ITHOME鐵人賽-ElasticCloud

Day 5 ELK Node介紹

上一次我們簡單介紹了如何在雲端上面佈署屬於我們的ELK服務，若按照上次的步驟，大家現在在Elastic Cloud中基本上都會有一個deployment，而這個deployment因為我們選擇的是Elastic Stack，所以會包含Elastic Search、Logstash以及Kibana這三個服務。

而大家可以看到，在每一個instance下方，會有它的一些硬體規格：RAM、Storage等等，除此之外，還會有一些小字；像是data、master eligible......
硬體規格部分，其實就是跟我們上次所選擇，deployment的應用有關，根據那個應用他幫你選擇最適合的配法。
而另外的那些小字，也就是master、data等等，其實是Elastic Search的節點類型，節點可以想像成是一支程式，一台機器可以擔任多個節點類型角色。你可以想像，假設今天要做好搜尋引擎這個任務，會有很多個工作項目；而每個工作項目，會分配給適合做的人，假設A這台機器適合1,2,3這三項工作，那就可以由他去擔任這三個節點角色。當然若工作負荷量過大，一定程度的就會使工作延遲或是產生一些異常。因此適當的佈署機器以及分配角色也是在建構ElasticSearch中效能好壞的重要因素！
在我們上次架構好服務好，接著我們可以開始檢視架構中的一些設定，來確保他能夠符合我們需求，首先我們就先介紹一下有哪些不同的節點角色，他們負責的工作又是什麼。
按照ElasticSearch官方網站，總共分為以下幾種主要節點角色：

1. Master-eligible node：master節點可以想像成是主枝幹，主要是為了控制cluster的角色，具有投票權的主要節點角色
2. Data node：簡單來說就是控管Data的任務，包含增刪查改、搜尋以及分群的計算數值(aggregation)
3. Ingest node：主要是為了負責前處理pipline的節點，可以想像成用來弭補logstash前處理的不足
4. Machine learning node：負責處理機器學習計算的，若你預計要在Elasticsearch服務中使用機器學習，必須至少指定一個instance這個角色
5. Transform node：transform node就是用來進行transform任務的節點，transform意指將目前的一個indice，轉換成summary過的(例如aggreation或其他的)indice
6. Coordinating node：負責處理轉發的節點，意思是當今天有一個任務是需要傳遞給data node，可以透過coordinating node先接收，再轉查給data node，算是一定程度的load balance