有个人长的像洋葱,走着走着就哭了…….
降本增效

降本增效

用 Easysearch 帮助大型车企降本增效

Easysearchyangmf2040 发表了文章 • 0 个评论 • 4268 次浏览 • 2024-02-02 15:15 • 来自相关话题

最近某头部汽车集团需要针对当前 ES 集群进行优化,背景如下: ES 用于支撑包括核心营销系统、管理支持系统、财务类、IT 基础设施类、研发、自动驾驶等多个重要应用,合计超 50 余套集群,累计数据超 1.5PB 。 本文针对其中一个 ES 集群进行分享,该集群原本使用的是 ES 7.3.2 免费版,数据已经 130TB 了,14 个节点。写入数据时经常掉节点,写入性能也不稳定,当天的数据写不完。迫切需要新的解决方案。 分析业务场景后总结需求要点:主要是写,很少查。审计需求,数据需要长期保存。 这个需求比较普遍,处理起来也很简单:

  • 使用 Easysearch 软件,只需少量节点存储近两天的数据。
  • 索引设置开启 ZSTD 压缩功能,节省磁盘空间。
  • 每天索引数据写完后,第二天执行快照备份存放到 S3 存储。
  • 备份成功后,删除索引释放磁盘空间。
  • 需要搜索数据时,直接从快照搜索。

将近期的数据,存放到本地磁盘,保障写入速度。写入完毕的索引,在执行快照备份后,可删除索引,释放本地磁盘空间。

Easysearch 配置要点

path.repo: ["/S3-path"]
node.roles: ["data","search"]
node.search.cache.size: 500mb
  • path.repo : 指定 S3 存储路径,上传快照用。
  • node.roles : 只有 search 角色的节点,才能去搜索快照中的数据。
  • node.search.cache.size : 执行快照搜索时的,缓存大小。

更多信息请参考官方文档

旧数据迁移

通过 Console 将原 ES 集群的数据,迁移到新 Easysearch 集群。迁移时,复制 mapping 和 setting,并在 setting 中添加如下设置。

"codec": "ZSTD",
"source_reuse": true,

原索引数据量大,可拆分成多个小任务。 迁移完,索引存储空间一般节省 50% 左右。 原索引 279GB ,迁移完后 138GB。

搜索快照数据

挂载快照后,搜索快照里的索引和搜索本地的索引,语法完全一样。 如何判断一个索引是在快照还是本地磁盘呢?可以查看索引设置里的 settings.index.store.type 如果是 remote_snapshot ,说明是快照中的数据。如果是空值,则是集群本地的数据。
这次迁移,节省了 6 台主机资源。更重要的是,用上对象存储后,主机磁盘空间压力骤减。
这次介绍就到这里了,有问题联系我。

关于 Easysearch

Easysearch

INFINI Easysearch 是一个分布式的近实时搜索与分析引擎,核心引擎基于开源的 Apache Lucene。Easysearch 的目标是提供一个轻量级的 Elasticsearch 可替代版本,并继续完善和支持更多的企业级功能。与 Elasticsearch 相比,Easysearch 更关注在搜索业务场景的优化和继续保持其产品的简洁与易用性。

官网文档:https://infinilabs.com/docs/latest/easysearch

【INFINI 动手实战训练营-北京站】海量数据不再头疼,使用 Easysearch 来实现降本增效,硬件直接减半

Easysearchliaosy 发表了文章 • 0 个评论 • 2258 次浏览 • 2024-01-16 00:44 • 来自相关话题

Workshop.png

您是否遇到过以下问题?

  • 当前部分原始日志压缩归档存放到 HDFS,但不能直接灵活查询;
  • 使用 Elasticsearch 存储日志,开销较大,硬件资源投入较高;
  • 当前日志集群不断增长,存储接近 PB 量级,且还在不断接入新的数据;
  • 希望降低日志保留成本,同时满足按需查询的需求,平衡性能和成本;
  • 集群规模大,分片过多,管理存在挑战,希望降低维护成本等。

针对使用 Elasticsearch 来作为日志存储的以上痛点,INFINI Labs 推出的 Easysearch 提供了若干存储优化的解决方案:

  • 优化措施一:集成高效压缩算法 Easysearch 采用业界最先进的 Zstd 压缩算法,高压缩率,低 CPU 消耗,针对 Doc Values、Store 字段进行高度无缝压缩,不影响正常的使用体验,可以降低 50% 的存储开销。
  • 优化措施二:无缝去除 Source 字段 Easysearch 利用 DocValues 和 BKD Tree 来重建 Source,合并冗余存储,不影响日志的正常检索和查看,可以大幅降低存储需求,在一些指标场景,甚至可以降低 80% 的存储开销。
  • 优化措施三:归档数据直接检索 您是否还在通过关闭索引来降低海量数据带来的集群压力,或者您是否已经将快照备份直接放到 S3 或者 HDFS 中了,现在通过 Easysearch 提供的归档数据的直接检索能力,可以进一步释放本地节点的磁盘空间,进而释放物理机器资源,并根据需要按需查询归档索引,而不需要恢复归档再查询,简单方便。

通过以上优化举措,我们可以用不到一半的机器即可承载原有的数据,并且结合 Easysearch 内置其它的内核优化,索引和查询性能也将大幅提升,同时集群更加稳定可靠。

快来与 INFINI Labs 的技术专家面对面,第一时间了解极限实验室的发布最新产品和功能特性,通过动手实战,快速掌握最前沿的搜索技术,并用于实际项目中。活动免费,欢迎报名参加。

活动时间:2024 年 1 月 18 日 13:30~17:30
活动地点:北京市海淀区 Wework 辉煌时代大厦 3 楼 3E 会议室

分享议题

  • Easysearch 总体介绍及搭建实战
  • Easysearch 存储优化原理与实践
  • Elasticsearch -> Easysearch 在线迁移实操
  • Console、Gateway、Loadgen 及 INFINI Labs 其他工具介绍与使用

参会提示

  • 请务必自备电脑(Windows 系统环境请提前安装好 Linux 虚拟机)
  • 请提前在 INFINI Labs 官网下载对应平台最新安装包(INFINI Easysearch、INFINI Gateway、INFINI Console)
  • 下载地址:https://www.infinilabs.com/download
  • 如有任何疑问可添加 INFINI Labs 小助手(微信号: INFINI-Labs)进行联系

微信号: INFINI-Labs

活动报名

名额有限,对 Easysearch 搜索引擎感兴趣的朋友们速度报名(扫描海报中二维码或点击此处 链接 即可免费报名)。

20231214-095304-qrcode.jpg

用 Easysearch 帮助大型车企降本增效

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最近某头部汽车集团需要针对当前 ES 集群进行优化,背景如下: ES 用于支撑包括核心营销系统、管理支持系统、财务类、IT 基础设施类、研发、自动驾驶等多个重要应用,合计超 50 余套集群,累计数据超 1.5PB 。 本文针对其中一个 ES 集群进行分享,该集群原本使用的是 ES 7.3.2 免费版,数据已经 130TB 了,14 个节点。写入数据时经常掉节点,写入性能也不稳定,当天的数据写不完。迫切需要新的解决方案。 分析业务场景后总结需求要点:主要是写,很少查。审计需求,数据需要长期保存。 这个需求比较普遍,处理起来也很简单:

  • 使用 Easysearch 软件,只需少量节点存储近两天的数据。
  • 索引设置开启 ZSTD 压缩功能,节省磁盘空间。
  • 每天索引数据写完后,第二天执行快照备份存放到 S3 存储。
  • 备份成功后,删除索引释放磁盘空间。
  • 需要搜索数据时,直接从快照搜索。

将近期的数据,存放到本地磁盘,保障写入速度。写入完毕的索引,在执行快照备份后,可删除索引,释放本地磁盘空间。

Easysearch 配置要点

path.repo: ["/S3-path"]
node.roles: ["data","search"]
node.search.cache.size: 500mb
  • path.repo : 指定 S3 存储路径,上传快照用。
  • node.roles : 只有 search 角色的节点,才能去搜索快照中的数据。
  • node.search.cache.size : 执行快照搜索时的,缓存大小。

更多信息请参考官方文档

旧数据迁移

通过 Console 将原 ES 集群的数据,迁移到新 Easysearch 集群。迁移时,复制 mapping 和 setting,并在 setting 中添加如下设置。

"codec": "ZSTD",
"source_reuse": true,

原索引数据量大,可拆分成多个小任务。 迁移完,索引存储空间一般节省 50% 左右。 原索引 279GB ,迁移完后 138GB。

搜索快照数据

挂载快照后,搜索快照里的索引和搜索本地的索引,语法完全一样。 如何判断一个索引是在快照还是本地磁盘呢?可以查看索引设置里的 settings.index.store.type 如果是 remote_snapshot ,说明是快照中的数据。如果是空值,则是集群本地的数据。
这次迁移,节省了 6 台主机资源。更重要的是,用上对象存储后,主机磁盘空间压力骤减。
这次介绍就到这里了,有问题联系我。

关于 Easysearch

Easysearch

INFINI Easysearch 是一个分布式的近实时搜索与分析引擎,核心引擎基于开源的 Apache Lucene。Easysearch 的目标是提供一个轻量级的 Elasticsearch 可替代版本,并继续完善和支持更多的企业级功能。与 Elasticsearch 相比,Easysearch 更关注在搜索业务场景的优化和继续保持其产品的简洁与易用性。

官网文档:https://infinilabs.com/docs/latest/easysearch

【INFINI 动手实战训练营-北京站】海量数据不再头疼,使用 Easysearch 来实现降本增效,硬件直接减半

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您是否遇到过以下问题?

  • 当前部分原始日志压缩归档存放到 HDFS,但不能直接灵活查询;
  • 使用 Elasticsearch 存储日志,开销较大,硬件资源投入较高;
  • 当前日志集群不断增长,存储接近 PB 量级,且还在不断接入新的数据;
  • 希望降低日志保留成本,同时满足按需查询的需求,平衡性能和成本;
  • 集群规模大,分片过多,管理存在挑战,希望降低维护成本等。

针对使用 Elasticsearch 来作为日志存储的以上痛点,INFINI Labs 推出的 Easysearch 提供了若干存储优化的解决方案:

  • 优化措施一:集成高效压缩算法 Easysearch 采用业界最先进的 Zstd 压缩算法,高压缩率,低 CPU 消耗,针对 Doc Values、Store 字段进行高度无缝压缩,不影响正常的使用体验,可以降低 50% 的存储开销。
  • 优化措施二:无缝去除 Source 字段 Easysearch 利用 DocValues 和 BKD Tree 来重建 Source,合并冗余存储,不影响日志的正常检索和查看,可以大幅降低存储需求,在一些指标场景,甚至可以降低 80% 的存储开销。
  • 优化措施三:归档数据直接检索 您是否还在通过关闭索引来降低海量数据带来的集群压力,或者您是否已经将快照备份直接放到 S3 或者 HDFS 中了,现在通过 Easysearch 提供的归档数据的直接检索能力,可以进一步释放本地节点的磁盘空间,进而释放物理机器资源,并根据需要按需查询归档索引,而不需要恢复归档再查询,简单方便。

通过以上优化举措,我们可以用不到一半的机器即可承载原有的数据,并且结合 Easysearch 内置其它的内核优化,索引和查询性能也将大幅提升,同时集群更加稳定可靠。

快来与 INFINI Labs 的技术专家面对面,第一时间了解极限实验室的发布最新产品和功能特性,通过动手实战,快速掌握最前沿的搜索技术,并用于实际项目中。活动免费,欢迎报名参加。

活动时间:2024 年 1 月 18 日 13:30~17:30
活动地点:北京市海淀区 Wework 辉煌时代大厦 3 楼 3E 会议室

分享议题

  • Easysearch 总体介绍及搭建实战
  • Easysearch 存储优化原理与实践
  • Elasticsearch -> Easysearch 在线迁移实操
  • Console、Gateway、Loadgen 及 INFINI Labs 其他工具介绍与使用

参会提示

  • 请务必自备电脑(Windows 系统环境请提前安装好 Linux 虚拟机)
  • 请提前在 INFINI Labs 官网下载对应平台最新安装包(INFINI Easysearch、INFINI Gateway、INFINI Console)
  • 下载地址:https://www.infinilabs.com/download
  • 如有任何疑问可添加 INFINI Labs 小助手(微信号: INFINI-Labs)进行联系

微信号: INFINI-Labs

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名额有限,对 Easysearch 搜索引擎感兴趣的朋友们速度报名(扫描海报中二维码或点击此处 链接 即可免费报名)。

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