Configuración de Elasticsearch y mejores prácticas en producción
Soy nuevo trabajando con el stack ELK y estoy trabajando con 10 TB almacenados en servidores físicos, así que si hay recomendaciones sobre cuántos nodos de datos, nodos maestros … debería usar, la mejor práctica para configurar nuestro clúster para que funcione sin problemas en producción y si hay otras herramientas o tecnologías que se utilicen con Elasticsearch para mejorar el rendimiento.
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Para trabajar de manera efectiva con un conjunto de datos de 10 TB utilizando el stack ELK, se recomienda tener al menos 3 nodos de datos y 2 nodos habilitados para maestro. Los nodos habilitados para maestro tienen la responsabilidad de coordinar el clúster, mientras que los nodos de datos alojan e indexan los datos. Tener múltiples nodos de datos distribuye los datos, brindando un mejor rendimiento y resiliencia.
La mejor práctica para configurar el clúster incluye optimizar el tamaño del heap, optimizar la asignación de fragmentos y equilibrar la asignación de fragmentos de manera uniforme entre los nodos. También se recomienda monitorear el clúster utilizando herramientas de monitoreo de Elasticsearch para identificar cualquier cuello de botella de rendimiento.
Otras tecnologías que se pueden utilizar con Elasticsearch para mejorar el rendimiento incluyen Logstash y Kibana. Logstash se utiliza para el procesamiento y transformación de datos, mientras que Kibana proporciona visualización de los datos almacenados en Elasticsearch.
Además del stack ELK, se pueden utilizar otras herramientas para mejorar el rendimiento, como Apache Spark para la computación distribuida y Hadoop para el almacenamiento y procesamiento distribuido.