Introduction
Fess est utilisé par des organisations de divers secteurs et de toutes tailles. Cette page présente des cas d’utilisation représentatifs et des exemples pratiques de déploiement de Fess.
Note
Les exemples suivants illustrent les modèles de déploiement courants de Fess. Pour des études de cas concrètes, veuillez contacter le support commercial.
Cas d’utilisation par secteur
Fabrication
Défi : Les dessins de conception, les documents techniques et les documents de gestion de la qualité sont dispersés sur plusieurs serveurs de fichiers, ce qui rend la recherche d’informations chronophage.
Solution Fess :
Recherche unifiée des dessins CAO, des documents techniques PDF et des documents Office sur les serveurs de fichiers
Recherche croisée par numéros de modèle de produit, numéros de dessin et noms de projet
Affichage des résultats de recherche basé sur les permissions d’accès (recherche basée sur les rôles)
Exemple d’architecture :
[Serveurs de fichiers] → [Fess] → [Portail interne]
│ │
├─ Dessins ├─ Cluster OpenSearch
├─ Docs techniques └─ Intégration Active Directory
└─ Registres QC
Fonctionnalités associées :
Finance et assurance
Défi : Les documents de conformité, les contrats et les réglementations internes sont volumineux, ce qui rend les réponses aux audits et le traitement des demandes chronophages.
Solution Fess :
Recherche croisée des réglementations internes, manuels et FAQ
Recherche textuelle des contrats et documents de demande
Recherche dans la base de connaissances à partir de l’historique des demandes passées
Fonctionnalités de sécurité :
Authentification via l’intégration LDAP/Active Directory
Authentification unique via SAML
Authentification API via des jetons d’accès
Fonctionnalités associées :
Éducation
Défi : Les articles de recherche, les supports de cours et les documents du campus sont répartis sur les serveurs de différents départements, ce qui rend le partage d’informations difficile.
Solution Fess :
Recherche unifiée depuis le portail du campus
Recherche dans le dépôt d’articles de recherche
Recherche de supports de cours et de programmes
Exemples d’architecture :
Exploration du site web du campus
Intégration avec des dépôts d’articles (DSpace, etc.)
Recherche de documents sur Google Drive / SharePoint
Fonctionnalités associées :
IT et logiciel
Défi : Le code source, la documentation, les wikis et les informations du système de gestion des tickets sont dispersés, ce qui réduit l’efficacité du développement.
Solution Fess :
Recherche de code dans les dépôts GitHub/GitLab
Recherche de pages Confluence/Wiki
Recherche de messages Slack/Teams
Fonctionnalités pour les développeurs :
Intégration avec les systèmes existants via l’API de recherche
Mise en évidence du code
Filtrage par type de fichier
Fonctionnalités associées :
Cas d’utilisation par taille d’entreprise
PME (jusqu’à 100 employés)
Caractéristiques : Souhaitent un déploiement et une exploitation faciles avec des ressources informatiques limitées.
Configuration recommandée :
Déploiement facile via Docker Compose
Configuration sur un seul serveur (Fess + OpenSearch)
Mémoire requise : 8 Go ou plus
Étapes de déploiement :
# Déploiement en 5 minutes
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
Coût :
Logiciel : Gratuit (Open Source)
Seuls les coûts du serveur (Cloud ou sur site)
Moyennes entreprises (100-1000 employés)
Caractéristiques : Utilisation multi-départements, nécessite une disponibilité raisonnable.
Configuration recommandée :
2 serveurs Fess (redondance)
Cluster OpenSearch à 3 noeuds
Répartiteur de charge pour la distribution du trafic
Intégration Active Directory
Lignes directrices de capacité :
Documents : jusqu’à 5 millions
Utilisateurs de recherche simultanés : jusqu’à 100
Fonctionnalités associées :
Grandes entreprises (plus de 1000 employés)
Caractéristiques : Données à grande échelle, haute disponibilité, exigences de sécurité strictes.
Configuration recommandée :
Plusieurs serveurs Fess (exécutés sur Kubernetes)
Cluster OpenSearch (configuration de noeuds dédiés)
Serveurs d’exploration dédiés
Intégration avec l’infrastructure de surveillance et de collecte de journaux
Évolutivité :
Documents : des centaines de millions possibles
Mise à l’échelle horizontale via le partitionnement OpenSearch
Fonctionnalités entreprise :
Gestion des étiquettes par département
Journalisation détaillée des accès
Intégration avec d’autres systèmes via l’API
Note
Pour les déploiements à grande échelle, nous recommandons d’utiliser le support commercial.
Cas d’utilisation techniques
Recherche de wiki interne / base de connaissances
Aperçu : Permettre la recherche croisée de Confluence, MediaWiki et des wikis internes.
Avantages :
Recherche unifiée à travers plusieurs systèmes de wiki
Exploration automatique basée sur la fréquence de mise à jour
Les pièces jointes des pages wiki sont incluses dans le périmètre de recherche
Mise en oeuvre :
Installer le plugin Confluence Data Store
Configurer les paramètres de connexion depuis le panneau d’administration
Définir le calendrier d’exploration (par exemple, quotidien)
Recherche unifiée de serveurs de fichiers
Aperçu : Rechercher des documents sur les serveurs de fichiers Windows et les NAS.
Protocoles pris en charge :
SMB/CIFS (dossiers partagés Windows)
NFS
Système de fichiers local
Sécurité :
Contrôle d’accès basé sur l’authentification NTLM
Les ACL des fichiers sont reflétées dans les résultats de recherche
Points de configuration :
Créer un compte d’exploration dédié
Exploration par phases pour les grands volumes de fichiers
Prendre en compte la bande passante réseau
Recherche de site web (Site Search)
Aperçu : Ajouter une fonctionnalité de recherche aux sites web publics.
Méthodes de déploiement :
Intégration JavaScript
Utilisez Fess Site Search (FSS) pour ajouter une boîte de recherche avec seulement quelques lignes de JavaScript
Intégration API
Construisez une interface de recherche personnalisée en utilisant l’API de recherche
Exemple 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>
Recherche de base de données
Aperçu : Rendre les données des bases de données relationnelles recherchables.
Bases de données prises en charge :
MySQL / MariaDB
PostgreSQL
Oracle
SQL Server
Cas d’utilisation :
Recherche de fichiers clients
Recherche dans le catalogue de produits
Recherche dans la base de données FAQ
Mise en oeuvre :
Configurer le plugin Database Data Store
Spécifier la cible d’exploration avec une requête SQL
Configurer le mappage des champs
Résumé
Fess, grâce à sa conception flexible, peut répondre aux besoins de divers secteurs, échelles et cas d’utilisation.
Pour ceux qui envisagent un déploiement :
Commencez par essayer Fess avec le Guide de démarrage rapide
Vérifiez les fonctionnalités requises dans la Documentation
Pour un déploiement en production, consultez le support commercial
Ressources associées :
Liste des articles - Articles techniques détaillés
Forum de discussion - Support communautaire
GitHub - Code source et suivi des problèmes