云上Elasticsearch-规格选型

阿里云ES购买实例规格，数据节点，kibana节点，专有主节点，冷数据节点，协调节点，弹性数据节点各是什么

在阿里云Elasticsearch中，不同类型的实例规格代表着不同的角色和功能。以下是对各个节点类型的解释：

数据节点（Data Node）：

- 数据节点用于存储和处理实际的索引数据。
- 它负责接收来自客户端的写入请求，并存储索引数据。
- 数据节点还负责处理搜索和聚合查询等读取请求。

Kibana节点：

- Kibana节点是用于部署Kibana并与Elasticsearch集群进行交互的节点。
- Kibana节点提供了一个用户友好的Web界面，用于数据可视化、仪表盘创建和查询构建等操作。

专有主节点（Master Node）：

- 专有主节点主要负责集群的管理和控制。
- 它们协调节点的加入和离开，并负责分配和重新平衡分片。
- 专有主节点不存储数据，它们主要关注集群管理任务。

冷数据节点（Cold Node）：

- 冷数据节点用于存储少访问的冷数据。
- 冷数据节点通常具有较大的存储容量，适用于长期存储的数据，而不需要频繁访问。

协调节点（Coordinator Node）：

- 协调节点用作客户端与Elasticsearch集群之间的代理。
- 当客户端发送查询请求时，协调节点接收请求并将其转发到数据节点进行处理。
- 协调节点可以减轻数据节点的负载，并提高查询性能。

弹性数据节点（Elastic Data Node）：

- 弹性数据节点是阿里云Elasticsearch独有的功能。
- 弹性数据节点可以根据负载情况自动调整节点的数量和大小，以适应数据的存储需求和访问模式。

在购买阿里云Elasticsearch实例时，你可以根据实际需求选择适当的实例规格和节点类型，以满足你的数据存储、查询和可视化需求。不同的节点类型具有不同的功能和特点，可以根据你的应用场景和性能要求进行选择和配置。

一般这些规格怎么设置

设置阿里云Elasticsearch实例的规格应该根据你的具体需求和预算进行配置。以下是一些建议：

数据节点：

- 确定你的数据量和存储需求。根据你的数据量和预期的增长率选择适当的存储容量。
- 考虑数据节点的计算能力，以确保能够处理你的读写负载。可以参考实例规格的CPU和内存配置。
- 考虑数据节点的高可用性，建议使用多个数据节点组成一个节点组（replica set）来提供数据的冗余和故障容错能力。

Kibana节点：

- 根据你的访问需求和用户数量，选择合适的Kibana节点规格。可以考虑Kibana节点的CPU和内存配置。
- 如果你的实例同时承载大量的数据查询和可视化操作，建议将Kibana节点和数据节点分开，以免相互干扰。

专有主节点：

- 建议至少配置3个专有主节点来确保集群的稳定性和高可用性。
- 选择适当的专有主节点规格，主要考虑CPU和内存配置，以支持集群管理和调整分片的任务。

冷数据节点和协调节点：

- 根据你的数据存储需求和查询负载情况，选择合适的冷数据节点和协调节点规格。
- 冷数据节点通常需要较大的存储容量，协调节点则需要一定的计算资源来处理查询转发。

弹性数据节点：

- 如果你的数据存储需求具有变化性或不可预测性，可以考虑使用弹性数据节点来自动扩展或缩减节点的数量和规模。

需要注意的是，每个应用的需求都是不同的，最佳的规格设置取决于你的具体情况。建议先评估你的数据量、访问模式、负载要求和预算，然后根据这些考虑因素来选择和调整实例规格。根据需求进行实验和性能测试也是优化规格设置的有效方法。最终目标是根据你的需求和预期，选择适当的规格以满足性能、存储和可用性要求。

索引数10+，磁盘占用500GB左右，qps100，数据节点，Kibana节点，专有主节点，冷数据节点和协调节点一版设置CPU 磁盘一般设置多大

根据你提供的信息，在给定的情况下，以下是对不同节点类型的一般建议设置：

数据节点：

CPU：至少使用具有4个核心的CPU，以满足每秒查询率（QPS）为100的要求。可以根据负载情况和性能需求适当增加CPU核心数。
磁盘：根据索引数和预计的数据量增长率来选择适当的存储容量。考虑到你的数据量约为500GB左右，可以选择至少1TB的磁盘容量。

Kibana节点：

CPU：对于Kibana节点，通常来说，至少使用具有2-4个核心的CPU即可。
磁盘：对于Kibana节点，500GB的磁盘空间通常是足够的。

专有主节点：

CPU：专有主节点主要负责集群管理任务，推荐使用至少2-4个核心的CPU。
磁盘：专有主节点通常不需要大量的磁盘空间，100GB左右的磁盘容量应该足够。

冷数据节点：

CPU：冷数据节点主要用于存储较少访问的数据。根据存储需求和其他负载要求，选择适当的CPU配置，2-4个核心的CPU可能是一个合理的选择，但也可以根据实际情况进行调整。
磁盘：根据数据量和长期存储需求选择足够的磁盘空间，500GB左右的磁盘容量应该可以满足你的需求。

协调节点：

CPU：协调节点不需要太多的计算资源，1-2个核心的CPU可能是足够的。
磁盘：对于协调节点，一般来说，500GB的磁盘空间应该是足够的。

需要注意的是，以上都是一般性的建议，具体的设置仍取决于你的实际需求、预算和性能目标。在配置节点的CPU和磁盘时，建议先预估你的负载需求并进行实验和性能测试以确定最佳的配置。

节点数量一般多少，防止脑裂的情况下

为了防止脑裂（split brain）的情况发生，并确保高可用性，建议在阿里云Elasticsearch集群中至少有3个专有主节点。这是由于脑裂是在集群中的不同节点在无法有效通信的情况下出现的，导致集群分裂成多个独立的部分，从而可能引发数据不一致性问题。

通过使用3个以上的专有主节点，可以创建一个“多数派决策”的机制，即大多数节点必须就某个操作达成一致，才认为该操作是有效的。例如，在一个由5个专有主节点组成的集群中，如果有2个节点无法通信，其余的3个节点仍然可以形成多数派，并继续进行集群管理和控制。

此外，还建议将数据节点、Kibana节点等其他类型的节点设置为奇数个，以保持集群的多数派决策。例如，设置为3个或5个数据节点或Kibana节点，这可以帮助确保在部分节点失效或无法通信的情况下仍能保持集群的运行。

在设计节点数量时，还需考虑资源消耗和成本。添加太多节点可能会增加硬件成本、网络流量和管理复杂性。因此，在规划节点数量时，需要综合考虑可用性和成本之间的平衡，为集群提供适当的冗余和故障容错能力。

协调节点，冷数据节点是不是不是必须的，因为阿里云官方是可选项

是的，协调节点和冷数据节点不是必需的，它们是一些特殊用途的节点，并且在阿里云Elasticsearch中是可选项。

协调节点主要用作客户端与Elasticsearch集群之间的代理，帮助路由查询请求，减轻数据节点的负载，并提高查询性能。在较小规模的集群或低查询负载情况下，可能不需要单独配置协调节点。Elasticsearch的数据节点可以处理查询请求，而无需专门的协调节点。

冷数据节点用于存储较少访问的冷数据。冷数据通常是不经常被访问的，因此可以使用低性能和低成本的存储设备来存储这些数据。如果你的应用场景不需要额外的冷数据存储或者数据访问模式不需要区分冷热数据，那么冷数据节点可能不是必需的。

需要根据你的具体业务需求和预算来决定是否需要设置协调节点和冷数据节点。在设计节点架构时，根据查询负载、冷热数据分布和性能需求来评估是否需要单独的协调节点和冷数据节点。在某些情况下，这些节点的设置可能会提高查询性能和存储成本效益，但在其他情况下，可以在数据节点和其他节点上完成相同的任务。

什么情况下会用到冷数据，ES自动切换吗

冷数据节点适用于以下情况：

存储大量的冷数据：如果你有大量的数据，但只有一小部分数据被频繁访问，而其他数据很少被访问，那么将这些不经常访问的冷数据存储在冷数据节点上可以优化存储成本。
数据保留期较长：如果你需要长期保留数据，而这些数据在很长一段时间内都不需要频繁访问，那么将其存储在冷数据节点上可以释放主要数据节点（hot data）的存储空间。
低优先级的查询需求：如果你对冷数据进行查询的需求是低优先级的，可以接受稍长的查询延迟，那么将冷数据存储在冷数据节点上可以减轻主要数据节点的查询负载。

ES并没有内置的自动切换机制来将数据自动划分为热数据和冷数据，并将冷数据自动迁移到冷数据节点。你需要根据业务需求和数据访问模式手动配置和管理冷数据节点。

一种常见的做法是，使用Elasticsearch的索引生命周期管理（Index Lifecycle Management，ILM）功能来管理数据的生命周期。你可以根据一定的策略和条件，将不经常访问的数据从热数据节点移动到冷数据节点，并在数据不再需要时，根据规则将其删除或归档。这个过程通常需要自定义配置和设置。

需要根据你的业务需求和存储成本效益来评估是否需要使用冷数据节点，并选择合适的存储策略和管理方式来管理冷数据。