노드

노드

Elasticsearch 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 역할

을 설정하여 노드의 역할을 정의 할 수 있습니다 node.roles. 이 설정을 구성하지 않으면 노드에 기본적으로 다음 역할이 있습니다.

• master
• data
• data_content
• data_hot
• data_warm
• data_cold
• ingest
• ml
• remote_cluster_client

를 설정 node.roles하면 지정한 역할 만 노드에 할당됩니다.

마스터 적격 노드이있는 노드 master가 자격이 만드는 역할 (기본값), 수

는 AS 선출 마스터 노드 클러스터를 제어합니다.

데이터 노드data역할 이있는 노드 (기본값). 데이터 노드는 데이터를 보유하고 CRUD, 검색 및 집계와 같은 데이터 관련 작업을 수행합니다. data역할이 있는 노드 는 특수 데이터 노드 역할을 채울 수 있습니다.

인제 스트 노드ingest역할 이있는 노드 (기본값). 인제 스트 노드는 인제 스트 하기 전에 문서를 변환하고 보강하기 위해 문서에 수집 파이프 라인 을 적용 할 수 있습니다 . 수집로드가 많은 경우 전용 수집 노드를 사용 ingest하고 master또는 data역할 이있는 노드 의 역할을 포함하지 않는 것이 좋습니다.

원격 적격 노드remote_cluster_client원격 클라이언트 역할을 할 수 있는 역할 (기본값) 이있는 노드입니다 . 기본적으로 클러스터의 모든 노드는 클러스터 간 클라이언트로 작동하고 원격 클러스터에 연결할 수 있습니다.

기계 학습 노드

Elasticsearch 기본 배포의 기본 동작 인 xpack.ml.enabled및 ml역할 이있는 노드입니다 . 기계 학습 기능을 사용하려면 클러스터에 기계 학습 노드가 하나 이상 있어야합니다. 기계 학습 기능에 대한 자세한 정보 는 Elastic Stack의 기계 학습 단원을 참조하십시오 .

마스터 적격 노드

마스터 노드는 인덱스 생성 또는 삭제, 클러스터의 일부인 노드 추적, 어느 노드에 할당 할 샤드 결정과 같은 경량 클러스터 전체 작업을 담당합니다. 클러스터 상태가 안정적인 마스터 노드를 갖는 것이 중요합니다.

투표 전용 노드 가 아닌 모든 마스터 적격 노드 는 마스터 선택 프로세스에 의해 마스터 노드가되도록 선택 될 수 있습니다 .

전용 마스터 적격 노드

선택된 마스터 노드가 책임을 수행하는 데 필요한 리소스를 보유하고있는 것이 클러스터의 상태를 위해 중요합니다. 선택된 마스터 노드가 다른 작업으로 오버로드되면 클러스터가 제대로 작동하지 않을 수 있습니다. 특히 데이터 인덱싱 및 검색은 리소스 집약적 일 수 있으므로 대규모 또는 처리량이 많은 클러스터에서는 인덱싱 및 검색과 같은 작업에 마스터 적격 노드를 사용하지 않는 것이 좋습니다. 3 개의 노드를 전용 마스터 적격 노드로 구성하여이를 수행 할 수 있습니다. 전용 마스터 적격 노드에는 master역할 만 있으므로 클러스터 관리에 집중할 수 있습니다. 마스터 노드는 또한 조정 노드 로 작동하고 클라이언트에서 데이터 노드로 검색 및 인덱싱 요청을 라우팅 할 수 있지만 그렇지 않은 것이 좋습니다. 이를 위해 전용 마스터 노드를 사용합니다.

마스터 적격 전용 노드를 생성하려면 다음을 설정하십시오.