A cosa serve Elasticsearch

A cosa serve Elasticsearch. Cos’è Elasticsearch?
Elasticsearch è un motore di ricerca e analisi distribuito open source progettato per gestire grandi volumi di dati. È costruito sulla base di Apache Lucene ed è supportato da Elastic. Elasticsearch viene utilizzato per archiviare, ricercare e analizzare dati strutturati e non strutturati in tempo quasi reale.

Una delle caratteristiche principali di Elasticsearch è la sua scalabilità, che gli consente di gestire grandi insiemi di dati su più nodi di un cluster. Questo lo rende una scelta popolare per la ricerca aziendale, per l’analisi dei log e per le applicazioni di monitoraggio.

Elasticsearch fornisce un’API RESTful per interagire con il motore di ricerca e supporta un’ampia gamma di tipi di query, tra cui la ricerca full-text, la ricerca per frasi e le aggregazioni. Include anche una serie di funzioni di ricerca e analisi, come il faceting, il filtraggio, l’ordinamento e l’evidenziazione.

Oltre alla ricerca e all’analisi, Elasticsearch supporta anche diversi casi d’uso come la ricerca di applicazioni, l’analisi della sicurezza e l’analisi aziendale. Dispone di un’ampia e attiva comunità di utenti e sviluppatori, con molti plugin e integrazioni disponibili per estendere le sue funzionalità.

In questo articolo A cosa serve Elasticsearch parleremo di:

• 4 casi d’uso comuni di Elasticsearch
• Architettura di Elasticsearch
• Elasticsearch sul cloud
• Elasticsearch su Kubernetes
• Problemi di prestazioni di Elasticsearch
• 6 buone pratiche per ottimizzare le prestazioni di Elasticsearch
• 4 Casi d’uso comuni di Elasticsearch

A cosa serve Elasticsearch? Viene spesso utilizzato insieme a Logstash e Kibana nello stack tecnologico ELK. Ecco alcuni dei casi d’uso più comuni di Elasticsearch:

Osservabilità: Utilizzata per monitorare e comprendere sistemi complessi. Elasticsearch è una scelta popolare per l’osservabilità grazie alle sue capacità di ricerca e analisi in tempo reale. Consente di raccogliere e analizzare dati da fonti diverse, come log, metriche e tracce, e fornisce visualizzazioni e avvisi per aiutare a identificare e risolvere rapidamente i problemi. Elasticsearch può essere integrato con altri strumenti come Kibana, Beats e Logstash per fornire una soluzione di osservabilità completa.
Ricerca full-text: Supporta una serie di query di ricerca, tra cui la ricerca fuzzy, la ricerca per frasi e il completamento automatico. Elasticsearch può essere utilizzato per diversi tipi di applicazioni, come siti web di e-commerce, sistemi di gestione dei documenti e social network, per fornire risultati di ricerca rapidi e accurati.
Analisi dei log in tempo reale: Consente alle organizzazioni di monitorare i propri sistemi alla ricerca di errori, problemi di sicurezza e altre anomalie. Raccogliendo e analizzando i log da diverse fonti in tempo reale, Elasticsearch fornisce preziose informazioni sulle prestazioni del sistema e aiuta a identificare e risolvere rapidamente i problemi. Elasticsearch può essere integrato con strumenti come Logstash e Beats per semplificare il processo di raccolta e analisi dei log.
Analisi della sicurezza: Utilizzata per rilevare e analizzare le minacce alla sicurezza in tempo reale. Può analizzare diversi tipi di dati come il traffico di rete, il comportamento degli utenti e i registri di sistema per identificare anomalie e minacce. Elasticsearch può essere integrato con altri strumenti di sicurezza come Suricata, Zeek e Snort per fornire una soluzione di sicurezza completa.

Architettura di A cosa serve Elasticsearch
Ecco i componenti principali di Elasticsearch:

Cluster
Un cluster Elasticsearch è un gruppo di uno o più nodi Elasticsearch che lavorano insieme per archiviare, indicizzare e ricercare dati. Il cluster offre scalabilità orizzontale, tolleranza ai guasti e alta disponibilità distribuendo i dati su più nodi. I cluster sono tipicamente utilizzati per archiviare e analizzare grandi volumi di dati, come i file di log o le metriche delle applicazioni.

Nodi
In Elasticsearch, un nodo è un singolo server che memorizza i dati e partecipa alle funzionalità di ricerca e indicizzazione del cluster. A ogni nodo di un cluster Elasticsearch viene assegnato un identificatore unico e comunicano tra loro per coordinare le operazioni del cluster.

Ci sono tre tipi di nodi in un cluster Elasticsearch:

Master Node: Responsabile del coordinamento delle attività amministrative del cluster, come la creazione o l’eliminazione degli indici, la gestione dello stato del cluster e l’assegnazione degli shard ai nodi di dati. Ogni cluster deve avere almeno un nodo master e si possono aggiungere altri nodi idonei al master per garantire la ridondanza.
Data Node: Responsabile dell’archiviazione e dell’indicizzazione dei dati nel cluster. Ogni nodo dati memorizza una parte dei dati del cluster e la capacità di memorizzazione complessiva del cluster aumenta con il numero di nodi dati nel cluster.
Client Node: Utilizzato per instradare le richieste di ricerca e indicizzazione ai nodi dati appropriati del cluster. I nodi client non memorizzano i dati, ma forniscono un’interfaccia leggera per interagire con il cluster, migliorando le prestazioni delle operazioni di ricerca e indicizzazione.

Le Porte di Elasticsearch
Le porte 9200 e 9300 sono porte di rete utilizzate da Elasticsearch rispettivamente per la comunicazione client-server e per la comunicazione nodo-nodo.

La porta 9200 è la porta HTTP predefinita utilizzata per le richieste API RESTful a Elasticsearch. I client, come Kibana o Logstash, utilizzano la porta 9200 per inviare richieste a Elasticsearch per l’indicizzazione e la ricerca dei dati. La porta 9200 è anche la porta predefinita per le API di monitoraggio basate su HTTP integrate in Elasticsearch.

La porta 9300 è la porta predefinita utilizzata da Elasticsearch per la comunicazione tra nodi. I nodi utilizzano la porta 9300 per comunicare tra loro per condividere i dati, replicare gli shard e coordinare le operazioni del cluster. La porta 9300 è utilizzata per comunicare in modo efficiente utilizzando il protocollo proprietario di Elasticsearch, anziché HTTP.

Le Shards di Elasticsearch
In Elasticsearch, uno shard è un’unità di dati che rappresenta un sottoinsieme di un indice più grande. Ogni shard è un indice autonomo che può essere memorizzato su un singolo nodo o distribuito su più nodi di un cluster per una scalabilità orizzontale. Lo sharding consente a Elasticsearch di suddividere grandi insiemi di dati in parti più piccole e di distribuirli su più nodi, consentendo una ricerca e un’analisi rapida di grandi volumi di dati.

Le Repliche di Elasticsearch
In Elasticsearch, una replica è una copia di uno shard primario memorizzata su un nodo separato del cluster. Le repliche forniscono ridondanza e alta disponibilità, consentendo a Elasticsearch di continuare a servire le richieste in caso di guasti ai nodi o problemi di rete. Le repliche sono utilizzate per distribuire il carico di ricerca e indicizzazione nel cluster e per migliorare i tempi di risposta delle query.

Mentre uno shard è un’unità di dati che rappresenta un sottoinsieme di un indice più ampio, una replica è una copia di uno shard memorizzata su un nodo separato per ridondanza. Ogni shard può avere una o più repliche e il numero totale di shard e repliche determina la quantità di dati che possono essere archiviati nel cluster e il livello di tolleranza agli errori.

Analizzatori
In Elasticsearch, gli analizzatori standard e semplici sono due analizzatori integrati che possono essere utilizzati per l’analisi del testo durante l’indicizzazione e la ricerca.

L’analizzatore standard è l’analizzatore predefinito utilizzato in Elasticsearch. Fornisce un’analisi del testo sofisticata, dividendo il testo in token, rimuovendo le stop words ed eseguendo lo stemming.

L’analizzatore semplice è un analizzatore di base che divide il testo in termini in base agli spazi bianchi e alla punteggiatura, senza alcuna elaborazione aggiuntiva. L’analizzatore semplice è utile per l’indicizzazione e la ricerca di dati che non richiedono un’analisi del testo sofisticata, come i file di log o le metriche di sistema.

Documenti
In Elasticsearch, i documenti sono le unità di base delle informazioni che vengono memorizzate e indicizzate. Un documento può essere un qualsiasi tipo di dati, come testo, numeri o dati strutturati, ed è rappresentato in formato JSON. Elasticsearch recupera i documenti in base a query di ricerca, che possono corrispondere a campi o valori specifici all’interno del documento.

JSON REST API
L’API JSON REST è un componente fondamentale di Elasticsearch che consente ai client di interagire con Elasticsearch utilizzando richieste HTTP in formato JSON. L’API REST fornisce un’interfaccia semplice e flessibile per eseguire un’ampia gamma di operazioni, tra cui l’indicizzazione e la ricerca di dati, la gestione di indici e cluster e la configurazione di impostazioni e mappature. Il formato JSON consente di analizzare e serializzare facilmente i dati, facilitando l’integrazione di Elasticsearch con un’ampia gamma di linguaggi e strumenti di programmazione.

A cosa serve Elasticsearch sul cloud
Elasticsearch può essere eseguito su diverse piattaforme cloud, tra cui Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure e Google Cloud Platform (GCP). L’esecuzione di Elasticsearch nel cloud può offrire molti vantaggi, tra cui:

Scalabilità: Con Elasticsearch basato sul cloud, è possibile scalare facilmente il cluster per soddisfare le mutevoli esigenze di dati senza doversi preoccupare dei vincoli hardware.
Alta disponibilità: I fornitori di cloud offrono infrastrutture robuste e garanzie di disponibilità, in modo da garantire che il cluster Elasticsearch sia sempre attivo e funzionante.
Facilità di gestione: Molti fornitori di cloud offrono servizi Elasticsearch gestiti che si occupano di attività quali aggiornamenti software, backup e sicurezza, liberando il vostro team per concentrarsi su altre attività.
Risparmio sui costi: Elasticsearch basato sul cloud può essere più conveniente rispetto alla gestione della propria infrastruttura, in quanto si paga solo ciò che si usa e si può facilmente scalare per controllare i costi.
Quando si esegue Elasticsearch nel cloud, è importante considerare fattori quali la sicurezza dei dati, la latenza della rete e le opzioni di backup e ripristino. È inoltre importante scegliere il giusto provider di cloud e pianificare la crescita a lungo termine delle vostre esigenze di dati.

Elasticsearch su Kubernetes
Kubernetes è stato originariamente concepito per gestire carichi di lavoro stateless, ma può essere utilizzato anche per eseguire carichi di lavoro stateful, come database, code di messaggi e motori di ricerca. I cluster Elasticsearch sono statici, cioè richiedono uno storage persistente e identità di rete stabili, che sono difficili da gestire negli ambienti container tradizionali. Kubernetes offre diverse funzionalità, come PersistentVolumes e StatefulSets, che facilitano l’implementazione, la scalabilità e la gestione dei carichi di lavoro statici.

I PersistentVolumes sono utilizzati per fornire uno storage persistente ai carichi di lavoro Kubernetes. Sono indipendenti dai pod e possono essere attaccati e staccati dinamicamente, consentendo di conservare i dati durante i riavvii dei pod.

Gli StatefulSet sono utilizzati per gestire carichi di lavoro statici che richiedono identità di rete stabili e distribuzione ordinata. Gli insiemi Stateful forniscono caratteristiche quali la distribuzione ordinata, le identità di rete stabili e il ridimensionamento dinamico che semplificano la distribuzione e la gestione dei carichi di lavoro statici in Kubernetes.

La distribuzione di un cluster Elasticsearch su Kubernetes consente di semplificare il processo di configurazione, scalatura e gestione del cluster. Elasticsearch può essere scalato orizzontalmente utilizzando Kubernetes StatefulSets, consentendo di scalare facilmente l’infrastruttura di ricerca e analisi. Kubernetes fornisce un’unica piattaforma per la gestione dell’infrastruttura e delle applicazioni.

Problemi di prestazioni di A cosa serve Elasticsearch
Elasticsearch è un motore di ricerca e analisi potente e versatile, ma come ogni sistema complesso può presentare problemi di prestazioni. Ecco alcuni comuni problemi di prestazioni di Elasticsearch e come risolverli:

• Utilizzo della memoria: Elasticsearch richiede una quantità significativa di memoria per funzionare in modo efficiente. Se Elasticsearch sta esaurendo la memoria, può rallentare o addirittura bloccarsi.
• Utilizzo del disco: Elasticsearch memorizza i dati su disco e se il disco è pieno o lento, le prestazioni di Elasticsearch possono risentirne.
• Prestazioni delle query: Elasticsearch offre un potente linguaggio di interrogazione, ma alcune query possono essere costose e influire sulle prestazioni.
• Prestazioni dell’indicizzazione: Elasticsearch indicizza i dati man mano che vengono aggiunti e se l’indicizzazione è lenta, può influire sulle prestazioni complessive di Elasticsearch.
• Limitazioni hardware: Le prestazioni di Elasticsearch dipendono fortemente dall’hardware e se questo è inadeguato, le prestazioni di Elasticsearch possono risentirne.
• Problemi di rete/netowork: Le prestazioni di Elasticsearch possono essere influenzate anche da problemi di rete, come la latenza o la perdita di pacchetti.

6 buone pratiche per ottimizzare le prestazioni di A cosa serve Elasticsearch

1. Congelare gli indici (A cosa serve Elasticsearch)
   Elasticsearch memorizza i dati in shard, la cui interrogazione può richiedere molte risorse. Un modo per migliorare le prestazioni delle query è quello di “congelare” gli indici vecchi o a cui si accede di rado. Il congelamento di un indice lo sposta su un nodo separato, riducendo così il numero di shard che devono essere cercati quando viene eseguita una query. Gli indici congelati possono ancora essere interrogati, ma gli aggiornamenti e le nuove scritture non sono consentiti.
2. Provisioning della capacità (A cosa serve Elasticsearch)
   Il provisioning corretto della capacità è fondamentale per le prestazioni di Elasticsearch. Si tratta di garantire la disponibilità di risorse sufficienti, come CPU, memoria e storage, per gestire il carico di lavoro previsto per le query e l’indicizzazione. Il provisioning della capacità deve basarsi sul throughput previsto per le query e l’indicizzazione e deve essere monitorato e regolato in base alle necessità.

3. Organizzazione dei dati degli indici (A cosa serve Elasticsearch)
   Il modo in cui i dati sono organizzati in Elasticsearch può avere un impatto significativo sulle prestazioni. Per ottimizzare le prestazioni, è importante organizzare i dati dell’indice in modo da riflettere i modelli di query. Ad esempio, se le query cercano spesso documenti in base a un intervallo di date, può essere utile organizzare i dati per data. Questo può essere fatto creando più indici e usando un alias di indice per fornire un singolo endpoint per le query.
4. Ridurre al minimo gli aggiornamenti della mappatura(A cosa serve Elasticsearch)
   Gli aggiornamenti delle mappature, che definiscono lo schema di un indice, possono richiedere molte risorse e incidere sulle prestazioni delle query. Per ridurre al minimo l’impatto degli aggiornamenti delle mappature, è importante evitare di modificarle frequentemente. Creare invece una mappatura che rifletta lo schema dei dati previsto e apportare modifiche solo quando necessario.
5. Ottimizzazione dei pool di thread (A cosa serve Elasticsearch)
   I pool di thread sono utilizzati per eseguire le query e le richieste di indicizzazione in Elasticsearch. Per ottimizzare le prestazioni, è importante assicurarsi che i pool di thread siano configurati e dimensionati correttamente. I pool di thread devono essere dimensionati in base al throughput previsto per le query e l’indicizzazione e devono essere monitorati e regolati in base alle necessità. Inoltre, è importante assicurarsi che venga utilizzato il tipo di pool di thread appropriato per ogni attività, come la ricerca o l’indicizzazione.

(fonte)

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