मेरो नाम Igor Sidorenko हो, म Domclick को सम्पूर्ण पूर्वाधार कायम गर्ने प्रशासकहरूको टोलीमा प्राविधिक नेता हुँ।

म Elasticsearch मा वितरित डाटा भण्डारण सेटअप मा मेरो अनुभव साझा गर्न चाहन्छु। हामी नोडहरूमा कुन सेटिङहरू शार्डहरूको वितरणको लागि जिम्मेवार छन्, ILM कसरी काम गर्छ र काम गर्छ भनेर हेर्नेछौं।

लगहरूसँग काम गर्नेहरू, एक तरिका वा अर्को, पछि विश्लेषणको लागि दीर्घकालीन भण्डारणको समस्याको सामना गर्छन्। Elasticsearch मा, यो विशेष गरी सत्य हो, किनभने सबै कुरा क्यूरेटर कार्यक्षमता संग दुर्भाग्यपूर्ण थियो। संस्करण 6.6 ले ILM कार्यक्षमता प्रस्तुत गर्‍यो। यसले 4 चरणहरू समावेश गर्दछ:

• तातो - अनुक्रमणिका सक्रिय रूपमा अद्यावधिक र सोधिएको छ।
• न्यानो - अनुक्रमणिका अब अद्यावधिक गरिएको छैन, तर अझै सोधिएको छ।
• चिसो - सूचकांक अब अद्यावधिक गरिएको छैन र विरलै सोधिएको छ। जानकारी अझै पनि खोजी योग्य हुनुपर्छ, तर प्रश्नहरू ढिलो हुन सक्छ।
• मेट्नुहोस् - अनुक्रमणिका अब आवश्यक छैन र सुरक्षित रूपमा मेटाउन सकिन्छ।

दिएको छ

• Elasticsearch डाटा हट: 24 प्रोसेसर, 128 GB मेमोरी, 1,8 TB SSD RAID 10 (8 नोडहरू)।
• Elasticsearch डाटा वार्म: 24 प्रोसेसर, 64 GB मेमोरी, 8 TB NetApp SSD नीति (4 नोडहरू)।
• Elasticsearch डाटा कोल्ड: 8 प्रोसेसर, 32 GB मेमोरी, 128 TB HDD RAID 10 (4 नोडहरू)।

लक्ष्य

यी सेटिङहरू व्यक्तिगत हुन्, यो सबै नोडहरूमा स्थानमा निर्भर गर्दछ, अनुक्रमणिकाहरूको संख्या, लगहरू, आदि। हामीसँग प्रति दिन २-३ TB डाटा छ।

• 5 दिन - तातो चरण (8 मुख्य / 1 प्रतिकृति)।
• 20 दिन - तातो चरण (संकुचित-सूचकांक 4 मुख्य / 1 प्रतिकृति)।
• ९० दिन - चिसो अवस्था (स्थिर-सूचकांक 4 मुख्य / 1 प्रतिकृति)।
• 120 दिन - चरण मेटाउनुहोस्।

Elasticsearch सेटअप गर्दै

नोडहरूमा शार्डहरू वितरण गर्न, तपाईंलाई केवल एउटा प्यारामिटर चाहिन्छ:

• हट-नोड्स:

  ~]# cat /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml | grep attr
  # Add custom attributes to the node:
  node.attr.box_type: hot

• न्यानो-नोड्स:

  ~]# cat /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml | grep attr
  # Add custom attributes to the node:
  node.attr.box_type: warm

• चिसो-नोड्स:

  ~]# cat /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml | grep attr
  # Add custom attributes to the node:
  node.attr.box_type: cold

Logstash सेटअप गर्दै

यो सबै कसरी काम गर्छ र हामीले यो सुविधा कसरी लागू गर्यौं? Elasticsearch मा लगहरू प्राप्त गरेर सुरु गरौं। त्यहाँ दुई तरिकाहरू छन्:

1. Logstash ले काफ्काबाट लगहरू ल्याउँछ। सफा लिन वा आफ्नो छेउमा रूपान्तरण गर्न सक्नुहुन्छ।
2. केहि आफैले Elasticsearch मा लेख्छ, उदाहरण को लागी, एक APM सर्भर।

Logstash मार्फत अनुक्रमणिकाहरू प्रबन्ध गर्ने उदाहरणलाई विचार गर्नुहोस्। यसले अनुक्रमणिका सिर्जना गर्छ र यसमा लागू हुन्छ अनुक्रमणिका टेम्प्लेट र अनुरूप ILM.

k8s-ingress.conf

input {
    kafka {
        bootstrap_servers => "node01, node02, node03"
        topics => ["ingress-k8s"]
        decorate_events => false
        codec => "json"
    }
}

filter {
    ruby {
        path => "/etc/logstash/conf.d/k8s-normalize.rb"
    }
    if [log] =~ "[warn]" or [log] =~ "[error]" or [log] =~ "[notice]" or [log] =~ "[alert]" {
        grok {
            match => { "log" => "%{DATA:[nginx][error][time]} [%{DATA:[nginx][error][level]}] %{NUMBER:[nginx][error][pid]}#%{NUMBER:[nginx][error][tid]}: *%{NUMBER:[nginx][error][connection_id]} %{DATA:[nginx][error][message]}, client: %{IPORHOST:[nginx][error][remote_ip]}, server: %{DATA:[nginx][error][server]}, request: "%{WORD:[nginx][error][method]} %{DATA:[nginx][error][url]} HTTP/%{NUMBER:[nginx][error][http_version]}", (?:upstream: "%{DATA:[nginx][error][upstream][proto]}://%{DATA:[nginx][error][upstream][host]}:%{DATA:[nginx][error][upstream][port]}/%{DATA:[nginx][error][upstream][url]}", )?host: "%{DATA:[nginx][error][host]}"(?:, referrer: "%{DATA:[nginx][error][referrer]}")?" }
            remove_field => "log"
        }
    }
    else {
        grok {
            match => { "log" => "%{IPORHOST:[nginx][access][host]} - [%{IPORHOST:[nginx][access][remote_ip]}] - %{DATA:[nginx][access][remote_user]} [%{HTTPDATE:[nginx][access][time]}] "%{WORD:[nginx][access][method]} %{DATA:[nginx][access][url]} HTTP/%{NUMBER:[nginx][access][http_version]}" %{NUMBER:[nginx][access][response_code]} %{NUMBER:[nginx][access][bytes_sent]} "%{DATA:[nginx][access][referrer]}" "%{DATA:[nginx][access][agent]}" %{NUMBER:[nginx][access][request_lenght]} %{NUMBER:[nginx][access][request_time]} [%{DATA:[nginx][access][upstream][name]}] (?:-|%{IPORHOST:[nginx][access][upstream][addr]}:%{NUMBER:[nginx][access][upstream][port]}) (?:-|%{NUMBER:[nginx][access][upstream][response_lenght]}) %{DATA:[nginx][access][upstream][response_time]} %{DATA:[nginx][access][upstream][status]} %{DATA:[nginx][access][request_id]}" }
            remove_field => "log"
        }
    }
}
output {
    elasticsearch {
        id => "k8s-ingress"
        hosts => ["node01", "node02", "node03", "node04", "node05", "node06", "node07", "node08"]
        manage_template => true # включаем управление шаблонами
        template_name => "k8s-ingress" # имя применяемого шаблона
        ilm_enabled => true # включаем управление ILM
        ilm_rollover_alias => "k8s-ingress" # alias для записи в индексы, должен быть уникальным
        ilm_pattern => "{now/d}-000001" # шаблон для создания индексов, может быть как "{now/d}-000001" так и "000001"
        ilm_policy => "k8s-ingress" # политика прикрепляемая к индексу
        index => "k8s-ingress-%{+YYYY.MM.dd}" # название создаваемого индекса, может содержать %{+YYYY.MM.dd}, зависит от ilm_pattern
    }
}

किबाना सेटअप

त्यहाँ एक आधार ढाँचा छ जुन सबै नयाँ अनुक्रमणिकाहरूमा लागू हुन्छ। यसले तातो अनुक्रमणिकाको वितरण, शार्डहरूको संख्या, प्रतिकृतिहरू, आदि सेट गर्दछ। टेम्प्लेटको वजन विकल्प द्वारा निर्धारण गरिन्छ order। उच्च तौल भएका टेम्प्लेटहरूले अवस्थित टेम्प्लेट प्यारामिटरहरूलाई ओभरराइड गर्छन् वा नयाँ थप्छन्।

GET_template/default

{
  "default" : {
    "order" : -1, # вес шаблона
    "version" : 1,
    "index_patterns" : [
      "*" # применяем ко всем индексам
    ],
    "settings" : {
      "index" : {
        "codec" : "best_compression", # уровень сжатия
        "routing" : {
          "allocation" : {
            "require" : {
              "box_type" : "hot" # распределяем только по горячим нодам
            },
            "total_shards_per_node" : "8" # максимальное количество шардов на ноду от одного индекса
          }
        },
        "refresh_interval" : "5s", # интервал обновления индекса
        "number_of_shards" : "8", # количество шардов
        "auto_expand_replicas" : "0-1", # количество реплик на ноду от одного индекса
        "number_of_replicas" : "1" # количество реплик
      }
    },
    "mappings" : {
      "_meta" : { },
      "_source" : { },
      "properties" : { }
    },
    "aliases" : { }
  }
}

त्यसपछि अनुक्रमणिकाहरूमा म्यापिङ लागू गर्नुहोस् k8s-ingress-* उच्च वजनको साथ टेम्प्लेट प्रयोग गर्दै।

_template/k8s-ingress प्राप्त गर्नुहोस्

{
  "k8s-ingress" : {
    "order" : 100,
    "index_patterns" : [
      "k8s-ingress-*"
    ],
    "settings" : {
      "index" : {
        "lifecycle" : {
          "name" : "k8s-ingress",
          "rollover_alias" : "k8s-ingress"
        },
        "codec" : "best_compression",
        "routing" : {
          "allocation" : {
            "require" : {
              "box_type" : "hot"
            }
          }
        },
        "number_of_shards" : "8",
        "number_of_replicas" : "1"
      }
    },
    "mappings" : {
      "numeric_detection" : false,
      "_meta" : { },
      "_source" : { },
      "dynamic_templates" : [
        {
          "all_fields" : {
            "mapping" : {
              "index" : false,
              "type" : "text"
            },
            "match" : "*"
          }
        }
      ],
      "date_detection" : false,
      "properties" : {
        "kubernetes" : {
          "type" : "object",
          "properties" : {
            "container_name" : {
              "type" : "keyword"
            },
            "container_hash" : {
              "index" : false,
              "type" : "keyword"
            },
            "host" : {
              "type" : "keyword"
            },
            "annotations" : {
              "type" : "object",
              "properties" : {
                "value" : {
                  "index" : false,
                  "type" : "text"
                },
                "key" : {
                  "index" : false,
                  "type" : "keyword"
                }
              }
            },
            "docker_id" : {
              "index" : false,
              "type" : "keyword"
            },
            "pod_id" : {
              "type" : "keyword"
            },
            "labels" : {
              "type" : "object",
              "properties" : {
                "value" : {
                  "type" : "keyword"
                },
                "key" : {
                  "type" : "keyword"
                }
              }
            },
            "namespace_name" : {
              "type" : "keyword"
            },
            "pod_name" : {
              "type" : "keyword"
            }
          }
        },
        "@timestamp" : {
          "type" : "date"
        },
        "nginx" : {
          "type" : "object",
          "properties" : {
            "access" : {
              "type" : "object",
              "properties" : {
                "agent" : {
                  "type" : "text"
                },
                "response_code" : {
                  "type" : "integer"
                },
                "upstream" : {
                  "type" : "object",
                  "properties" : {
                    "port" : {
                      "type" : "keyword"
                    },
                    "name" : {
                      "type" : "keyword"
                    },
                    "response_lenght" : {
                      "type" : "integer"
                    },
                    "response_time" : {
                      "index" : false,
                      "type" : "text"
                    },
                    "addr" : {
                      "type" : "keyword"
                    },
                    "status" : {
                      "index" : false,
                      "type" : "text"
                    }
                  }
                },
                "method" : {
                  "type" : "keyword"
                },
                "http_version" : {
                  "type" : "keyword"
                },
                "bytes_sent" : {
                  "type" : "integer"
                },
                "request_lenght" : {
                  "type" : "integer"
                },
                "url" : {
                  "type" : "text",
                  "fields" : {
                    "keyword" : {
                      "type" : "keyword"
                    }
                  }
                },
                "remote_user" : {
                  "type" : "text"
                },
                "referrer" : {
                  "type" : "text"
                },
                "remote_ip" : {
                  "type" : "ip"
                },
                "request_time" : {
                  "format" : "yyyy/MM/dd HH:mm:ss||yyyy/MM/dd||epoch_millis||dd/MMM/YYYY:H:m:s Z",
                  "type" : "date"
                },
                "host" : {
                  "type" : "keyword"
                },
                "time" : {
                  "format" : "yyyy/MM/dd HH:mm:ss||yyyy/MM/dd||epoch_millis||dd/MMM/YYYY:H:m:s Z",
                  "type" : "date"
                }
              }
            },
            "error" : {
              "type" : "object",
              "properties" : {
                "server" : {
                  "type" : "keyword"
                },
                "upstream" : {
                  "type" : "object",
                  "properties" : {
                    "port" : {
                      "type" : "keyword"
                    },
                    "proto" : {
                      "type" : "keyword"
                    },
                    "host" : {
                      "type" : "keyword"
                    },
                    "url" : {
                      "type" : "text",
                      "fields" : {
                        "keyword" : {
                          "type" : "keyword"
                        }
                      }
                    }
                  }
                },
                "method" : {
                  "type" : "keyword"
                },
                "level" : {
                  "type" : "keyword"
                },
                "http_version" : {
                  "type" : "keyword"
                },
                "pid" : {
                  "index" : false,
                  "type" : "integer"
                },
                "message" : {
                  "type" : "text"
                },
                "tid" : {
                  "index" : false,
                  "type" : "keyword"
                },
                "url" : {
                  "type" : "text",
                  "fields" : {
                    "keyword" : {
                      "type" : "keyword"
                    }
                  }
                },
                "referrer" : {
                  "type" : "text"
                },
                "remote_ip" : {
                  "type" : "ip"
                },
                "connection_id" : {
                  "index" : false,
                  "type" : "keyword"
                },
                "host" : {
                  "type" : "keyword"
                },
                "time" : {
                  "format" : "yyyy/MM/dd HH:mm:ss||yyyy/MM/dd||epoch_millis||dd/MMM/YYYY:H:m:s Z",
                  "type" : "date"
                }
              }
            }
          }
        },
        "log" : {
          "type" : "text"
        },
        "@version" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "ignore_above" : 256,
              "type" : "keyword"
            }
          }
        },
        "eventtime" : {
          "type" : "float"
        }
      }
    },
    "aliases" : { }
  }
}

सबै टेम्प्लेटहरू लागू गरेपछि, हामी ILM नीति लागू गर्छौं र अनुक्रमणिकाहरूको जीवनको अनुगमन सुरु गर्छौं।

_ilm/policy/k8s-ingress प्राप्त गर्नुहोस्

{
  "k8s-ingress" : {
    "version" : 14,
    "modified_date" : "2020-06-11T10:27:01.448Z",
    "policy" : {
      "phases" : {
        "warm" : { # теплая фаза
          "min_age" : "5d", # срок жизни индекса после ротации до наступления теплой фазы
          "actions" : {
            "allocate" : {
              "include" : { },
              "exclude" : { },
              "require" : {
                "box_type" : "warm" # куда перемещаем индекс
              }
            },
            "shrink" : {
              "number_of_shards" : 4 # обрезание индексов, т.к. у нас 4 ноды
            }
          }
        },
        "cold" : { # холодная фаза
          "min_age" : "25d", # срок жизни индекса после ротации до наступления холодной фазы
          "actions" : {
            "allocate" : {
              "include" : { },
              "exclude" : { },
              "require" : {
                "box_type" : "cold" # куда перемещаем индекс
              }
            },
            "freeze" : { } # замораживаем для оптимизации
          }
        },
        "hot" : { # горячая фаза
          "min_age" : "0ms",
          "actions" : {
            "rollover" : {
              "max_size" : "50gb", # максимальный размер индекса до ротации (будет х2, т.к. есть 1 реплика)
              "max_age" : "1d" # максимальный срок жизни индекса до ротации
            },
            "set_priority" : {
              "priority" : 100
            }
          }
        },
        "delete" : { # фаза удаления
          "min_age" : "120d", # максимальный срок жизни после ротации перед удалением
          "actions" : {
            "delete" : { }
          }
        }
      }
    }
  }
}

समस्याहरू

सेटअप र डिबगिङ चरणमा समस्याहरू थिए।

तातो चरण

सूचकहरूको सही रोटेशनको लागि, अन्त्यमा उपस्थिति महत्त्वपूर्ण छ index_name-date-000026 ढाँचा नम्बरहरू 000001। त्यहाँ कोडमा रेखाहरू छन् जुन अन्तमा संख्याहरूको उपस्थितिको लागि नियमित अभिव्यक्ति प्रयोग गरेर अनुक्रमणिकाहरू जाँच गर्दछ। अन्यथा, त्यहाँ त्रुटि हुनेछ, सूचकांकमा कुनै नीति लागू गरिने छैन, र यो सधैं तातो चरणमा हुनेछ।

तातो चरण

खुम्च्याउनुहोस् (कटअफ) — शार्डहरूको संख्या घटाउँदै, किनभने हामीसँग तातो र चिसो चरणहरूमा 4 नोडहरू छन्। कागजातमा निम्न रेखाहरू छन्:

• अनुक्रमणिका पढ्ने मात्र हुनुपर्छ।
• अनुक्रमणिकामा प्रत्येक शार्डको प्रतिलिपि एउटै नोडमा रहनु पर्छ।
• क्लस्टर स्वास्थ्य स्थिति हरियो हुनुपर्छ।

अनुक्रमणिका काँट्नका लागि, Elasticsearch ले सबै प्राथमिक शार्डहरूलाई एउटा नोडमा सार्छ, आवश्यक प्यारामिटरहरूसँग काटिएको अनुक्रमणिकाको नक्कल गर्छ, र त्यसपछि पुरानोलाई मेटाउँछ। प्यारामिटर total_shards_per_node एक नोडमा फिट हुनको लागि मुख्य शार्डहरूको संख्या बराबर वा बढी हुनुपर्छ। अन्यथा, त्यहाँ सूचनाहरू हुनेछन् र शार्डहरू सही नोडहरूमा सारिने छैनन्।

GET /srink-k8s-ingress-2020.06.06-000025/_settings

{
  "shrink-k8s-ingress-2020.06.06-000025" : {
    "settings" : {
      "index" : {
        "refresh_interval" : "5s",
        "auto_expand_replicas" : "0-1",
        "blocks" : {
          "write" : "true"
        },
        "provided_name" : "shrink-k8s-ingress-2020.06.06-000025",
        "creation_date" : "1592225525569",
        "priority" : "100",
        "number_of_replicas" : "1",
        "uuid" : "psF4MiFGQRmi8EstYUQS4w",
        "version" : {
          "created" : "7060299",
          "upgraded" : "7060299"
        },
        "lifecycle" : {
          "name" : "k8s-ingress",
          "rollover_alias" : "k8s-ingress",
          "indexing_complete" : "true"
        },
        "codec" : "best_compression",
        "routing" : {
          "allocation" : {
            "initial_recovery" : {
              "_id" : "_Le0Ww96RZ-o76bEPAWWag"
            },
            "require" : {
              "_id" : null,
              "box_type" : "cold"
            },
            "total_shards_per_node" : "8"
          }
        },
        "number_of_shards" : "4",
        "routing_partition_size" : "1",
        "resize" : {
          "source" : {
            "name" : "k8s-ingress-2020.06.06-000025",
            "uuid" : "gNhYixO6Skqi54lBjg5bpQ"
          }
        }
      }
    }
  }
}

चिसो चरण

जम्नु (फ्रिज) - हामी ऐतिहासिक डेटामा प्रश्नहरू अनुकूलन गर्न अनुक्रमणिका फ्रिज गर्छौं।

जमे भएका सूचकहरूमा गरिएका खोजहरूले प्रत्येक नोडमा जमेको शार्डहरूलाई हिट गर्ने समवर्ती खोजहरूको सङ्ख्या नियन्त्रण गर्न सानो, समर्पित, खोज_थ्रोटल थ्रेडपूल प्रयोग गर्दछ। यसले जमे भएका शार्डहरूसँग मिल्दोजुल्दो अस्थायी डाटा संरचनाहरूको लागि आवश्यक अतिरिक्त मेमोरीको मात्रालाई सीमित गर्छ, जसले नोडहरूलाई अत्यधिक मेमोरी खपतबाट जोगाउँछ।
जमे भएका सूचकहरू पढ्नका लागि मात्र हुन्: तपाईंले तिनीहरूलाई अनुक्रमणिकामा राख्न सक्नुहुन्न।
स्थिर सूचकांकहरूमा खोजहरू बिस्तारै कार्यान्वयन हुने अपेक्षा गरिएको छ। जमेको सूचकाङ्कहरू उच्च खोज लोडको लागि अभिप्रेरित छैनन्। यो सम्भव छ कि स्थिर अनुक्रमणिकाको खोज पूरा हुन सेकेन्ड वा मिनेट लाग्न सक्छ, यद्यपि समान खोजहरू मिलिसेकेन्डमा पूरा भए तापनि सूचकांकहरू जमेको थिएन।

परिणामहरू

हामीले ILM सँग काम गर्नका लागि नोडहरू कसरी तयार गर्ने, तातो नोडहरू बीच शार्डहरू वितरण गर्न टेम्प्लेट सेटअप गर्ने, र जीवनका सबै चरणहरू भएको अनुक्रमणिकाको लागि ILM सेटअप गर्ने तरिका सिकायौं।

उपयोगी लिङ्कहरू

• https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/master/index-lifecycle-management-api.html
• https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/master/recovery-prioritization.html
• https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/master/indices-shrink-index.html#indices-shrink-index
• https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/master/frozen-indices.html
• https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/master/modules-cluster.html#shard-allocation-awareness

स्रोत: www.habr.com