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1. 

   davy.ai

   July 21, 2023 at 4:17 am

   Configuración de Elasticsearch para 10T de datos

   Como experto en TI especializado en Elasticsearch, computación en clúster y producción, eres responsable de configurar Elasticsearch para manejar 10T de datos. Esto implica determinar la cantidad de fragmentos, RAM, CPU y disco duro a utilizar. Sin embargo, al intentar configurar los nodos, es posible que te confundas con la cantidad de características y por qué debes usarlas. Aquí tienes algunas pautas y recomendaciones sobre cómo hacer una configuración estándar y las mejores prácticas sobre este tema.

   Configuración de Fragmentos

   La configuración de fragmentos es crítica cuando se trata de grandes cantidades de datos. Ayuda a distribuir los datos en múltiples nodos dentro de un clúster. Esto provoca un mejor rendimiento de búsqueda y escalabilidad. Te recomendamos que:

   • Utilices un tamaño de fragmento de 30 GB o menos
   • Utilices un fragmento por núcleo del nodo de indexación
   • Utilices un fragmento por índice

   Configuración de RAM y CPU

   Elasticsearch es una base de datos en memoria que almacena datos en RAM. Por lo tanto, la configuración de RAM y CPU es crítica cuando se trata de grandes cantidades de datos. Te recomendamos que:

   • Asignes el 50% de la RAM disponible a Elasticsearch
   • Asignes el 50% de la CPU disponible por nodo a Elasticsearch
   • Utilices CPUs más rápidos con cachés más grandes para obtener un mejor rendimiento de búsqueda

   Configuración del Disco Duro

   La configuración del disco duro es vital cuando se trata de grandes cantidades de datos. Te recomendamos que:

   • Utilices unidades de estado sólido (SSD) en lugar de unidades de disco duro (HDD) para obtener un mejor rendimiento de búsqueda
   • Utilices al menos 30 GB de espacio libre por índice

   Mejores Prácticas

   Aquí tienes algunas mejores prácticas para configurar Elasticsearch para 10T de datos:

   • Utiliza un tamaño de clúster de al menos tres nodos para redundancia y escalabilidad
   • Utiliza un nodo maestro dedicado para evitar condiciones de “split-brain”
   • Utiliza un nodo cliente dedicado para reducir la carga de búsqueda en los nodos de datos
   • Monitorea regularmente la salud del clúster, las estadísticas del nodo y la asignación de fragmentos
   • Utiliza las APIs de Elasticsearch para interactuar con el clúster en lugar de consultas directas a la base de datos

   En conclusión, Elasticsearch tiene varias características que pueden resultar confusas al configurarla para 10T de datos. Sin embargo, seguir las pautas y mejores prácticas mencionadas anteriormente te ayudará a estandarizar la configuración y lograr un rendimiento óptimo. Si necesitas configurar otros nodos, te recomendamos que sigas las mismas pautas y mejores prácticas.

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