Elastic Cloud und Cross Cluster Search Cluster (CCS)

Flexible Elasticsearch Cross Cluster Search Cluster Konfiguration mit Elastic Cloud

Elastic Cloud und Cross Cluster Search Cluster (CCS)

Elastic Cloud?

Elastic bietet eine "Multi-Cloud" SaaS Lösung von Elasticsearch-basierten Produkten an. Mit Elastic Cloud lassen sich mit wenigen Mausklicks, redundante und produktionsbereite Elasticsearch Cluster hochziehen innerhalb von Minuten. Mehr Informationen könnt ihr hier finden: https://www.elastic.co/de/cloud/

Grosse Cluster sind schwieriger zu handhaben

Wer viele Daten mit Kibana und Elasticsearch verfügbar machen möchte, hat früher oder später ein Problem mit der Cluster-Grösse. Auch mit Elastic Cloud lassen sich die Cluster nicht unendlich gross ausbauen, ebenfalls kommen bei vielen Daten und Feldern unter Umständen auch Performance-Probleme hinzu. Hier sind ein Paar Probleme die auftreten können:

Cross Cluster Search (CCS) Cluster

Um all die oben genannten Probleme zu umgehen, könnt ihr ein Cross Cluster Search Cluster einsetzen. Der CCS-Cluster bzw. Kibana nimmt alle Anfragen entgegen und sucht die jeweiligen Dokumente direkt bei den "Remote" Clustern wie folgende Grafik zeigt:

Multi Cluster Architektur: Cross Cluster Search Cluster Konfigurationsbeispiel

Diese Multi Cluster Architektur bringt einige Vorteile mit sich:

  • Der CCS-Cluster erlaubt das Suchen von Dokumenten über alle Remote Cluster mithilfe von Index Patterns, die die Cluster Namen enthalten. Es kann aber auch gezielt auf einem Cluster, zwei Clustern, etc. gesucht werden, falls ein entsprechendes Index Pattern konfiguriert ist.
  • Benutzer, Gruppen, Suchen, Dashboards, Visualisierungen, Watchers, Machine Learning Jobs, usw. werden in der Regel nur noch einmal auf dem CCS-Cluster eingerichtet und verwaltet.
  • Aufteilung der einzelnen Remote Cluster nach Einsatzgebiet / Umgebung / Region usw. möglich.
  • Aktualisierungen werden einfacher da die "Beaters" jeweils (temporär) auf einen anderen o. neuen Cluster umgeleitet werden können.
  • Einfachere Handhabung der einzelnen Cluster wie Grösse ändern oder Skalierung.
  • Performance/Konfiguration kann für die einzelnen Cluster und Anwendungsfälle gezielt verändert/angepasst werden. Der CCS-Cluster kann zum Beispiel mit 3 Kibana Nodes und mehr RAM - für mehr Performance - betrieben werden.

Mit Elastic Cloud lässt sich ein dedizierter Cross Cluster Search Cluster erstellen. "Cross Cluster Search" ist als Deployment Template verfügbar beim erstellen eines neuen Clusters:

Elastic Cloud Deployment Template: Cross Cluster Search

Diesem CCS-Cluster können nun andere Elasticsearch Cluster als Remote Cluster "angehängt" werden:

Cross Cluster Search Deployments - Remote Clusters die durchsucht werden können

Index Pattern Beispiel

Das Index Pattern bestimmt auf welchem Cluster und Index gesucht werden soll.

Einrichten eines Filebeat Index Patterns mit den Remote Clustern remote-cluster-1, remote-cluster-2 und remote-cluster-3:

remote-cluster-1:filebeat-*,remote-cluster-2:filebeat-*,remote-cluster-3:filebeat-*
Filebeat Index Pattern mit 3 Remote Clustern

Filebeat Index Pattern für genau einen Remote Cluster remote-cluster-1:

remote-cluster-1:filebeat-*
Filebeat Index Pattern mit genau einem Remote Cluster

Tipp: Index Pattern mit Wildcards im Cluster Namen

Index Pattern werden in Suchen, Visualisierungen und Dashboards gespeichert. Wenn ihr nun eine Cluster hinzufügt oder entfernt, müsst ihr das Index Pattern anpassen falls ihr die vollen Cluster Namen verwendet und somit ebenfalls alle gespeicherten Suchen, Visualisierungen und Dashboards. Um dies zu umgehen und um auch für zukünftige Mutationen das Index Pattern nicht ändern zu müssen, solltet ihr euch eine gute Namensgebung überlegen.

Ein Cluster Namenschema könnte so aussehen: logs01-stage, logs02-stage, logs03-stage und dasselbe für die Produktion logs01-prod, logs02-prod, logs03-prod, ... etc.. Ein geeignetes Index Pattern mit Wildcards im Cluster Namen wäre nun logs*:filebeat-*. Alle Suchen, Visualisierungen und Dashboards die ihr mit diesem Index Pattern erstellt, müssen nicht mehr angepasst werden und etwaige Mutationen an den Clustern sind automatisch berücksichtigt.


Weitere Informationen