분산 검색 엔진 - ElasticSearch 노드에 대한 간단한 설명

앞말

노드는 ElasticSearch의 프로그램 인스턴스인 ES에 언제든지 존재합니다.여러 노드가 연결된 집합을 집단이라고 부른다.로컬 개발을 할 때 우리는 하나의 Elastic Search 노드를 사용했는데 이 노드도 하나의 집단으로 볼 수 있다. 단지 이 집단에는 하나의 노드만 있고 집단의 모든 기능은 이 노드가 완성해야 한다. 검색, 색인 만들기, 집합, 분배 분할 등을 포함한다.하나의 기본적인 기능도 가능하지만 검색과 인덱스가 CPU, 메모리와 IO에 대한 소모가 매우 크기 때문에 시스템의 안정성을 확보하기 위해 가장 중요한 것은 과 를 분리하는 것이다

마스터 노드

하나의 노드가 시작되면 ES의 자동 발견 메커니즘은 집단에서 다른 노드를 찾고 집단은 후보 주 노드 중에서 하나의 노드를 주 노드로 선택한다.주 노드는 주로 집단 중의 경량급 조작을 책임지고 색인 창설, 색인 삭제, 분할 분배, 집단 중의 노드 상태 추적 등 업무를 책임지며 팀의 대뇌 역할을 하기 때문에 집단에 대한 안정성은 매우 중요하다.만약에 집단이 단일 노드만 있거나 데이터 노드와 혼합된다면 마스터는 다양한 작업을 처리해야 한다. 색인과 검색을 구축하는 것은 CPU, 메모리, I/O에 큰 소모를 하는 작업이기 때문에 마스터의 자원에 큰 압력을 주고 심각한 경우 마스터 다운을 초래할 수 있다.주 노드의 안정성을 확보하고 큰 압력을 받지 않기 위해 집단에서 전용 주 노드와 여러 개의 전용 데이터 노드가 있는 것이 가장 좋다.주 노드의 부하를 최대한 낮추는 것은 전체 집단의 안정성에 있어서 매우 중요하다.다음 구성을 사용할 전용 후보 마스터를 만듭니다.

node.master: true 
node.data: false 
node.ingest: false 
cluster.remote.connect: false 

데이터 노드

데이터 노드는 주 노드를 제외하고 가장 중요한 노드이다. 데이터 노드는 모든 분할, 문서, 인덱스 데이터를 저장한다.데이터 노드는 말 그대로 데이터와 관련된 조작을 처리하는 데 사용된다. CRUD, 검색과 집합은 기계 설정에 대한 요구가 가장 높은 노드이다. 먼저 대량의 디스크 공간을 필요로 하여 데이터를 저장한다. 게다가 인덱스와 검색 등 데이터 조작은 CPU, 메모리, IO 밀집형에 대한 소모가 매우 커서 시스템 자원을 먹는다.데이터 노드에 대한 모니터링은 매우 중요하다. 데이터 노드의 성능이 과부하를 감지할 때 제때에 집단에 데이터 노드를 추가해야 한다.데이터 노드를 독립시키는 가장 큰 장점은 데이터 처리와 주 노드를 분리하면 주 노드의 압력을 크게 줄이고 집단의 안정성을 향상시키는 데 의미가 있다.다음 구성을 사용하여 전용 데이터 노드를 생성합니다.

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node.data: true 
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node.ml: false 
cluster.remote.connect: false 

조정 노드

조율 노드의 역할은 클라이언트의 요청을 가장 적합한 노드에 분배하여 처리하는데 간단하게 말하면 부하 균형의 역할이다.집단 중의 각 노드의 부하 상황과 건강 상태는 모두 다르다. 일부 노드는 이미 과부하를 했을 수도 있고 일부는 심지어 건강하지 않을 수도 있다. 이런 건강하지 않은 노드는 더 이상 요청을 받지 말아야 한다. 그렇지 않으면 실패한 응답을 초래할 수 있다. 조율 노드는 집단 중의 각 노드의 상태를 안다.대부분의 상황에서 전용 조율 노드가 필요하지 않고 조율 노드의 기능은 주 노드나 데이터 노드로 완성할 수 있다. 중소형 집단에서 전문적인 조율 노드는 전용 데이터 노드가 필요하지 않다.전용 조정 노드를 만들려면 다음 구성을 사용할 수 있습니다.

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node.data: false 
node.ingest: false 
search.remote.connect: false