Elasticsearch ist eine skalierbare Open-Source-Suchmaschine und Datenbank, die bei Entwicklern, die ein Cloud-basiertes System erstellen wollen, beliebter wird. Wenn sie richtig konfiguriert ist, ist sie in der Lage, Anfragen von großen Datenvolumen schnell und effizient aufzunehmen. Wie Elasticsearch korrekt eingerichtet wird, erklärt Masashi Narumoto, Senior Program Manager bei AzureCAT Patterns & Practices, in einem Blogbeitrag.
Ein Elasticsearch-Cluster auf Azure zu erstellen und zu deployen, ist vernünftig. Es lässt sich ein Set von Windows- oder Linux-VMs erstellen und anschließend die entsprechenden Elasticsearch-Pakete auf jeder virtuellen Maschine installieren. Alternativ kann ein ARM-Template aus dem Azure Portal verwendet werden, das den Großteil des Prozesses automatisiert.
Elasticsearch ist hochkonfigurierbar, eine schlechte Auswahl der Optionen kann aber zu einer Leistungsbeschränkung führen. Um das beste Ergebnis erzielen zu können, müssen folgende Faktoren beachtet werden:
- Die Cluster-Topolofy (Client-Nodes, Master-Nodes und Daten-Nodes)
- Die Struktur jedes Indizes
- Die virtuelle Hardware (Festplattenkapazität und -geschwindigkeit, Größe des Speichers, Anzahl der CPUs)
- Die Zuweisung von Ressourcen auf jedem Cluster (Festplattenlayout, Java-VM-Speicherverbrauch, Elasticsearch-Warteschlangen und -Threads, I/O-Buffers)
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Anleitung: Elasticsearch auf Azure ausführen
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