OpenSearch集群在波动工作负载环境中的高效管理策略

在最近的QCon旧金山会议上，Logz.io的工程经理、OpenSearch领导委员会成员Amitai Stern分享了在波动工作负载环境中高效管理OpenSearch集群的实用见解。他的演讲“OpenSearch集群拓扑结构以实现节省成本的自动扩展”探讨了如何有效扩展OpenSearch并同时最小化成本的策略。

OpenSearch简介

OpenSearch是Elasticsearch的一个分支，旨在处理大规模数据处理和分析。其分布式架构利用节点和分片来管理集群中的数据。然而，许多集群会经历波动的工作负载模式，例如白天/晚上或工作日/周末的周期，导致资源利用不足或过度。

扩展的挑战

虽然OpenSearch支持通过添加节点进行水平扩展，但在工作负载减少时缩减或移除资源则更为复杂。这种限制可能导致不必要的成本，尤其是在云环境中。

Stern解释了OpenSearch扩展的复杂性，并指出了导致成本效益自动扩展困难的因素：

1. 水平扩展：

   • 添加节点可以将数据分布在分片上，提高性能并减少热点（过载节点）。
   • 然而，由于分片分布不均或资源使用（CPU、内存、磁盘）不平衡，可能导致效率低下。

2. 垂直扩展：

   • 增加机器资源（如CPU、内存）在云环境中灵活性较低，主要解决磁盘限制，因此是一个有限的解决方案。

3. 分片管理：

   • OpenSearch使用分片对数据进行分区，但分片无法动态调整大小。在缩减时，数据必须重新分配到更少的节点上，这一过程耗时且资源密集。

应对策略

Stern提出了几种实用的方法来应对这些挑战并降低成本：

• 过度分片以提高灵活性：通过创建比当前需求更多的分片，集群可以适应未来的增长，而无需立即进行扩展操作。该策略避免了高工作负载期间的热点问题。
• 滚动索引：滚动策略动态创建新索引以处理写操作，减少节点过载的风险，同时保持分片分布的平衡。

• 突发拓扑结构：

  • 突发索引：临时索引用于处理写操作的峰值。
  • 突发集群：在高峰负载期间激活的额外节点，在空闲期间缩减。

资源优化

为了优化OpenSearch以应对波动的工作负载，Stern强调了三个关键资源：

1. 磁盘：使用可搜索的快照来减少磁盘使用，同时保持对归档数据的访问。
2. CPU和内存：提前规划以应对预期的资源峰值。高性能节点或突发集群可以处理临时增加的工作负载。
3. 负载分布：滚动和过度分片有助于均匀分配资源，防止热点和效率低下。

未来发展方向

最后，Stern讨论了OpenSearch的潜在进展，例如读写分离，这将解耦资源密集型的写操作和读操作。这一特性可以通过为不同工作负载更好地分配资源来简化扩展。