Wer Produktdaten, Logeinträge oder Sensor-Events in
Elasticsearch indexiert, steht regelmäßig vor derselben Frage: Soll die Anwendung die Rohdaten vor dem Senden aufbereiten, oder übernimmt Elasticsearch selbst die Normalisierung, bevor ein Dokument tatsächlich im Index landet? Ingest Pipelines beantworten diese Frage mit einer dritten Option. Eine Kette von Prozessoren wie grok, script oder enrich verarbeitet jedes Dokument direkt beim Schreibvorgang, parst unstrukturierte Strings, wendet individuelle Transformationslogik an und reichert Felder aus externen Referenzdaten an, bevor die eigentliche Indexierung beginnt. Dieser Artikel zeigt, wie diese Prozessoren zusammenspielen, wo die Grenze zur anwendungsseitigen Transformation sinnvoll verläuft und wie eine reale Produktdaten-Normalisierung damit aussieht.