ELK в технологии

Переменка.
Тренировался в способах импорта данных в Elasticsearch, так же хотелось поиграться с "интенсивными и объемными" данными. Попросил данные у метрологов за месяц. Отдали с улыбкой, сказав, что какая-то жутко прогрессивная и дорогая система визуализации данных не справилась с их объемами, поэтому анализ больше чем за 1 день сделать не получается.
Получите и распишитесь.

Характеристика данных:
1. Объем данных 7.2 гб

2. Количество записей 122 000 000

3. Количество параметров: 713

4. Период месяц

Старый десктоп и пара ноутбуков (2-4 CPU, 4Gb RAM) собранные в кластер делают месячную выборку по 4м параметрам за несколько секунд.

Схема или, в терминах эластика, mapping:

 "sdku_type": {  
  "_all" : {"enabled" : false},    
  "_source" : {"enabled" : false},    
  "properties": {  
  "@timestamp": {  
   "type": "date",  
   "format": "dateOptionalTime"  
  },  
  "field": {  
   "type": "string"  
  },  
  "value":{  
   "type": "double"  
  }  
  }  
 }  

Скрипт для импорта:

 #!/usr/bin/python  
 import csv, sys, time, json, elasticsearch  
 from elasticsearch import helpers  
 es = elasticsearch.Elasticsearch(['localhost:9200'])  

 csvfile = 'MyTable.csv'  
 jdata = dict()  
 actions = list()  
 i = 0  

 with open(csvfile, 'rb') as file :  
   line = csv.reader(file, delimiter = ',', skipinitialspace = True)  
   for row in line :  
      i += 1  
      ptime = time.strptime(row[0][0:19], "%Y-%m-%d %H:%M:%S")   
      ctime = time.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%S', ptime)   
      jdata = { '@timestamp': ctime, 'field': row[1], 'value': float(row[2]) }  
      action = { '_index': 'sdku', '_type': 'sdku_type', '_id': i, '_source': json.dumps(jdata, separators=(',', ':'))}  
      actions.append(action)  
      if i % 1000000 == 0:  
        elasticsearch.helpers.bulk(es, actions)  
        print "Indexed %d, working on next 100000" %(i)  
        actions = list()  
   elasticsearch.helpers.bulk(es, actions)  
   print "Indexed %d, finishing." %(i)  

Результат:

Возникла дилемма - показать результат и оказаться втянутым в работу метрологической службы или сделать вид, что проиграл?