas de Confluence/Wiki
Busqueda de mensajes de Slack/Teams
Funciones para desarrolladores:
Integracion con sistemas existentes mediante la API de busqueda
Resaltado de codigo
Filtrado por tipo de archivo
Funciones relacionadas:
Casos de uso por escala
Pequena empresa (hasta 100 empleados)
Caracteristicas: Desean una implementacion y operacion sencillas con recursos de TI limitados.
Configuracion recomendada:
Implementacion facil mediante Docker Compose
Configuracion de servidor unico (Fess + OpenSearch)
Memoria requerida: 8 GB o mas
Pasos de implementacion:
# Implementacion en 5 minutos
mkdir fess && cd fess
curl -OL https://raw.githubusercontent.com/codelibs/docker-fess/master/compose/compose.yaml
curl -OL https://raw.githubusercontent.com/codelibs/docker-fess/master/compose/compose-opensearch3.yaml
docker compose -f compose.yaml -f compose-opensearch3.yaml up -d
Costo:
Software: Gratuito (Codigo abierto)
Solo costos de servidor (Nube o local)
Mediana empresa (100-1000 empleados)
Caracteristicas: Uso multidepartamental, requiere disponibilidad razonable.
Configuracion recomendada:
2 servidores Fess (redundancia)
Cluster OpenSearch de 3 nodos
Balanceador de carga para distribucion de trafico
Integracion con Active Directory
Directrices de capacidad:
Documentos: hasta 5 millones
Usuarios de busqueda simultaneos: hasta 100
Funciones relacionadas:
Gran empresa (mas de 1000 empleados)
Caracteristicas: Datos a gran escala, alta disponibilidad, requisitos estrictos de seguridad.
Configuracion recomendada:
Multiples servidores Fess (ejecutandose en Kubernetes)
Cluster OpenSearch (configuracion de nodos dedicados)
Servidores de rastreo dedicados
Integracion con infraestructura de monitoreo y recopilacion de registros
Escalabilidad:
Documentos: cientos de millones posibles
Escalado horizontal mediante division de shards de OpenSearch
Funciones empresariales:
Gestion de etiquetas por departamento
Registro detallado de accesos
Integracion con otros sistemas mediante API
Nota
Para implementaciones a gran escala, recomendamos utilizar el Soporte Comercial.
Casos de uso tecnicos
Busqueda en Wiki interno / Base de conocimiento
Descripcion: Permitir la busqueda cruzada en Confluence, MediaWiki y wikis internas.
Beneficios:
Busqueda unificada en multiples sistemas wiki
Rastreo automatico basado en la frecuencia de actualizacion
Los archivos adjuntos de las paginas wiki se incluyen en el alcance de la busqueda
Implementacion:
Instalar el plugin de almacen de datos de Confluence
Configurar los ajustes de conexion desde el panel de administracion
Establecer el cronograma de rastreo (por ejemplo, diario)
Busqueda unificada en servidores de archivos
Descripcion: Buscar documentos en servidores de archivos Windows y NAS.
Protocolos soportados:
SMB/CIFS (carpetas compartidas de Windows)
NFS
Sistema de archivos local
Seguridad:
Control de acceso basado en autenticacion NTLM
Las ACL de archivos se reflejan en los resultados de busqueda
Puntos de configuracion:
Crear una cuenta dedicada para el rastreo
Rastreo por fases para grandes volumenes de archivos
Considerar el ancho de banda de la red
Busqueda en sitios web (Site Search)
Descripcion: Agregar funcionalidad de busqueda a sitios web publicos.
Metodos de implementacion:
Insercion de JavaScript
Use Fess Site Search (FSS) para agregar un cuadro de busqueda con solo unas pocas lineas de JavaScript
Integracion por API
Construya una interfaz de busqueda personalizada utilizando la API de busqueda
Ejemplo de FSS:
<script>
(function() {
var fess = document.createElement('script');
fess.type = 'text/javascript';
fess.async = true;
fess.src = 'https://your-fess-server/js/fess-ss.min.js';
fess.charset = 'utf-8';
fess.setAttribute('id', 'fess-ss');
fess.setAttribute('fess-url', 'https://your-fess-server/json');
document.body.appendChild(fess);
})();
</script>
<fess:search></fess:search>
Busqueda en bases de datos
Descripcion: Hacer que los datos en bases de datos relacionales sean buscables.
Bases de datos soportadas:
MySQL / MariaDB
PostgreSQL
Oracle
SQL Server
Casos de uso:
Busqueda en maestro de clientes
Busqueda en catalogo de productos
Busqueda en base de datos de preguntas frecuentes
Implementacion:
Configurar el plugin de almacen de datos de base de datos
Especificar el objetivo de rastreo con una consulta SQL
Configurar el mapeo de campos
Resumen
Fess, con su diseno flexible, puede adaptarse a diversas industrias, escalas y casos de uso.
Para quienes estan considerando la implementacion:
Primero, pruebe Fess con el Inicio rapido
Verifique las funciones requeridas en la Documentacion
Para implementacion en produccion, consulte el Soporte Comercial
Recursos relacionados:
Lista de articulos - Articulos tecnicos detallados
Foro de discusion - Soporte de la comunidad
GitHub - Codigo fuente y seguimiento de incidencias