OpenSearch 정리
서론
이 문서는 OpenSearch에 대한 이해를 돕기 위해 작성된 자료다. OpenSearch의 기본 개념부터 고급 기능까지 다루며, 특히 샤드 관리의 중요성에 대해 설명한다.
배경
OpenSearch는 분산 검색 및 분석 엔진으로, 대규모 데이터 세트를 실시간으로 검색하고 분석할 수 있는 기능을 제공한다. 이 문서에서는 OpenSearch의 핵심 개념과 운영 시 고려해야 할 사항들을 중점적으로 다룬다.
정리
샤드 개념
OpenSearch는 데이터를 분산하여 저장하기 위해 샤드라는 개념을 사용한다. 샤드는 데이터의 하위 집합을 나타내며, 각각의 샤드는 독립적으로 데이터를 저장하고 검색할 수 있는 단위다.
샤드 관리
특히 작은 사이즈의 인스턴스(T3 등)에서는 샤드 관리가 매우 중요하다. 예를 들어, T3 인스턴스의 경우 총 샤드 갯수가 1000개로 제한되어 있으며, 900개 이상의 샤드를 사용할 경우 새로운 로그를 전송하려고 할 때 더 이상 인덱스가 생성되지 않는다. 이러한 제한으로 인해 샤드 관리는 OpenSearch 운영에서 중요한 요소로 작용한다.
성능 최적화
샤드 수를 적절하게 관리하면 OpenSearch의 성능을 최적화할 수 있다. 너무 많은 샤드는 시스템 리소스를 과도하게 사용하게 하며, 너무 적은 샤드는 데이터 검색 성능을 저하시킬 수 있다. 따라서, 적절한 샤드 수를 유지하는 것이 중요하다.
결론
OpenSearch는 강력한 분산 검색 및 분석 엔진으로, 효율적인 샤드 관리를 통해 최적의 성능을 발휘할 수 있다. 이 문서를 통해 OpenSearch의 기본 개념과 샤드 관리의 중요성을 이해하고, 이를 바탕으로 효과적인 운영 전략을 수립하기 바란다.