Elasticsearchが大規模なリアルタイムワークロードに耐えうることは、技術カンファレンスQCon London 2018でUber社が発表した事例セッション『Scaling Uber's Elasticsearch Clusters』から確認できます。この発表によると、UberのMarketplace Intelligenceチームは、Elasticsearchをリアルタイムのオンライン分析処理（OLAP）データベースとして利用し、8,000億件を超えるドキュメントを保存し、毎秒数十億件規模のドキュメントをスキャンしながら数千件のクエリを処理し、さらに毎秒150万件を超えるドキュメント書き込みを継続的にさばいています。この巨大なインフラはわずか3名のチームで運用され、100件超のデータ取り込みジョブを抱えながら、サービス稼働率の維持や配車のサージ価格算出などにも活用されているとされています。既存Referenceは一般的な用途（サイト内検索・ログ分析等）を挙げるのみで、このような具体的な大規模運用実績には触れていません。