[ES] 엘라스틱서치의 인덱스, 인덱스 수명주기 관리 (ILM)

엘라스틱서치의 인덱스

엘라스틱서치의 인덱스는 중심적인 데이터 구조로서, 전체 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용됨.

인덱스는 매우 유연하며, 다양한 종류의 검색 작업에 최적화되어 있음.

 

1. 인덱스의 개념 및 정의

1.1 인덱스 구조

엘라스틱서치의 인덱스는 아파치 루씬을 기반으로 한 역 인덱스 구조를 사용함.

이 구조는 데이터를 효율적으로 검색할 수 있도록 설계된 것으로, 각 단어와 그 단어가 포함된 문서의 목록을 매핑함.

 

1.2 인덱스 생성

사용자는 JSON 형식의 문서를 엘라스틱서치에 제출함.

이 문서들은 자동으로 색인화되어 인덱스에 저장됨.

인덱스는 검색 쿼리에 응답하기 위해 필요한 모든 정보를 포함함.

 

2. 매핑

2.1 매핑 정의

매핑은 인덱스에 포함된 문서들의 구조를 정의함.

각 필드의 데이터 타입, 인덱스 방법, 분석기 설정 등을 포함함.

매핑은 관계형 데이터베이스의 스키마와 유사한 역할을 함.

 

2.2 동적 및 정적 매핑

엘라스틱서치는 동적 매핑을 지원하여, 새로운 문서가 인덱스에 추가될 때 자동으로 필드와 타입을 추론함.

사용자는 필요에 따라 정적 매핑을 정의하여, 데이터 타입과 색인화 방법을 미리 지정할 수도 있음.

 

3. 샤딩

3.1 샤드의 역할

샤딩은 인덱스를 여러 조각으로 분할하는 과정임.

각 조각인 샤드는 독립적인 루씬 인덱스이며, 다른 물리적 노드에 위치할 수 있음

이는 데이터 검색 부하를 분산시켜 시스템의 확장성을 높이는 데 중요함.

 

3.2 기본 및 복제 샤드

인덱스는 기본 샤드와 복제 샤드로 구성됨.

기본 샤드는 데이터의 주 복사본을 저장하고, 복제 샤드는 데이터의 미러 복사본을 제공하여 가용성과 검색 성능을 향상시킴.

 

4. 색인 성능 및 최적화

4.1 색인 성능

인덱스의 성능은 매핑 설정, 샤드의 수, 하드웨어 자원 등 여러 요소에 의해 영향을 받음.

데이터 구조와 쿼리 패턴에 따라 색인 성능을 최적화할 수 있음.

 

4.2 쿼리 성능

쿼리 성능은 샤드의 배치, 캐싱 정책, 쿼리 구조에 의해 영향을 받음.

복잡한 쿼리를 빠르게 처리하기 위해 적절한 인덱스 및 샤딩 전략이 필요함

 

5. 인덱스 관리

5.1 인덱스 수명주기 관리

인덱스 수명주기 관리는 인덱스의 생성, 유지보수, 아카이브 및 삭제를 자동화함.

이는 데이터의 볼륨과 중요성에 따라 다른 정책을 적용할 수 있게 해줌

 

5.2 롤오버와 샤드 크기 관리

대규모 인덱스의 경우, 롤오버를 사용하여 인덱스 크기를 관리하고 새로운 인덱스로 자동 전환할 수 있음.

이는 검색 성능을 유지하고 관리를 용이하게 함.

 

엘라스틱서치의 인덱스 정리

엘라스틱서치의 인덱스는 매우 강력하고 유연한 데이터 구조를 제공함.

대규모 분산 시스템에서 실시간 데이터 검색 및 분석을 가능하게 함.

이러한 기능은 엘라스틱서치를 로그 분석, 실시간 모니터링, 복잡한 검색 요구사항을 가진 다양한 애플리케이션에 이상적임.

 

엘라스틱서치의 인덱스 수명주기 관리

엘라스틱서치에서 인덱스 수명주기 관리는 데이터의 전체 생명주기를 자동화하고 최적화하기 위한 프레임워크임.

ILM은 데이터가 시간이 지남에 따라 변화하는 가치와 요구사항을 반영하여, 저장 비용을 최적화하고 성능을 유지하는 데 도움을 줌.

이는 특히 대규모 데이터 환경에서 중요한 역할을 함.

 

1. ILM의 주요 구성 요소

1.1 정책

ILM 정책은 데이터가 인덱스에 색인된 후부터 삭제될 때까지의 생명주기를 정의함.

각 정책은 여러 단계로 구성될 수 있으며, 각 단계는 특정 조건과 액션을 설정함.

 

1.2 단계

ILM은 주로 네 가지 단계로 데이터를 관리함.

핫, 웜, 콜드, 삭제임.

 

1.2.1 핫

데이터가 활발히 쓰이고 검색되는 초기 단계임.

이 단계에서는 색인 성능 최적화와 빠른 검색이 중요함.

 

1.2.2 웜

데이터의 활용도가 감소하지만 여전히 필요한 단계임.

적절한 성능을 유지하면서 비용을 절감할 수 있도록 일부 샤드를 줄이거나 다른 저장소로 이동할 수 있음.

 

1.2.3 콜드

덜 자주 액세스하는 데이터를 보관하는 단계임.

비용을 더욱 절감할 수 있도록 저렴한 저장 옵션을 사용할 수 있음.

 

1.2.4 삭제

더 이상 필요하지 않은 데이터를 시스템에서 삭제함.

 

2. ILM 구현 방법
2.1 정책 생성과 적용

관리자는 ILM 정책을 JSON 형식으로 정의하고, 엘라스틱서치 클러스터에 등록함.

이 정책은 하나 이상의 인덱스 템플릿과 연결될 수 있으며, 새 인덱스가 생성될 때 자동으로 적용됨.

 

2.2 롤오버

데이터 볼륨이나 문서 수, 혹은 시간이 특정 기준을 초과하면 롤오버가 발생함.

롤오버는 새로운 인덱스로 데이터를 자동 전환하여 인덱스의 성장을 관리함.

 

3. ILM의 장점

3.1 비용 효율성

데이터의 생명주기를 자동으로 관리함으로써, 저장 비용을 최적화할 수 있음.

데이터가 덜 활발하게 사용되면 더 저렴한 저장소로 이동시킬 수 있음.

 

3.2 성능 최적화
ILM은 데이터의 사용 빈도에 따라 적절한 리소스 할당을 가능하게 함으로써, 전체 시스템 성능을 극대화함.

 

3.3 자동화와 간소화

데이터 관리를 자동화하여, 수동으로 인덱스를 모니터링하고 조정하는 데 필요한 노력을 줄일 수 있음.

 

4. 사용 사례

4.1 로그 데이터

로그 데이터는 생성 시점에는 매우 중요하지만, 시간이 지남에 따라 그 중요성이 감소함.

ILM을 사용하면 초기에는 빠른 액세스를 위해 비싼 스토리지에 데이터를 저장하고, 시간이 지나면서 저렴한 스토리지로 옮길 수 있음.

 

4.2 시계열 데이터

금융, IoT, 모니터링 시스템에서 생성되는 대량의 시계열 데이터 관리에 ILM을 적용할 수 있음.

데이터가 오래될수록 접근 빈도가 낮아지므로, 적절한 저장 비용을 유지할 수 있음.

 

엘라스틱서치의 인덱스 수명주기 관리 정리

엘라스틱서치의 ILM 기능은 대규모 데이터 환경에서 효율적인 데이터 관리를 지원함.

비용과 성능의 균형을 이루는데 매우 중요한 도구임.