Quanto clusters devo usar elástico na pilha?

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Pergunta

Estou confuso qual abordagem seria melhor ter o single de cluster com 12 nós ou ter 3 cluster com 4 nós de cada elástico na pilha. Quais são as vantagens e desvantagens de um único cluster? Não elastic me cobrar por 3 cluster até onde eu sei, eles cobram para nós, mas alguém pode esclarecer o que seria melhor abordagem e solução de custo eficaz?

Estou planejando usar esses nós na minha cluster :

mestre data_content data_hot ingerir ml remote_cluster_client

elastic-stack elasticsearch elk
2021-11-20 05:33:54
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Melhor resposta

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  1. O que o tamanho de cluster ideal é depende de vários requisitos / trocas:
  • Você tem vários usuários / sistemas que você pode querer isolar uns contra os outros (para que a execução de um selvagem não sobrecarregar o cluster para todos)? Em seguida, você pode ser melhor fora com vários clusters.
  • Por outro lado, um único cluster maior seria capaz de absorver a carga de um usuário / sistema melhor.
  • Agregados menores são mais rápidos para a atualização e você não tem um "big bang" upgrade. Ou você pode apenas atualizar alguma parte, mas não tudo de uma vez.
  1. Cada cluster deve ter 3 mestre elegíveis nós.
  2. A maioria dos recursos no Elástico da Pilha são gratuitos, mas alguns são pagos. Além disso, o serviço de nuvem, onde é baseada em recursos, há 2 modos de preços:
  • O nó clássico de determinação de preços. Cada Elasticsearch processo precisa de uma licença. Para maiores nós (dentro de limites técnicos) iria custar-lhe menos do que várias menores, mas o tamanho do cluster em si não importa.
  • O mais recente modelo de preços para o ECE / ECK é baseada em recursos, onde você comprar blocos de memória e você pode fatia que em muitos nós ou clusters como você deseja.
2021-11-21 03:54:29

Olá, obrigado por sua resposta .. eu tenho alguma idéia sobre isso. Você recomendaria dedicado nós para o ml e ingerir ?
sidharth vijayakumar

Talvez. Eu acho que nós estamos geralmente recomendando dedicado nós, de 6 a 10 nós; dedicado mestre de nós também são relativamente altas em que a lista de prioridades. A razão por que você pode querer sair de ingestão e ML é porque eles podem usar um perfil de hardware diferentes (lotes de CPU, menos memória, little disk/IO). Assim, dependendo de suas necessidades pode ser um ganho em termos de custo ou um exagero.
xeraa

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