Elasticsearch

텍스트, 숫자, Geosparial, 정형 및 비정형 데이터 등의 데이터에 대한 검색, 분석이 가능한 검색엔진 or information retrieval 라이브러리Apache Lucene을 기반으로 구축됨Rest API, 분산처리, 속도, 확장성의 특징ELK Stac

수집 -> 처리 -> 분석엘라스틱서치와 RDB와의 비교ES는 검색에 특화RDB는 SQL을 통해 원하는 정보의 검색은 가능하지만, 단순한 검색에 해당되며 Full Text 검색이 아니다ES는 비정형 데이터를 Indexing해서 검색할 수 있고, 형태소 분석이 가능하며 역

다양한 소스에서 데이터를 수집하여 변환한 후 자주 사용하는 저장소로 전달하는 기능플러그인 기반파이프라인을 구성하는 각 요소들은 전부 플러그인 형태기본 플러그인 외에도 수많은 커뮤니티 플러그인이 있음플러그인 개발을 위한 프레임워크와 플러그인을 관리 할 수 있는 기능도 제

인텍스단일 데이터 단위가 documentdocument의 집합이 인덱스ES에 저장하는것을 인덱싱인덱스 명으로 문서를 검색분산환경에서 인덱스는 여러 노드에 분산되어 저장됨샤드샤드를 통해 데이터 안전성을 높임인덱스의 저장단위노드에 분산되어 저장타입인덱스의 놀리적 구조7.0

노드의 집합모든 노드를 포괄하는 통합 색인화 및 검색 기능을 제공고유의 이름을 가짐클러스터에 하나의 노드만 있는것도 가능고유한 클러스터를 여러개 둘 수도 있음ES를 구성하는 서버데이터를 저장하고 클러스터의 Indexing 및 검색기능노드에도 고유한 이름이 존재 (기본:

ES의 검색이 빠른 이유DB모든문서의 내용을 읽어서 검색하는 키워드가 있는지 확인역색인특정 Term을 포함하고있는 문서에 대한 인덱스 테이블들을 만듦이 인덱스 테이블에서 검색을 하기때문에 빠르다검색시스템에 유리한 구조자주등장하는 단어(a, the, and...)는 오히

v5.0이후로 집계기능이 대폭강화ES는 많은 양의 데이터를 잘라서 관리문서의 수가 늘어나도 좀 더 실시간에 가깝게 처리가능데이터를 그룹화하고 통계값을 얻을 수 있음Cost가 크다master 노드가 노드의 데이터를 Aggregate해서 결과를 전달결과는 cache에 저장

Indexing 할 때 데이터 유형에 따른 데이터 타입 지정이 필요 => 맵핑일종의 데이터 모델링 (스키마 지정)맵핑을 설정하면 지정된 데이터타입으로 Indexing됨맵핑 지정을 하지 않으면 동적으로 Mapping이 됨 => 의도치 않은 문제 발생 가능잘못된 타입이 지

키워드 형태로 사용할 데이터에 적합분석기를 거치지않고 원문 그대로 인덱싱검색시 필터링, 정렬, 집계 필요띄어쓰기도 구분 완전히 같아야함인덱싱시 지정한 Analyzer가 문자열로 인식하고 분석을 시작기본은 standard analyzer문장 형태의 데이터에 적합함Full

Logstash는 로그 데이터 수집, 변환 및 전송을 할 수 있는 강력한 도구이지만, Filebeat가 제공하는 가벼움과 효율성 측면에서는 미치지 못합니다. 이 두 도구를 비교할 때 주요 차이점을 다시 간략하게 살펴보겠습니다.자원 사용량: Logstash는 더 많은 메