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일래스틱서치 – 위키백과, 우리 모두의 백과사전
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Date Published: 10/9/2022
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Elasticsearch란? | Elastic
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Date Published: 3/21/2021
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일래스틱서치 – 해시넷 위키
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Date Published: 1/30/2021
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[Elasticsearch] Elasticsearch 핵심 개념 설명
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Date Published: 1/30/2021
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입문 1장 Elastic Stack -기초 – 하늘을 나는 꿈과 코딩
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Elasticsearch? Kibana? Logstash? – Elastic Stack
일래스틱서치(Elasticsearch)는 루씬 기반의 검색 엔진이다. HTTP 웹 인터페이스와 스키마에서 자유로운 JSON 문서와 함께 분산 멀티테넌트 지원 전문 …
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일래스틱 스택 6 입문(오픈소스 프로그래밍)(원서/번역서
일래스틱서치, 로그스태시, 키바나, 엑스팩 활용 가이드 | ☆ 이 책에서 다루는 내용 ☆ | 일래스틱 스택은 대용량 데이터 분산 검색 및 분석, 로그 수집 및 변환, …
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주제에 대한 기사 평가 일래 스틱 서치
- Author: 개발하는남자
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- Date Published: 2020. 4. 15.
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위키백과, 우리 모두의 백과사전
베를린 버즈워즈 2010에서 일래스틱서치에 관해 이야기하고 있는 Shay Banon.
일래스틱서치(Elasticsearch)는 루씬 기반의 검색 엔진이다. HTTP 웹 인터페이스와 스키마에서 자유로운 JSON 문서와 함께 분산 멀티테넌트 지원 전문 검색 엔진을 제공한다. 일래스틱서치는 자바로 개발되어 있으며 아파치 라이선스 조항에 의거하여 오픈 소스로 출시되어 있다. 공식 클라이언트들은 자바, 닷넷(C#), PHP, 파이썬, 그루비 등 수많은 언어로 이용이 가능하다.[2] 일래스틱서치는 가장 대중적인 엔터프라이즈 검색 엔진으로 그 뒤를 루씬 기반의 Apache Solr가 잇는다.[3]
일래스틱서치는 로그스태시(Logstash)라는 이름의 데이터 수집 및 로그 파싱 엔진, 그리고 키바나(Kibana)라는 이름의 분석 및 시각화 플랫폼과 함께 개발되어 있다. 이 3개의 제품들은 연동 솔루션으로 사용할 목적으로 설계되어 있으며 이를 “일래스틱 스택”(Elastic Stack, 과거 이름: ELK 스택)으로 부른다.
역사 [ 편집 ]
버전 원래 출시일 마지막 버전 출시일 유지 보수 상태[4] 오래된 버전, 지원 중단: 0.4 2010-02-08 0.4.0 2010-02-08 더 이상 지원하지 않음 오래된 버전, 지원 중단: 0.5 2010-03-05[5] 0.5.1 2010-03-09 더 이상 지원하지 않음 오래된 버전, 지원 중단: 0.6 2010-04-09[6] 0.6.0 2010-04-09 더 이상 지원하지 않음 오래된 버전, 지원 중단: 0.7 2010-05-14[7] 0.7.1 2010-05-17[8] 더 이상 지원하지 않음 오래된 버전, 지원 중단: 0.8 2010-05-27[9] 0.8.0 2010-05-27 더 이상 지원하지 않음 오래된 버전, 지원 중단: 0.9 2010-07-26[10] 0.9.0 2010-07-26 더 이상 지원하지 않음 오래된 버전, 지원 중단: 0.10 2010-08-27[11] 0.10.0 2010-08-27 더 이상 지원하지 않음 오래된 버전, 지원 중단: 0.11 2010-09-29[12] 0.11.0 2010-09-29 더 이상 지원하지 않음 오래된 버전, 지원 중단: 0.12 2010-10-18[13] 0.12.1 2010-10-27 더 이상 지원하지 않음 오래된 버전, 지원 중단: 0.13 2010-11-18[14] 0.13.1 2010-12-03 더 이상 지원하지 않음 오래된 버전, 지원 중단: 0.14 2010-12-27[15] 0.14.4 2011-01-31 더 이상 지원하지 않음 오래된 버전, 지원 중단: 0.15 2011-02-18[16] 0.15.2 2011-03-07 더 이상 지원하지 않음 오래된 버전, 지원 중단: 0.16 2011-04-23[17] 0.16.5 2011-07-26 더 이상 지원하지 않음 오래된 버전, 지원 중단: 0.17 2011-07-19[18] 0.17.10 2011-11-16 더 이상 지원하지 않음 오래된 버전, 지원 중단: 0.18 2011-10-26[19] 0.18.7 2012-01-10[20] 더 이상 지원하지 않음 오래된 버전, 지원 중단: 0.19 2012-03-01[21] 0.19.12 2012-12-04[22] 더 이상 지원하지 않음 오래된 버전, 지원 중단: 0.20 2012-12-07[23] 0.20.6 2013-03-25[24] 더 이상 지원하지 않음 오래된 버전, 지원 중단: 0.90 2013-04-29[25] 0.90.13 2014-03-25[26] 더 이상 지원하지 않음 오래된 버전, 지원 중단: 1.0 2014-02-12[27] 1.0.3 2014-04-16[28] 더 이상 지원하지 않음 오래된 버전, 지원 중단: 1.1 2014-03-25[26] 1.1.2 2014-05-22[29] 더 이상 지원하지 않음 오래된 버전, 지원 중단: 1.2 2014-05-22[29] 1.2.4 2014-08-13[30] 더 이상 지원하지 않음 오래된 버전, 지원 중단: 1.3 2014-07-23[31] 1.3.9 2015-02-19[32] 더 이상 지원하지 않음 오래된 버전, 지원 중단: 1.4 2014-11-05[33] 1.4.5 2015-04-27[34] 더 이상 지원하지 않음 오래된 버전, 지원 중단: 1.5 2015-03-23[35] 1.5.2 2015-04-27[34] 더 이상 지원하지 않음 오래된 버전, 지원 중단: 1.6 2015-06-09[36] 1.6.2 2015-07-29[37] 더 이상 지원하지 않음 오래된 버전, 지원 중단: 1.7 2015-07-16[38] 1.7.5 2016-02-02[39] 더 이상 지원하지 않음 오래된 버전, 지원 중단: 2.0 2015-10-28[40] 2.0.2 2015-12-17[41] 더 이상 지원하지 않음 오래된 버전, 지원 중단: 2.1 2015-11-24[42] 2.1.2 2016-02-02[39] 더 이상 지원하지 않음 오래된 버전, 지원 중단: 2.2 2016-02-02[39] 2.2.2 2016-03-30[43] 더 이상 지원하지 않음 오래된 버전, 지원 중단: 2.3 2016-03-30[43] 2.3.5 2016-08-03[44] 더 이상 지원하지 않음 오래된 버전, 지원 중: 2.4 2016-08-31[45] 2.4.6 2017-07-27[46] 현재 지원하고 있음 오래된 버전, 지원 중: 5.0 2016-10-26[47] 5.0.2 2016-11-29[48] 현재 지원하고 있음 오래된 버전, 지원 중: 5.1 2016-12-08[49] 5.1.2 2017-01-12[50] 현재 지원하고 있음 오래된 버전, 지원 중: 5.2 2017-01-31[51] 5.2.2 2017-02-28[52] 현재 지원하고 있음 오래된 버전, 지원 중: 5.3 2017-03-28[53] 5.3.3 2017-06-01[54] 현재 지원하고 있음 오래된 버전, 지원 중: 5.4 2017-05-04[55] 5.4.3 2017-06-27[56] 현재 지원하고 있음 오래된 버전, 지원 중: 5.5 2017-07-06[57] 5.5.3 2017-07-06[58] 현재 지원하고 있음 오래된 버전, 지원 중: 5.6 2017-09-11[59] 5.6.8 2018-02-20[60] 현재 지원하고 있음 오래된 버전, 지원 중: 6.0 2017-11-14[61] 6.0.1 2017-12-06[62] 현재 지원하고 있음 오래된 버전, 지원 중: 6.1 2017-12-12[63] 6.1.3 2018-01-16[64] 현재 지원하고 있음 현재 안정화 버전: 6.2 2018-02-06[65] 6.2.2 2018-02-20[1] 최신 범례: 오래된 버전 오래된 버전, 지원 중 최신 버전 최신 미리보기 버전 배포 예정
개요 [ 편집 ]
일래스틱서치는 모든 종류의 문서를 검색하는데 사용할 수 있다. 가변 검색 및 실시간에 가까운 검색을 제공하며 멀티테넌시를 지원한다.[2] 일래스틱서치는 분산 방식이므로 인덱스를 여러 샤드로 나눌 수 있으며 각 샤드는 0개 이상의 복제물(replica)을 가지고 있을 수 있다. 각 노드는 하나 이상의 샤드를 관리하며 작업을 올바른 샤드로 할당시켜 주는 조율자 역할을 한다. 리밸런싱 및 라우팅은 자동으로 수행된다.[2] 연관 데이터는 종종 동일한 인덱스에 저장되며 이는 하나 이상의 프라이머리 샤드와 0개 이상의 복제물(replica) 샤드로 이루어진다. 인덱스가 만들어지면 프라이머리 샤드의 수는 변경할 수 없다.[66]
일래스틱서치는 루씬을 사용하며 JSON과 자바 API를 통해 모든 기능을 최대한 활용한다. 다면(facetting) 및 침투(precolating)을 지원하므로[67] 새로운 문서들이 등록된 쿼리와 일치할 경우 통보하는데 유용할 수 있다.
그 밖의 기능으로 “게이트웨이”가 있으며 장기간의 인덱스 지속성을 관리한다.[68] 이를테면 인덱스는 서버 충돌 시에 게이트웨이로부터 복구할 수 있다. 일래스틱서치는 실시간 GET 요청을 지원하므로 NoSQL 데이터스토어의 역할에 적합하지만[69] 분산 트랜잭션 면에서는 부족하다.[70]
사용자 [ 편집 ]
일래스틱의 사용처로는 대표적으로 다음과 같다.[71]:
각주 [ 편집 ]
Elasticsearch란?
Elasticsearch는 빠릅니다. Elasticsearch는 Lucene을 기반으로 구축되기 때문에, 풀텍스트 검색에 뛰어납니다. Elasticsearch는 또한 거의 실시간 검색 플랫폼입니다. 이것은 문서가 색인될 때부터 검색 가능해질 때까지의 대기 시간이 아주 짧다는 뜻입니다. 이 대기 시간은 보통 1초입니다. 결과적으로, Elasticsearch는 보안 분석, 인프라 모니터링 같은 시간이 중요한 사용 사례에 이상적입니다.
Elasticsearch는 본질상 분산적입니다. Elasticsearch에 저장된 문서는 샤드라고 하는 여러 다른 컨테이너에 걸쳐 분산되며, 이 샤드는 복제되어 하드웨어 장애 시에 중복되는 데이터 사본을 제공합니다. Elasticsearch의 분산적인 특징은 수백 개(심지어 수천 개)의 서버까지 확장하고 페타바이트의 데이터를 처리할 수 있게 해줍니다.
Elasticsearch는 광범위한 기능 세트와 함께 제공됩니다. 속도, 확장성, 복원력뿐 아니라, Elasticsearch에는 데이터 롤업, 인덱스 수명 주기 관리 등과 같이 데이터를 훨씬 더 효율적으로 저장하고 검색할 수 있게 해주는 강력한 기본 기능이 다수 탑재되어 있습니다.
Elastic Stack은 데이터 수집, 시각화, 보고를 간소화합니다. Beats와 Logstash의 통합은 Elasticsearch로 색인하기 전에 데이터를 훨씬 더 쉽게 처리할 수 있게 해줍니다. Kibana는 Elasticsearch 데이터의 실시간 시각화를 제공하며, UI를 통해 애플리케이션 성능 모니터링(APM), 로그, 인프라 메트릭 데이터에 신속하게 접근할 수 있습니다.
[Elasticsearch] Elasticsearch 핵심 개념 설명
일래스틱서치는 도큐먼트 지향 저장소로, JSON도큐먼트는 일래스틱서치에서 일급 객체로 취급한다.
이러한 JSON 도큐먼트는 다양한 타입과 인덱스로 구성된다.
인덱스 : 도큐먼트들의 모음
도큐먼트 : 필드들의 모음
필드 : 데이터를 key-value 형태로 저장한 것
기본적으로 Elasticsearch는 모든 필드에 있는 모든 데이터들을 색인한다.
각 색인된 필드들은 최적화된 전용 데이터 구조가 있다.
예를 들면, 텍스트 필드는 반전된 인덱스에 저장되고, 숫자 및 지리 필드는 BKD 트리에 저장
필드별 데이터 구조를 사용하여 검색 결과를 모으고 반환하는 기능은 Elasticsearch를 매우 빠르게 만듬
Elasticsearch에는 스키마가 없어도 됩니다. 즉, 도큐먼트에서 발생할 수 있는 각기 다른 필드를 처리하는 방법을 명시적으로 지정하지 않고도 도큐먼트를 색인화 할 수 있다.
Dynamic 매핑이 가능하면, Elasticsearch는 자동으로 새로운 필드를 찾고 인덱스에 추가한다. 이러한 기본 행위는 인덱스와 데이터 탐색을 쉽게 한다.
도큐먼트를 인덱싱하기 시작하고 Elasticsearch는 booleans, floating point와 정수값, 날짜 그리고 문자열을 적절한 Elasticsearch의 데이터 타입으로 매핑한다.
다이나믹 매핑을 조정하기 위해 규칙을 설정하여 어떻게 필드가 저장되거나 인덱스될지 전체적으로 조정가능하다.
키워드
인덱스 ( Index )
Elasticsearch에서 단일 타입의 도큐먼트를 저장하고 관리하는 컨테이너다.
인덱스는 아래 그림과 같이 여러 개의 단일 타입 도큐먼트를 가질 수 있다. ( 6.0 이전 버전 )
6.0 이후 버전은 하나의 인덱스에 단 하나의 타입만 가질 수 있도록 변경
도큐먼트 ( Document )
JSON 도큐먼트는 엘라스틱서치에서 일급 객체로 취급된다. 다중 필드로 구성된 도큐먼트는 엘라스틱서치에서 저장된 정보의 기본 단위다.
예 > 단일 제품, 단일 고객, 단일 주문 항목을 표헌하는 도큐먼트가 있을 수 있다.
각 필드와 필드 값은 도큐먼트에서 키와 값 쌍으로 확인 할 수 있다. ( 키는 필드 이름, 값을 필드 값이다. )
필드 이름은 RDB에서 열 이름과 유사하다. 필드 값은 주어진 행에 대한 열이 가진 값, 즉 테이블에서 주어진 셀 값으로 볼 수 있다.
엘라스틱서치에서 도큐먼트는 사용자가 정의한 필드 외에도 다음과 같이 내부적으로 메타 필드를 갖고 있다.
_id : 데이터 베이스 테이블의 기본키처럼 인덱스 내 도큐먼트의 고유 식별자다. 자동 생성되거나 사용자가 정의할 수 있다.
_type : 도큐먼트의 타입을 포함한다.
_index : 도큐먼트의 인덱스 이름을 포함한다.
클러스터 ( Cluster )
클러스터는 단일 혹은 다중 인덱스를 호스팅하며 검색, 색인, 집계와 같은 연산을 제공한다.
클러스터는 하나 이상의 노드로 구성된다. 모든 엘라스틱서치 노드는 항상 클러스터의 부분 집합이다.
단일 노드 클러스터라 하더라도 해당 노드는 클러스터의 일부라고 볼 수 있다.
기본적으로 모든 엘라스틱서치 노드는 elasticsearch라는 이름의 클러스터에 참여하려고 한다.
config/elaticsearch.yml 파일에서 cluster.name 속성을 변경하지 않고 같은 네트워크에서 여러 노드를 시작하면 클러스터가 자동으로 구성된다.
노드 ( Node )
엘라스틱 서치는 분산 시스템이다. 네트워크에 위치한 각 시스템에서 실행되고, 다른 프로세스와 통신하는 다중 프로세스로 구성된다.
엘라스틱서치 노드는 대형 클러스터 노드의 부분 집합이 될 수 있는 단일 서버를 말한다.
노드는 엘라스틱 서치에서 지원하는 색인, 검색 및 기타 연산 작업을 수행한다.
샤드 ( Shard ) 및 복제본 ( Replica )
샤드
샤드는 클러스터에서 인덱스를 분배하고 단일 인덱스의 도큐먼트를 여러 노드로 분할하는데 유용하다.
단일 노드에 저장할 수 있는 데이터양에는 제한이 있으며, 그 한계는 노드의 저장소, 메모리, 처리 용량에 따라 결정된다.
따라서 샤드를 활용하면 클러스터에서 단일 인덱스 데이터를 분할해 클러스터의 저장소와 메모리, 처리 용량에 적절히 활용할 수 있다.
샤드에 위치한 데이터를 분할하는 과정을 샤딩(sharding)이라고 한다. 샤딩은 엘라스틱서치에 내장된 고유 기능이며, 다음과 같이 확장 및 병렬화 기능을 담당한다.
클러스터에 위치한 여러 노드의 저장소 활용을 돕는다.
클러스터에 위치한 여러 노드의 처리 능력 활용을 돕는다.
기본적으로 모든 인덱스는 엘라스틱서치에서 5개의 샤드를 갖도록 구성된다. 인덱스 생성 시점에 인덱스의 데이터를 나눌 샤드 갯수를 지정할 수 있다. 인덱스를 생성하고 나면 샤드 갯수는 변경할 수 없다.
다음 그림은 3개의 노드로 구성된 클러스터에서 5개의 샤드를 가진 인덱스가 어떻게 분산되는지 보여준다.
그림에서 샤드 이름은 P1에서 P5로 지정됐으며, 각 샤드는 인덱스에 저장된 전체 데이터에서 약 1/5을 포함한다.
인덱스에 쿼리를 수행하면 엘라스틱서치는 모든 요청을 보낸 후, 결과를 통합한다. 이제 클러스터에서 노드1에 장애가 발생한다고 가정해본다.
이런 경우, 노드1에 위치한 샤드 P1과 P2에 저장된 데이터 조각이 손실된다.
엘라스틱서치와 같은 분산 시스템에서는 하드웨어 장애 상황에서도 문제없이 실행돼야 한다.
엘라스틱서치에서는 replica shard 또는 replica라고 부르는 복제본 Replica로 문제를 해결한다.
복제본
인덱스의 각 샤드는 0개 이상의 복제본을 가질 수 있다.
따라서 복제본은 데이터의 높은 가용성을 제공하기 위한 원본 샤드의 추가 사본을 의미한다.
예를 들어, 각 샤드가 하나의 복제본을 가진다고 가정하면, 다음 그림의 각 샤드별로 복제본을 하나씩 가진 주 샤드 (primary shard) 5개를 나타낸다.
주 샤드는 녹색, 복제본은 노란색으로 표시된다. 노드1에 장애가 발생하더라도 노드2와 노드3이 사용할 수 있는 모든 샤드를 가지고 있다. 복제본은 해당 주 샤드에 장애가 발생하면 주 샤드로 승격될 수 있다.
복제본은 고가용성 및 장애조치 기능 외에도 쿼리 작업을 수행할 수 있다.
즉, 검색, 쿼리, 집계와 같은 읽기 연산은 복제본에서 실행될 수 있다. 엘라스틱서치는 쿼리 실행을 샤드 또는 복제본이 위치한 클러스터 노드 전반에 걸쳐 정직하게 분배한다.
매핑 ( Mapping ) 및 타입
엘라스틱서치는 스키마가 존재하지 않는다. 즉, 필드와 필드 타입 없이도 얼마든지 도큐먼트를 저장할 수 있다.
하지만 실제 운영 환경에서 사용하는 데이터는 스키마가 존재하고 체계화된 구조를 갖는다.
특정 타입의 모든 도큐먼트는 항상 공통 필드 집합이 있다.
실제로 인덱스 타입은 공통 필드를 기반으로 생성해야 한다. 일반적으로 인덱스에서 하나의 타입을 가진 도큐먼트는 몇 가지 공통 필드를 공유한다.
반명 RDB는 엄격한 구조를 요구한다. RDB에서는 테이블 생성 시점에 각 열 이름과 타입을 지정하는 등 테이블 구조를 정의해야 한다.
실행 중에는 새로운 이름을 갖거나 다른 데이터 타입을 가진 열을 레코드로 저장할 수 없다.
따라서 엘라스틱서치에서 지원하는 데이터 타입을 이해하는 것이 중요하다.
역색인 ( Inverted Index )
역색인은 엘라스틱서치와 전문 텍스트 검색을 지원하는 시스템에서 핵심 데이터 구조다.
역색인은 책의 끝에 나오는 색인 목록과 유사하다. 도큐먼트에 나타난 용어를 도큐먼트에 매핑하는 방식으로 사용한다. 예를 들면, 다음 문자열에서 역색인을 만들 수 있다.
엘라스틱서치는 색인된 3개의 도큐먼트에 대해 다음과 같이 데이터 구조를 생성하며, 이를 역색인이라고 부른다.
다음 사항에 유의해야 한다.
용어는 도큐먼트에서 구두점을 제거하고 소문자로 치환한 후 분리된 글자를 나타낸다.
용어는 알파벳순으로 정렬된다.
빈도 열은 전체 도큐먼트에 용어가 얼마나 많이 나타났는지 알려준다.
세 번째 열은 용어가 속한 도큐먼트를 나타낸다.
용어가 위치한 정확한 도큐먼트의 오프셋을 포함할 수 있다.
도큐먼트에서 용어를 검색할 때, 검색하는 용어가 도큐먼트에서 표시되는 속도는 엄청나게 빠르다.
검색이 빠른 이유는 인덱스에서 용어가 정렬돼 있기 때문이다. 사용자가 특정 용어를 검색하면 정렬된 용어에서 해당하는 열만 찾으면 된다.
마찬가지로 수백만 개의 단어를 검색하는 상황을 생각해보자. 역색인을 이용하면 last sunday처럼 두 단어를 검색하는 상황을 생각해 보자.
역색인을 이용하면 last와 sunday가 포함된 도큐먼트를 개별적으로 검색할 수 있다. 도큐먼트에 2개의 용어가 모두 포함된다면 하나의 용어만 포함하는 도큐먼트보다 더 적합하다고 판단할 수 있다.
역색인은 검색을 빠르게 수행하기 위한 기본 요소다. 마찬가지로 인덱스에 용어가 몇 번이나 나타났는지도 손쉽게 조회할 수 있다.
이는 간단한 개수 집계 기능이다. 마찬가지로 엘라스틱서치는 여기에서 설명한 가장 기본적인 역색인 외에도 여러 혁신적인 기능을 적용해 검색과 분석에 대한 요구 사항을 지원한다.
기본적으로 엘라스틱서치는 도큐먼트의 모든 필드에 역색인을 작성하고, 필드가 나타난 엘라스틱서치 도큐먼트를 가리키도록 만단다.
하늘을 나는 꿈과 코딩 :: 입문 1장 Elastic Stack -기초
*엘라시틱 스택* 내부 구조
<1>엘라스틱서치:
1.실시간 분산 검색 및 분석엔진으로 수평적으로 확장이 가능하며 엘라스틱스택의 핵심이다.(검색+분석)
2.엘라스틱서치의 쿼리는 sql쿼리와 다르다
-sql은 where이나 like처럼 데이터가 일치 해야하는 부분을 찾음
-엘라스틱서치는 불규칙한 구조를 가진 어떤 것이라도 검색 함
3.집계기능을 지원한다.
*스키마리스(스키마가없는 데이터 구조)
엘라스틱서치 DB index database type table document row field column mapping schema
<2>로그스태시
로그,매트릭또는 다른형식의 이벤트 데이터를 한곳에 모으는데 사용한다. 데이터를 선택한 저장소에 보내기전 여러방법으로 가공이 가능하며 파이프라인에서 데이터 수집 및 변환 처리를 담당한다.또한 원하는 출력장소로 데이터를 변환해 전송한다.(입력,필터,출력)
한줄요약: 로그스태시는 확장할 수 있고 실시간 데이터 파이프아인을 구축하는데 유용한 범용 데이터 흐름엔진이다.
<3>비트
<4>키바나
엘라스틱서치 데이터에서 강력한 통찰력을 얻는데 도움을 주는 엘라스틱 스팩의 시각화도구.
<5>보안
일래스틱 스택을 운영환경에서 사용할 수 있도록 필수 기능인(보안.모니터링,알림,보고서,그래프)기능을 지원한다.
-엘라스틱 스택에 사용사례
1.로그 및 보안분석
2.제품검색
3.메트릭 분석
4.웹 검색 및 웹사이트 검색.
*일래스틱서치를 다운로드하고 설치 및 실행 했는데 이를 일랙스틱 서치 단일노드 혹은 단일노드 일래스틱서치 클러스터라고 부른다.
-document 내부 매타필드
_id: DB의 테이블 기본키처럼 타입내 document의 고유 식별자다.
자동생성되거나 사용자가 정의할 수 있다,
_type: document의 타입을 포함한다.
_index : document의 인덱스 이름을 포함한다.
-데이터타입
1.String< -text: 설명이나 길이가 긴 텍스트 값을 포함한 필드에서 전 문 텍스트 검색을 할 때 유용하다. -keyword: 문자열 필드 분석이 가능한 데이터 타입이다. 해당 타입을 가진 필드는 정렬,필터링,집계 기능을 지원한다. 2.Numeric(숫자)< -byte,short,inger,long : 각각 8bit,16bit,32bit,64bit 정밀도를 가지는 정수 값. -float,double -falf_float:16bit를 표현하는 부동 소수점수. -scaled_float:길고 고정된 비율을 기반으로 한 부동 소수점 수 3.DATE< -타임스템프를 저장할 수 있는 데이터 타입. 4.Boolean< -논리 데이터 타입 5.Binary(이진)< -base64인코딩을 수행한 후, 임의의 이진값을 저장할 수 있 는 데이터 타입. 6.Range(범의)< -Integer_range, float_range,long_range,double_range, date_range :정수 ,실수 등 다양한 범위를 정의하는 데이터 타입. 7.배열 데이터 타입 8.객체 데이터 타입< - JSON 도큐먼트 안에 내부 객체가 위치할 수 있다. 9.중첩 데이터 타입< -내부 객체의 배열을 지원하는데 유용. 각내부 객체는 독립적으로 퀴리할 수 있어야한다. 10.지리 데이터 타입 11.지형 데이터 타입 12.IP 데이터 타입
Elasticsearch? Kibana? Logstash? – Elastic Stack
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작년에 회사 프로젝트를 진행하면서 Elasticsearch를 처음 접했다.
외부 협력사에 개발 의뢰를 했었는데 협력사에서 mysql과 함께 elasticsearch를 사용했다.
프로젝트가 대용량의 이기종 로그들을 한데 수집하는 내용이었는데, 검색 속도가 빠르다며 elasticsearch를 사용했었다.
프로젝트를 진행면서 협력사가 하도 그지같이 개발해오고 뭐 다 안된다고 궁시렁궁시렁대길래…
너무 답답한 나머지 elasitcsearch에 대해 직접 공부해보자며 Elastic Stack에 관심을 갖기 시작했다.
그렇다면 Elasticsearch가 정확히 뭘까?
위키백과에서는 아래와 같이 설명하고 있다.
일래스틱서치(Elasticsearch)는 루씬 기반의 검색 엔진이다. HTTP 웹 인터페이스와 스키마에서 자유로운 JSON 문서와 함께 분산 멀티테넌트 지원 전문 검색 엔진을 제공한다. 일래스틱서치는 자바로 개발되어 있으며 아파치 라이선스 조항에 의거하여 오픈 소스로 출시되어 있다. 공식 클라이언트들은 자바, 닷넷(C#), PHP, 파이썬, 그루비 등 수많은 언어로 이용이 가능하다. 일래스틱서치는 가장 대중적인 엔터프라이즈 검색 엔진으로 그 뒤를 루씬 기반의 Apache Solr가 잇는다.
일래스틱서치는 로그스태시(Logstash)라는 이름의 데이터 수집 및 로그 파싱 엔진, 그리고 키바나(Kibana)라는 이름의 분석 및 시각화 플랫폼과 함께 개발되어 있다. 이 3개의 제품들은 연동 솔루션으로 사용할 목적으로 설계되어 있으며이를 “일래스틱 스택”(Elastic Stack, 과거 이름: ELK 스택)으로 부른다.
출처 : 위키피디아 – https://ko.wikipedia.org/wiki/일래스틱서치
전문가들은 저 말을 보면 한번에 알아듣겠지?
난 전문가는 아니므로 하나씩 짚어보자…
루씬(Lucene)은 Apache 프로젝트 중 하나로 java로 개발된 검색엔진 관련 라이브러리라고 보면 될 것 같다.
즉, elasticsearch는 일종의 검색엔진이다. 일반적으로 알고 있는 데이터베이스(mysql, oracle 등)와 유사하지만 저장된 데이터를 검색하는데에 특화되어 있다고 볼 수 있겠다.
elasticsearch는 기본적으로 HTTP 기반의 Restful API를 통해 데이터를 관리하며, json 형식으로 데이터를 관리한다.
mysql과 비교해보자면, mysql은 mysql-client를 통해 DB에 접속하고 sql로 데이터를 관리한다.
elasticsearch는 mysql 처럼 별도 클라이언트 없이 HTTP에서 제공하는 GET/POST 등의 method를 이용해 데이터를 관리한다.
이게 무슨 말인지 정확히 와닿지 않는다면.. 뒤편의 예제를 보면 쉽게 이해가 갈테니 참아보자..
elasticsearch는 logstash, kibana 라는 솔루션들과 함께 elastic stack으로 불린다.
이전에는 ELK(elasticsearch logstash kibana) stack으로 불렸었는데 언젠가부터 elastic stack으로 명칭이 바뀌었다.
Elastic Stack Diagram (출처 : elastic blog – https://www.elastic.co/kr/what-is/elk-stack)
logstash는 이름에서 유추 가능하듯이 각종 로그들을 수집하는 솔루션으로 다양한 소스들(syslog, kafka, snmp 등등)로부터 로우 데이터를 받아서 필터를 통해 원하는 데이터만 추출해 elasticsearch에 저장할 수 있도록 해주는 아주 고마운 솔루션이다.
kibana는 elasticsearch에 저장된 데이터들을 시각적으로 보여주는 솔루션인데 그 기능이 어마어마하다. 원하는 종류의 차트들을 만들고 그 차트들을 활용해 dashboard를 구성해 한눈에 보기 쉬운 화면을 설계할 수도 있다. 시각적으로 표현할 수 있는 정말 다양한 기능들을 제공한다. (심지어 머신러닝 기능도 있다.)
이외에 beats라는 솔루션이 있는데, logstash와 유사하게 로그들이나 데이터들을 수집하는 역할을 한다. logstash는 외부에서 들어오는 데이터를 파싱하거나, 직접 DB등에 접속해 데이터를 가져오는 등의 역할을 한다면 beats는 로그나 데이터들을 수집해 logstash나 elasticsearch로 전송해주는 역할을 담당한다. beats도 역시 filebeat, packetbeat, matricbeat, heartbeat 등 다양한 데이터의 수집을 지원하고 있다.
정리해보자면, elastic stack은 위 그림 처럼 beats와 logstash가 데이터 수집 역할을 하고 elasticsearch에 데이터들이 쌓이게 된다. 그리고 elasticsearch에 쌓인 데이터를 kibana를 통해 원하는대로 시각화해 분석/모니터링에 사용할 수 있게 된다.
정말 완벽한 삼박자가 아닌가… 한번 써보면 정말 그 매력에 흠뻑 빠질 수 밖에 없는 elastic stack인 것 같다.
일단 이번 글에서는 이정도로 elastic stack의 느낌만 정리해보고 다음 글에서 elasticsearch에 대해 자세히 정리해봐야겠다.
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일래스틱서치(Elasticsearch)
생산성 앱 활용 팁
1. 마이크로소프트 윈도우(Microsoft Windows)
1.1. 디스플레이, 바탕 화면
Windows 기본 바탕화면 배경 이미지 위치
Windows 바탕화면 아이콘 관리
Windows 야간 모드 설정
Windows 작업표시줄에 고정한 아이콘의 경로
마우스 포인터 크기와 색 바꾸기
윈도우 태블릿이나 노트북 PC를 무선 외장 모니터 용도로 활용
1.2. 계정 관리
Administrator 계정 활성화/비활성화
Windows 테마 동기화 해제
방문자용 계정 만들기
사용자 홈 폴더 이름 바꾸기
윈도우 10 로그인할 때 패스워드 묻지 않게 하기
1.3. 파일 관리
Windows 탐색기에서 명령 프롬프트 열기
실수로 삭제한 파일 복구
윈도우 로그인 시 프로그램 시작하기
파일 탐색기에서 파일명 전체가 선택되는 문제
1.4. Windows 명령 프롬프트
sort.exe
명령 프롬프트에서 Word 실행
1.5. Windows 기능(feature)
Windows용 우분투로 리눅스/유닉스 명령 사용하기
Windows의 가상화 관련 기능
1.6. 기타
Windows 시작 메뉴 폴더 삭제
Windows에서 특수문자 입력
[Windows] 사용하지 않는 입력기(IME) 제거1.7. Windows용 서드파티 앱
Everything
SysInternals
[Sysinternals] procexp (Process Explorer)du (Disk Usage)
TaskBar Hider – 작업표시줄 숨기기
오토잇(AutoIt)
[AutoIt] 마우스 흔들어서 포인터 찾기2. 마이크로소프트 오피스(Microsoft Office)
2.1. 워드(Word)
0_파일(File)
[Word] Ctrl + F를 누를 때 탐색 창 대신 ‘찾기 및 바꾸기’ 창의 ‘찾기’ 탭을 띄우기 [Word] 한/영 자동 고침 옵션 해제docx 파일을 txt로 변환
1_홈(Home)
[Word] 문서에 있는 수식 찾기 [Word] 제어 코드와 와일드카드를 사용해서 찾기2_삽입(Insert)
Word 파일(.docx)에 삽입된 모든 그림 파일을 추출
Word에서 QR 코드 필드 만들기
긴 URL 주소 등의 줄 바꿈
머리글/바닥글에 장 제목 넣기
장(chapter)별 파일들을 하나의 문서로 결합
4_레이아웃(Layout)
Word 장 번호 앞에서 자동으로 페이지 나누기
페이지 나누기 / 구역 나누기
5_참조(References)
상호 참조
7_검토(Review)
기존 메모의 작성자명 바꾸기
기존 변경내역의 사용자명 바꾸기
8_보기(View)
각주 구분선 아래 공백 삭제
9_수식
Word에서 LaTeX 수식 입력 방법
수식 번호 넣기
2.2. 엑셀(Excel)
Excel 빈칸 채우기
[Excel] 문자열 분할(split)셀 내의 텍스트 행 수 세기
2.3. 파워포인트(PowerPoint)
모든 슬라이드의 제목만 복사하기
2.4. Office 버전 확인하는 법
3. 구글(Google)
Google Play 북
내 라이브러리의 도서를 파일로 다운로드
구글 포토
스프레드시트(Sheets)
(VLOOKUP과 비슷하되) 대소 문자를 구분해서 참조
IMPORTHTML: 웹페이지에서 표 또는 리스트를 추출
IMPORTXML: 웹 페이지에서 데이터 추출하기
QUERY: 시트의 데이터를 질의
지메일(GMail)
GMail 사용량 확인
GMail을 OneDrive로 백업
크롬(Chrome)
Chrome에서 한자 키 입력 안 될 때
[Chrome] 사용자 프로필 관리윈도우 작업 표시줄의 크롬 아이콘에 프로필 이미지가 두 개 나오는 문제 해결
개발자 도구
웹페이지 요소의 XPath 확인
검색엔진 추가
4. 한컴
한/글(ᄒᆞᆫ글)
Linux용 아래아 한글
[Windows] 한컴 입력기 제거5. 리눅스(Linux) / 유닉스(UNIX)
5.1 우분투(Ubuntu)
Ubuntu 단축키
[ExpressVPN] Ubuntu에서 ExpressVPN 종료 시 특정 사이트 접속 안 되는 문제 [Linux] Windows와 Ubuntu에서 공유할 드라이브의 포맷ffmpeg로 영상 파일 포맷 변환
resolvconf 설치 및 설정
samba를 이용한 파일 공유
온라인 계정
우분투용 iCloud
화면 녹화가 검게 나올 때 해결
5.2 터미널, 셸 명령(CLI)
(동영상 자막이 깨질 때) 파일 인코딩 확인 & 변환
[GNU] 조건에 맞는 파일을 찾아서 다른 프로그램의 인자로 넣어 실행하기 – find, sort, xargs [Ubuntu] 터미널 단축 키, 설정cron
grep
ls 명령 출력의 폴더 색상 바꾸기
vi/vim
압축 파일 풀기
터미널에서 현재 디렉터리로 파일 관리자 열기
5.3 Gnome(그놈)
[Gnome] 기능 개선 (Tweaks)왼쪽 Ctrl 키와 Caps Lock 키를 뒤바꾸기
그놈 쉘 확장 (GNOME Shell integration for Chrome)
Lock Keys: Num Lock, Caps Lock 표시
5.4 서드파티 도구
Xpdf – PDF 도구
csvkit – CSV 파일 처리
google-drive-ocamlfuse – 구글 드라이브용 FUSE 파일 시스템
minidlna
newsboat – RSS 리더
pandoc – 만능 문서 변환기
rdrview – 텍스트 웹브라우저
리눅스용 OneDrive 클라이언트
6. 애플(Apple)
macOS
[MacOS] 앱 삭제 안 될 때아이폰에서 윈도우/리눅스 컴퓨터의 파일 읽기/쓰기
7. 어도비(Adobe)
디지털 에디션(Adobe Digital Editions)
어도비 디지털 에디션에서 전자책 내보내기
8. 알소프트
알PDF
9. 칼리브레(Calibre)
1_다른 앱의 전자책을 칼리브레로 가져오기
2_책 정보 관리
3_플러그인 관리
4_Power (Full Text) Search 플러그인으로 전자책 본문의 단어를 검색
5_칼리브레의 전자책을 킨들에 넣기
10. 파이어폭스(FireFox)
User Agent 바꾸기
11. Git/GitHub
커밋을 수정하기
A. 온라인 서비스 / 웹브라우저 확장
Online LaTeX Equation Editor
PUBGgunfire – 총소리 연습
Snip
B. 기타
Notepad++로 두 텍스트 파일을 비교
Send to Kindle for PC
Superpaper
의사 코드(Pseudocode) 작성을 돕는 도구
일래스틱서치(Elasticsearch)
일래스틱 스택 6 입문 – 교보문고
책소개
이 책이 속한 분야
일래스틱 스택은 대용량 데이터 분산 검색 및 분석, 로그 수집 및 변환, 시각화에 이르기까지 다양한 데이터 처리를 지원하는 강력한 플랫폼이다. 이 책은 일래스틱서치의 검색 및 분석 기능과 로그스태시, 키바나, 엑스팩을 활용해 데이터를 효율적으로 처리하는 방법을 설명한다. 아울러 운영 환경에서 일래스틱 스택을 도입할 때 고려해야 할 사항을 소개하고, 데이터 분석 애플리케이션을 구축하는 방법을 설명한다. 일래스틱 스택을 처음 접하거나 실무에 도입하려고 준비하고 있다면 이 책이 훌륭한 지침서가 될 것이다.
작가의 말
일래스틱 스택은 대용량 데이터 분산 검색 및 분석, 로깅, 시각화를 위한 강력한 도구 모음이다. 일래스틱 스택 6 버전은 사용자가 데이터에서 독창적이고 실용적인 통찰력을 얻을 수 있도록 다양한 기능을 제공한다. 이 책은 일래스틱 스택의 기본 개념을 학습하고, 일래스틱 스택을 활용해 실시간 데이터 처리 애플리케이션을 구축하는 방법을 설명한다.
일래스틱 스택 6 버전의 새로운 기능과 일래스틱서치, 키바나, 로그스태시, 엑스팩을 설치하고 설정하는 방법을 알아본다. 아울러 일래스틱서치를 통한 분산 검색 및 분석 방법, 로그스태시를 이용한 로그 처리, 키바나로 데이터를 시각화하는 방법을 소개한다. 키바나와 비트를 사용해 맞춤형 플러그인을 만드는 방법과 일래스틱 엑스팩을 활용해 보안 및 모니터링을 효과적으로 적용하는 방법도 알아본다. 또한 일래스틱 클라우드를 활용하는 방법, 실제 운영 환경에서 일래스틱 스택을 도입할 때 유용한 팁을 제공한다.
목차
1장. 일래스틱 스택 소개
__일래스틱서치 개념 및 사용 이유
____스키마리스 및 도큐먼트 지향
____검색
____분석
____풍부한 클라이언트 라이브러리와 REST API 지원
____운영 및 확장 용이
____거의 실시간(Near real time)
____신속성
____결함 허용성(Fault tolerant)
__일래스틱 스택의 구성 요소
____일래스틱서치
____로그스태시
____비트
____키바나
____엑스팩
________보안
________모니터링
________보고서
________알림
________그래프
____일래스틱 클라우드
__일래스틱 스택의 사용 사례
____로그 및 보안 분석
____제품 검색
____메트릭 분석
____웹 검색 및 웹 사이트 검색
__다운로드 및 설치
____일래스틱서치 설치
____키바나 설치
__요약
2장. 일래스틱서치 시작하기
__키바나 콘솔 UI 사용하기
__핵심 개념
____인덱스
____타입
____도큐먼트
____노드
____클러스터
____샤드 및 복제본(Replicas)
____매핑(Mapping) 및 타입
________데이터 타입
________매핑
____역색인
__CURD 연산
____색인 API
________ID를 제공해 도큐먼트 색인하기
________ID를 제공하지 않고 도큐먼트 색인하기
____조회 API
____업데이트 API
____삭제 API
__인덱스 생성 및 매핑 관리
____인덱스 생성
____기존 인덱스에 타입 매핑 생성
____매핑 업데이트
__REST API 개요
____공통 API 규칙
________JSON 응답 형식
________다중 인덱스 처리
__요약
3장. 유사도 검색
__텍스트 분석의 기초
____일래스틱서치 분석기 이해하기
________문자 필터
________토크나이저
________토큰 필터
____내장형 분석기 사용하기
________표준 분석기
____맞춤형 분석기로 자동 완성 구현하기
__구조화된 데이터 검색
____Range 쿼리
________숫자 타입
________스코어 증폭
________날짜 범위
____Exists 쿼리
____Term 쿼리
__전문 텍스트 검색
____Match 쿼리
________Operator
________minimum_should_match
________Fuzziness
________Match Phrase 쿼리
____Multi Match 쿼리
________multi_match 쿼리 사용하기
________특정 필드의 스코어 높이기
________다양한 multi_match 쿼리 타입
__복합 쿼리 작성
____Constant score 쿼리
____Bool 쿼리
________OR 조건 결합
________AND 및 OR 조건 결합
________NOT 조건 추가
__요약
4장. 일래스틱서치 분석
__집계 기초
____Bucket 집계
____Metric 집계
____Matrix 집계
____Pipeline 집계
__데이터 분석 준비
____데이터 구조 이해하기
____로그스태시를 사용해 데이터 업로드하기
__Metric 집계
____합계, 평균, 최소, 최대 집계
________Sum 집계
________Average 집계
________Min 집계
________Max 집계
____통계 및 확장 통계 집계
________Stats 집계
________Extended Stats 집계
____Cardinality 집계
__Bucket 집계
____문자열 데이터 버킷팅
________Terms 집계
____숫자 데이터 버킷팅
________Histogram 집계
________Range 집계
____필터 데이터 집계
____중첩 집계
____맞춤형 조건 버킷팅
________Filter 집계
________Filters 집계
____날짜 및 시간 데이터 버킷팅
________Date Histogram 집계
____지리 정보 데이터 버킷팅
________Geo distance 집계
________GeoHash grid 집계
__Pipeline 집계
____시간 경과에 따른 사용율 누적 합계 계산
__요약
5장. 로그 데이터 분석
__로그 분석 과제
____로그스태시
________설치 및 환경 설정
________로그스태시 다운로드 및 설치
__로그스태시 아키텍처
__로그스태시 플러그인 개요
____플러그인 설치 및 업데이트
________입력 플러그인
________출력 플러그인
________필터 플러그인
________코덱 플러그인
____플러그인 탐색
________입력 플러그인 탐색
________출력 플러그인
________코덱 플러그인
________필터 플러그인
__인제스트 노드
____파이프라인 정의
____인제스트 API
________Put 파이프라인 API
________Get 파이프라인 API
________Delete 파이프라인 API
________Simulate 파이프라인 API
__요약
6장. 로그스태시를 활용한 데이터 파이프라인 구축
__로그스태시를 사용한 로그 구문 분석 및 강화
____필터 플러그인
________CSV 필터
________Mutate 필터
________Grok 필터
________Date 필터
________Geoip 필터
________Useragent 필터
__비트 소개
____일래스틱 비트
________파일비트
________메트릭비트
________패킷비트
________하트비트
________윈로그비트
________오디트비트
____커뮤니티 비트
____로그스태시와 비트의 차이점
__파일비트
____파일비트 다운로드 및 설치
________윈도우에 설치
________리눅스에 설치
____아키텍처
____환경 설정
________Prospector 설정
________전역 옵션
________일반 옵션
________출력 설정
________모듈
__요약
7장. 키바나를 활용한 데이터 시각화
__키바나 다운로드 및 설치
____윈도우에 설치하기
____리눅스에 설치하기
____키바나 설정하기
__데이터 준비
__키바나 UI
____사용자 상호 작용
____인덱스 패턴 설정
____탐색
________일래스틱서치 쿼리 문자열
________일래스틱서치 DSL 쿼리
____시각화
________키바나 집계
____시각화 만들기
____시각화 타입
________선, 영역, 막대 차트
________데이터 테이블
________마크다운 위젯
________메트릭
________목표
________계량기
________기여도 차트
________좌표 지도
________지역 지도
________태그 클라우드
____시각화 활용하기
________시간 경과에 따른 응답 코드 분석하기
________상위 10개의 요청 URL 검색하기
________시간 경과에 따른 상위 5개국 대역폭 분석하기
______다른 국가에서 유입된 웹 트래픽 분석하기
________가장 많이 사용하는 사용자 에이전트 검색하기
____대시보드
________대시보드 구축하기
________대시보드 저장하기
________대시보드 복제하기
________대시보드 공유하기
__타임라이온
____타임라이온 UI
____타임라이온 표현식
__플러그인 사용하기
____플러그인 설치하기
____플러그인 제거하기
__요약
8장. 일래스틱 엑스팩
__엑스팩 설치
____일래스틱서치에 엑스팩 설치하기
____키바나에 엑스팩 설치하기
____엑스팩 제거하기
__엑스팩 설정
__보안
____사용자 인증
____사용자 권한 부여
____보안 실행
________사용자 생성하기
________역할 생성하기
________도큐먼트 또는 필드 레벨 보안
________엑스팩 보안 API
__일래스틱서치 모니터링
____모니터링 UI
________일래스틱서치 메트릭
____워치 구조
____워치 활용하기
________알림 만들기
________워치 삭제, 편집, 비활성화
__요약
9장. 일래스틱 스택 운영 환경에 적용하기
__일래스틱 스택을 클라우드 환경에 호스팅하기
____일래스틱 클라우드 시작하기
____키바나 사용하기
____설정 재정의
____스냅숏 복구
__일래스틱 스택을 개별 구축 환경에 호스팅하기
____하드웨어 선택
____운영체제 선정
____일래스틱서치 노드 설정
________JVM Heap 크기
________스와핑 비활성화
________파일 디스크립터
________스레드 풀 및 가비지 컬렉터
____일래스틱서치 관리 및 모니터링
____도커 컨테이너 활용하기
____클라우드 환경 사용 시 고려 사항
________인스턴스 타입 선택
________포트를 노출하지 않도록 변경
________프록시 요청
________로컬 주소에 HTTP 바인딩
________EC2 검색 플러그인 설치
________S3 저장소 플러그인 설치
________주기적인 스냅숏 설정
__백업 및 복구
____스냅숏 저장소 설정하기
________공유 파일 시스템
____클라우드 또는 분산 파일 시스템
____스냅숏 생성하기
____스냅숏 복구하기
__인덱스 별칭 설정
____인덱스 별칭 이해하기
____인덱스 별칭 사용법
__인덱스 템플릿 설정
____인덱스 템플릿 생성
____인덱스 즉시 생성
__시계열 데이터 모델링
____예측할 수 없을 정도로 확장되는 인덱스
________일래스틱서치 병렬 처리 단위
________샤드 개수가 유사도 점수에 미치는 영향
________샤드 개수가 집계 정확도에 미치는 영향
____시간 경과에 따른 매핑 변경
________신규 필드 추가
________기존 필드 제거
____도큐먼트 자동 삭제
____시간 기반 인덱스 사용 방법
________시간 기반 인덱스 확장
________시간 경과에 따른 매핑 변경
________도큐먼트 자동 삭제
__요약
10장. 데이터 분석 애플리케이션 구축
__애플리케이션 소개
____센서에서 생성된 데이터 이해하기
____센서 메타데이터 이해하기
____최종 저장된 데이터 이해하기
__일래스틱서치 데이터 모델링
____인덱스 템플릿 정의
____매핑 이해하기
__메타데이터 데이터베이스 설정
__로그스태시 데이터 파이프라인 구축
____웹 기반 JSON 요청 수락하기
____MySQL의 메타데이터로 JSON 데이터 강화하기
________jdbc_streaming 플러그인
________mutate 플러그인
________일래스틱서치에 결과 도큐먼트 저장하기
__로그스태시에서 HTTP를 이용한 데이터 전송
__키바나 데이터 시각화
____키바나에서 인덱스 패턴 설정하기
____시각화 구축하기
________시간 경과에 따른 평균 온도 변화는 어떻게 될까?
________시간 경과에 따른 평균 습도 변화는 어떻게 될까?
________시간 경과에 따라 각 위치에서 온도와 습도 변화는 어떻게 될까?
________온도와 습도를 지도에서 확인할 수 있을까?
________센서는 각 부서에 어떻게 분산돼 있을까?
____대시보드 만들기
__요약
11장. 서버 인프라 모니터링
__메트릭비트
____메트릭비트 다운로드 및 설치
________윈도우에 설치하기
________리눅스에 설치하기
____아키텍처
________이벤트 구조
__메트릭비트 설정
____모듈 설정
________modules
________metricbeat
____일반 설정
____출력 설정
____로그
__시스템 메트릭 수집
____system 모듈을 활용한 메트릭비트 실행
____별칭 지정하기
____키바나에서 시스템 메트릭 시각화하기
__시스템 아키텍처
__요약
책 속으로
1장, ‘일래스틱 스택 소개’에서는 일래스틱 스택의 핵심 구성 요소를 소개한다. 일래스틱서 치의 사용 사례와 함께 일래스틱 스택이 제공하는 분산 및 확장 가능한 검색 및 분석의 중요성을 알아본다. 일래스틱 스택의 모든 구성 요소를 간략히 소개하고, 스택에서 담당하는 역할을 자세히 살펴본다. 또한 책 전반에 걸쳐 살펴볼 예제를 위해 일래스틱서치와 키바나를 다운로드하고 설치하는 방법을 설명한다.
2장, ‘일래스틱서치 시작하기’에서는 일래스틱 스택의 핵심 요소인 일래스틱서치의 핵심 개념을 설명한다. 인덱스와 타입… ★ 이 책의 구성 ★1장, ‘일래스틱 스택 소개’에서는 일래스틱 스택의 핵심 구성 요소를 소개한다. 일래스틱서 치의 사용 사례와 함께 일래스틱 스택이 제공하는 분산 및 확장 가능한 검색 및 분석의 중요성을 알아본다. 일래스틱 스택의 모든 구성 요소를 간략히 소개하고, 스택에서 담당하는 역할을 자세히 살펴본다. 또한 책 전반에 걸쳐 살펴볼 예제를 위해 일래스틱서치와 키바나를 다운로드하고 설치하는 방법을 설명한다.2장, ‘일래스틱서치 시작하기’에서는 일래스틱 스택의 핵심 요소인 일래스틱서치의 핵심 개념을 설명한다. 인덱스와 타입… 더보기
1장, ‘일래스틱 스택 소개’에서는 일래스틱 스택의 핵심 구성 요소를 소개한다. 일래스틱서 치의 사용 사례와 함께 일래스틱 스택이 제공하는 분산 및 확장 가능한 검색 및 분석의 중요성을 알아본다. 일래스틱 스택의 모든 구성 요소를 간략히 소개하고, 스택에서 담당하는 역할을 자세히 살펴본다. 또한 책 전반에 걸쳐 살펴볼 예제를 위해 일래스틱서치와 키바나를 다운로드하고 설치하는 방법을 설명한다.
2장, ‘일래스틱서치 시작하기’에서는 일래스틱 스택의 핵심 요소인 일래스틱서치의 핵심 개념을 설명한다. 인덱스와 타입, 노드 및 클러스터 개념을 살펴보고, REST API를 사용해 필수 연산 작업 및 데이터 타입, 매핑 방법을 알아본다.
3장, ‘유사도 검색’에서는 일래스틱서치의 검색 방법을 상세히 설명한다. 텍스트 분석, 토크나이저, 분석기 개념을 소개하고, 분석 및 유사도 기반 검색이 필요한 이유를 설명한다. 개념을 숙지한 후에 다양한 사용 사례와 예제를 기반으로 유사도 검색을 알아본다.
4장, ‘일래스틱서치 분석’에서는 다양한 집계 타입을 소개하고 기본적인 이해를 돕기 위한 예제 코드를 살펴본다. 간단한 집계부터 복잡한 집계 기능까지 두루 살펴보며, 대용량 데이터에서 강력한 통찰력을 얻는 방법을 소개한다. 아울러 다양한 집계 타입을 사용하는 이유도 설명한다.
5장, ‘로그 데이터 분석’에서는 로그스태시의 기본 개념과 아키텍처, 데이터 파이프라인을 구축하기 위한 설치 및 설정 방법을 소개한다. 또한 일래스틱 5 버전에서 도입된 인제스트 노드를 소개하고, 일래스틱 인제스트 노드를 활용해 파이프라인을 구축하는 방법도 알아본다.
6장, ‘로그스태시를 활용한 데이터 파이프라인 구축’에서는 로그스태시가 제공하는 데이터 변환 및 집계, 필터링 방법을 설명한다. 다양한 필터 방법을 사용해 실시간 혹은 거의 실시 간으로 데이터를 처리하는 스트림 처리 프레임워크 구축 방법을 알아본다. 또한 비트 플랫폼과 로그 파일을 목적지로 전송하는 파일비트(Filebeat)를 소개한다.
7장, ‘키바나를 활용한 데이터 시각화’에서는 데이터 스토리텔링을 위해 키바나로 대시보드 를 만드는 방법을 설명한다. 또한 샘플 데이터 집합과 단계별 예제를 통해 손쉽게 시각화를 구축하는 방법을 알아본다.
8장, ‘일래스틱 엑스팩’에서는 일래스틱서치와 로그스태시, 키바나를 활용한 데이터 파이프 라인과 시각화를 구축하고 나면 특정 사용 사례에 필요한 확장 기능이 필요하다. 일래스틱 엑스팩을 설치하고 설정하는 방법, 엑스팩을 활용한 보안, 모니터링, 알림 방법을 소개한다.
9장, ‘운영 환경에 일래스틱 스택 도입’에서는 운영 환경에서 일래스틱 스택을 사용할 때 알아야 할 사항을 다룬다. 다양한 사용 사례에서 고려해야 할 필수 설정과 애플리케이션을 운영 환경에 적용할 때의 권장 사항을 알아본다.
10장, ‘데이터 분석 애플리케이션 구축’에서는 지금까지 학습한 개념을 사용해 센서 데이터 분석이라는 완전한 애플리케이션을 구축하는 방법을 설명한다. 일래스틱서치에서 데이터 모델링 방법, 데이터 파이프라인을 구축하고 이를 활용해 데이터를 수집하는 방법, 키바나로 데이터를 시각화하는 방법을 배운다. 또한 엑스팩을 사용해 데이터 파이프라인을 효과적으로 보안 및 모니터링하는 방법, 특정 상황에서 알림을 받는 방법을 소개한다.
11장, ‘서버 인프라 모니터링’에서는 일래스틱 스택을 활용해 구축한 애플리케이션을 실시간으로 모니터링하는 방법을 알아본다. 비트 플랫폼의 메트릭비트(Metricbeat)를 소개하고, 이를 사용해 서버 및 애플리케이션을 모니터링하는 방법을 설명한다. ★ 이 책의 구성 ★1장, ‘일래스틱 스택 소개’에서는 일래스틱 스택의 핵심 구성 요소를 소개한다. 일래스틱서 치의 사용 사례와 함께 일래스틱 스택이 제공하는 분산 및 확장 가능한 검색 및 분석의 중요성을 알아본다. 일래스틱 스택의 모든 구성 요소를 간략히 소개하고, 스택에서 담당하는 역할을 자세히 살펴본다. 또한 책 전반에 걸쳐 살펴볼 예제를 위해 일래스틱서치와 키바나를 다운로드하고 설치하는 방법을 설명한다.2장, ‘일래스틱서치 시작하기’에서는 일래스틱 스택의 핵심 요소인 일래스틱서치의 핵심 개념을 설명한다. 인덱스와 타입, 노드 및 클러스터 개념을 살펴보고, REST API를 사용해 필수 연산 작업 및 데이터 타입, 매핑 방법을 알아본다.3장, ‘유사도 검색’에서는 일래스틱서치의 검색 방법을 상세히 설명한다. 텍스트 분석, 토크나이저, 분석기 개념을 소개하고, 분석 및 유사도 기반 검색이 필요한 이유를 설명한다. 개념을 숙지한 후에 다양한 사용 사례와 예제를 기반으로 유사도 검색을 알아본다.4장, ‘일래스틱서치 분석’에서는 다양한 집계 타입을 소개하고 기본적인 이해를 돕기 위한 예제 코드를 살펴본다. 간단한 집계부터 복잡한 집계 기능까지 두루 살펴보며, 대용량 데이터에서 강력한 통찰력을 얻는 방법을 소개한다. 아울러 다양한 집계 타입을 사용하는 이유도 설명한다.5장, ‘로그 데이터 분석’에서는 로그스태시의 기본 개념과 아키텍처, 데이터 파이프라인을 구축하기 위한 설치 및 설정 방법을 소개한다. 또한 일래스틱 5 버전에서 도입된 인제스트 노드를 소개하고, 일래스틱 인제스트 노드를 활용해 파이프라인을 구축하는 방법도 알아본다.6장, ‘로그스태시를 활용한 데이터 파이프라인 구축’에서는 로그스태시가 제공하는 데이터 변환 및 집계, 필터링 방법을 설명한다. 다양한 필터 방법을 사용해 실시간 혹은 거의 실시 간으로 데이터를 처리하는 스트림 처리 프레임워크 구축 방법을 알아본다. 또한 비트 플랫폼과 로그 파일을 목적지로 전송하는 파일비트(Filebeat)를 소개한다.7장, ‘키바나를 활용한 데이터 시각화’에서는 데이터 스토리텔링을 위해 키바나로 대시보드 를 만드는 방법을 설명한다. 또한 샘플 데이터 집합과 단계별 예제를 통해 손쉽게 시각화를 구축하는 방법을 알아본다.8장, ‘일래스틱 엑스팩’에서는 일래스틱서치와 로그스태시, 키바나를 활용한 데이터 파이프 라인과 시각화를 구축하고 나면 특정 사용 사례에 필요한 확장 기능이 필요하다. 일래스틱 엑스팩을 설치하고 설정하는 방법, 엑스팩을 활용한 보안, 모니터링, 알림 방법을 소개한다.9장, ‘운영 환경에 일래스틱 스택 도입’에서는 운영 환경에서 일래스틱 스택을 사용할 때 알아야 할 사항을 다룬다. 다양한 사용 사례에서 고려해야 할 필수 설정과 애플리케이션을 운영 환경에 적용할 때의 권장 사항을 알아본다.10장, ‘데이터 분석 애플리케이션 구축’에서는 지금까지 학습한 개념을 사용해 센서 데이터 분석이라는 완전한 애플리케이션을 구축하는 방법을 설명한다. 일래스틱서치에서 데이터 모델링 방법, 데이터 파이프라인을 구축하고 이를 활용해 데이터를 수집하는 방법, 키바나로 데이터를 시각화하는 방법을 배운다. 또한 엑스팩을 사용해 데이터 파이프라인을 효과적으로 보안 및 모니터링하는 방법, 특정 상황에서 알림을 받는 방법을 소개한다.11장, ‘서버 인프라 모니터링’에서는 일래스틱 스택을 활용해 구축한 애플리케이션을 실시간으로 모니터링하는 방법을 알아본다. 비트 플랫폼의 메트릭비트(Metricbeat)를 소개하고, 이를 사용해 서버 및 애플리케이션을 모니터링하는 방법을 설명한다. 닫기
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