지금

전송REST 클라이언트는 HTTP 를 통해 Elasticsearch 클러스터에 요청을 보내지 만 클라이언트 요청을 수신하는 노드는 항상이를 단독으로 처리 할 수는 없으며 일반적으로 추가 처리를 위해 다른 노드로 전달해야합니다. 전송 네트워킹 계층을 사용하여이를 수행합니다. 전송 계층은 클러스터 내 노드 간의 모든 내부 통신, 원격 클러스터 의 노드와의 모든 통신 및 TransportClientElasticsearch Java API 의 에서 사용됩니다. 운송 프로파일Elasticsearch를 사용하면 전송 프로필을 사용하여 서로 다른 인터페이스의 여러 포트에 바인딩 할 수 있습니다. 이 예제 구성보기 transport.profiles.default. 포트 : 9300 - (9400)transport.pr..

샤드 요청 캐시 설정인덱스 또는 여러 인덱스에 대해 검색 요청이 실행되면 관련된 각 샤드가 로컬에서 검색을 실행하고 해당 샤드 수준의 결과를 '글로벌'결과 집합으로 결합 하는 조정 노드에 로컬 결과를 반환합니다 .샤드 수준 요청 캐시 모듈은 각 샤드의 로컬 결과를 캐시합니다. 이렇게하면 자주 사용되는 (그리고 잠재적으로 과중한) 검색 요청이 거의 즉시 결과를 반환 할 수 있습니다. 요청 캐시는 가장 최근 색인 만 활발하게 업데이트되는 로깅 사용 사례에 매우 적합합니다. 이전 색인의 결과는 캐시에서 직접 제공됩니다. 기본적으로 요청 캐시는 검색 요청 결과 만 캐시 size=0하므로 캐시하지 않고 , 집계 및 제안 사항을hits 캐시 합니다 .hits.total사용하는 대부분의 쿼리 now( Date Mat..

노드 쿼리 캐시 설정필터 컨텍스트에 사용 된 쿼리 결과는 빠른 조회를 위해 노드 쿼리 캐시에 캐시됩니다. 모든 샤드에서 공유하는 노드 당 하나의 쿼리 캐시가 있습니다. 캐시는 LRU 제거 정책을 사용합니다. 캐시가 가득 차면 가장 최근에 사용 된 쿼리 결과가 제거되어 새 데이터가 생성됩니다. 쿼리 캐시의 내용을 검사 할 수 없습니다.필터 컨텍스트 외부에서 사용되는 용어 쿼리 및 쿼리는 캐싱에 적합하지 않습니다.기본적으로 캐시는 총 힙 공간의 최대 10 %에서 최대 10000 개의 쿼리를 보유합니다. 쿼리가 캐싱에 적합한 지 확인하기 위해 Elasticsearch는 발생을 추적하기 위해 쿼리 기록을 유지합니다.캐싱은 세그먼트에 최소 10000 개의 문서가 포함되어 있고 세그먼트에 샤드 전체 문서의 최소 3..

콜드 데이터 노드콜드 데이터 노드는 덜 자주 액세스되는 읽기 전용 인덱스를 저장합니다. 이 계층은 성능이 떨어지는 하드웨어를 사용하며 검색 가능한 스냅 샷 인덱스를 활용하여 필요한 리소스를 최소화 할 수 있습니다.전용 콜드 노드를 생성하려면 다음을 설정하십시오.마디. 역할 : [data_cold] 인제 스트 노드수집 노드는 하나 이상의 수집 프로세서로 구성된 사전 처리 파이프 라인을 실행할 수 있습니다. 수집 프로세서가 수행하는 작업 유형과 필요한 리소스에 따라이 특정 작업 만 수행하는 전용 수집 노드를 갖는 것이 합리적 일 수 있습니다.전용 수집 노드를 생성하려면 다음을 설정하십시오.마디. 역할 : [수집] 조정 전용 노드마스터 업무를 처리하고, 데이터를 보유하고, 문서를 사전 처리 할 수있는 기능을 ..

투표 전용 마스터 적격 노드투표 전용 마스터 적격 노드는 마스터 선택에 참여 하지만 클러스터에서 선택한 마스터 노드로 작동하지 않는 노드입니다. 특히, 투표 전용 노드는 선거에서 순위 결정 역할을 할 수 있습니다.투표 전용 노드를 설명 할 때 "마스터 적격성"이라는 용어를 사용하는 것은 실제로 마스터가 될 자격이 전혀 없기 때문에 혼란스러워 보일 수 있습니다. 이 용어는 기록의 불행한 결과입니다. 마스터 적격 노드는 선택에 참여하고 클러스터 상태 게시 중에 특정 작업을 수행하는 노드이며, 투표 전용 노드는 선출 된 마스터가 될 수 없더라도 동일한 책임을 갖습니다.마스터 적격 노드를 투표 전용 노드로 구성하려면 master및 voting_only역할 목록에 포함 하십시오. 예를 들어 투표 전용 데이터 노드..

노드Elasticsearch 인스턴스를 시작할 때마다 노드 가 시작 됩니다. 연결된 노드 모음을 클러스터 라고 합니다 . Elasticsearch의 단일 노드를 실행중인 경우 한 노드의 클러스터가 있습니다.클러스터의 모든 노드는 기본적으로 HTTP 및 전송 트래픽을 처리 할 수 ​​있습니다 . 전송 계층은 노드 간의 통신에만 사용됩니다. HTTP 계층은 REST 클라이언트에서 사용됩니다.모든 노드는 클러스터의 다른 모든 노드에 대해 알고 있으며 클라이언트 요청을 적절한 노드로 전달할 수 있습니다.기본적으로 노드는 마스터 적격, 데이터, 수집 및 (사용 가능한 경우) 기계 학습과 같은 모든 유형입니다. 모든 데이터 노드는 변환 노드이기도합니다. 노드 역할을 설정하여 노드의 역할을 정의 할 수 있습니다 no..

Elasticsearch의 모니터링 설정기본적으로 Elasticsearch 모니터링 기능은 활성화되어 있지만 데이터 수집은 비활성화되어 있습니다. 데이터 수집을 활성화하려면 설정을 사용하십시오 xpack.monitoring.collection.enabled.달리 명시되지 않는 한 이러한 설정은 cluster-update-settings API 를 사용하여 라이브 클러스터에서 동적으로 업데이트 할 수 있습니다 .모니터링 UI에 모니터링 데이터가 표시되는 방식을 조정하려면에서 xpack.monitoring설정 을 구성하십시오 kibana.yml. Logstash에서 모니터링 데이터를 수집하는 방법을 제어하려면에서 모니터링 설정을 구성하십시오 logstash.yml.자세한 내용 은 클러스터 모니터링을 참조하십..

고급 기계 학습 설정이러한 설정은 고급 사용 사례를위한 것입니다. 일반적으로 기본값이면 충분합니다.xpack.ml.enable_config_migration( 동적 ) 예약 됨. xpack.ml.max_anomaly_records( 동적 ) 버킷 당 출력되는 최대 레코드 수입니다. 기본값은 500입니다. xpack.ml.max_lazy_ml_nodes ( 동적 ) 느리게 회전 된 기계 학습 노드의 수입니다. 첫 번째 기계 학습 작업이 열릴 때까지 기계 학습 노드가 필요하지 않은 상황에서 유용합니다. 기본값은 0이며 허용되는 최대 값은 3입니다. 현재 머신 러닝 노드 수가이 설정보다 크거나 같으면 원하는 노드 수가 이미 프로비저닝되었으므로 사용 가능한 지연 노드가 더 이상 없다고 가정합니다. 작업이 열려 ..

Elasticsearch의 기계 학습 설정기계 학습을 사용하기 위해 설정을 구성 할 필요가 없습니다. 기본적으로 활성화되어 있습니다.머신 러닝은 SSE4.2 명령어를 사용하므로 CPU가 SSE4.2를 지원 하는 머신에서만 작동합니다 . 나이가 하드웨어에서 Elasticsearch을 실행하면 해제 기계 (설정하여 학습해야한다 xpack.ml.enabled에 false). 일반 기계 학습 설정node.roles: [ ml ]( 정적 ) 노드 를 작업을 실행할 수 있는 기계 학습 노드 로 식별하기 node.roles위해 포함 ml하도록 설정 합니다 . 모든 노드는 기본적으로 기계 학습 노드입니다.설정을 사용하는 경우 node.roles모든 필수 역할을 명시 적으로 설정해야합니다. 자세한 내용은 Node 에 문..

로깅Elasticsearch의 애플리케이션 로그를 사용하여 클러스터를 모니터링하고 문제를 진단 할 수 있습니다. Elasticsearch를 서비스로 실행하는 경우 로그의 기본 위치는 플랫폼 및 설치 방법에 따라 다릅니다. 로깅 구성Elasticsearch는 로깅을 위해 Log4j 2 를 사용합니다 . Log4j 2는 log4j2.properties 파일을 사용하여 구성 할 수 있습니다. Elasticsearch는 세 가지 속성은, 노출 ${sys:es.logs.base_path}, ${sys:es.logs.cluster_name}그리고 ${sys:es.logs.node_name}그 로그 파일의 위치를 결정하기 위해 구성 파일에서 참조 할 수 있습니다. 속성 ${sys:es.logs.base_path}은 ..