Elasticsearch는 분산형 전문 검색 및 분석 엔진으로, 대량의 데이터를 빠르게 저장, 검색 및 분석하고 거의 실시간으로 이용할 수 있게 해줍니다. 이 튜토리얼에서는 Elasticsearch가 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 어떻게 구성, 설치 및 실행할 수 있는지 알아보게 됩니다. 또한, 이점과 Elasticsearch의 사용 목적에 대해서도 이해할 수 있습니다. 그럼 시작해보겠습니다.
ElasticSearch란?
Elasticsearch는 오픈 소스 검색 및 분석 엔진으로, 실시간으로 대량의 데이터를 저장, 검색 및 분석할 수 있게 해줍니다. 루센 검색 엔진 라이브러리를 기반으로 하며, 분산 및 확장 가능한 검색 기능을 제공하도록 설계되어 있어 전자상거래, 로그 분석, 비즈니스 인텔리전스 등 다양한 애플리케이션에 이상적입니다.
Elasticsearch를 사용하면 텍스트, 숫자, 날짜 및 지리적 데이터를 포함하여 구조화된 및 비구조화된 데이터를 인덱싱하고 검색할 수 있습니다. 또한 데이터에 대해 복잡한 검색 및 집계를 수행할 수 있는 강력한 검색 API를 제공하며, 데이터의 실시간 분석 및 시각화도 가능합니다.
Elasticsearch는 Logstash 및 Kibana와 같은 Elastic Stack의 다른 구성 요소와 함께 자주 사용되며, 이들은 데이터 수집, 처리 및 시각화를 위한 추가 기능을 제공합니다. 이러한 도구들을 함께 사용하면 강력하고 유연한 검색 및 분석 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.
ElasticSearch 사용의 이점
이제 “Elasticseach란?” 섹션을 읽은 후 ElasticSearch 사용의 이점에 대해 알아보겠습니다. 다음은 ElasticSearch 사용의 몇 가지 주요 이점입니다.
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빠른 검색: ElasticSearch는 매우 빠른 검색 결과를 제공하여 속도가 중요한 애플리케이션에 이상적입니다. 수백만 개의 문서를 실시간으로 검색하고 결과를 몇 밀리초 안에 반환할 수 있습니다.
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확장성: ElasticSearch는 매우 확장 가능하게 설계되어 있으며 많은 양의 데이터를 처리하기 쉽습니다. 여러 서버에 걸쳐 데이터를 인덱싱하고 검색할 수 있으므로 분산 애플리케이션에 이상적입니다.
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유연성: ElasticSearch는 매우 유연하며 전체 텍스트 검색, 분석, 로깅 등 다양한 애플리케이션에 사용할 수 있습니다. 또한 다양한 데이터 유형을 지원하고 퍼지 검색, 부분 일치 등 다양한 검색 옵션을 제공합니다.
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고가용성: ElasticSearch는 데이터 복제 및 자동 장애 조치(failover)와 같은 내장 기능으로 고가용성을 지향하도록 설계되어 있습니다. 이를 통해 데이터가 항상 사용 가능하고 하드웨어 장애로부터 보호되는 것을 보장합니다.
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오픈 소스: ElasticSearch는 오픈 소스로, 사용이 무료이며 특정 요구사항에 맞게 커스터마이징할 수 있습니다. 또한 개발자들이 그 발전에 기여하고 지원을 제공하는 활발하고 큰 커뮤니티를 보유하고 있습니다.
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통합: ElasticSearch는 로그스태시, 키바나 등과 같은 기타 기술과 쉽게 통합할 수 있습니다. 이를 통해 검색, 분석 및 시각화를 결합하는 강력한 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있습니다.
전반적으로 ElasticSearch는 다양한 애플리케이션에서 사용할 수 있는 강력하고 융통성 있는 검색 및 분석 솔루션을 제공합니다. 확장성, 속도 및 융통성 덕분에 모든 규모의 기관에게 이상적인 선택입니다. 이제 이 Elasticsearch 자습서에서 Elasticsearch가 어떻게 사용되는지 알아보겠습니다.
ElasticSearch 설치 방법
이제 Elasticsearch를 설치하는 방법을 읽어보겠습니다.
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Elasticsearch 다운로드 페이지로 이동하여 https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch 운영 체제에 맞는 패키지를 다운로드하세요. Elasticsearch는 Windows, Linux, Mac OS X에서 사용할 수 있습니다.
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다운로드한 패키지를 컴퓨터의 디렉토리에 추출하세요. Windows에서는 다운로드한 파일을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 “모두 추출”을 선택하여 패키지를 추출할 수 있습니다. Linux 및 Mac OS X에서는 명령 줄을 사용하여 패키지를 추출할 수 있습니다.
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Elasticsearch를 사용하려면 시스템에 Java가 설치되어 있어야 합니다. Java가 설치되어 있지 않다면 https://www.java.com/en/download/에서 최신 버전을 다운로드하여 설치하십시오.
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터미널이나 명령 프롬프트 창을 열고 Elasticsearch 패키지를 추출한 디렉토리로 이동하십시오.
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다음 명령어를 입력하여 Elasticsearch 실행 파일을 실행하십시오:
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Elasticsearch가 실행되기 시작하면 터미널이나 명령 프롬프트 창에 로그 메시지가 표시되어 Elasticsearch가 시작되고 있음을 알 수 있습니다.
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Elasticsearch가 실행 중인지 확인하려면 웹 브라우저를 열고 http://localhost:9200으로 이동하세요. 여러분의 Elasticsearch 클러스터에 대한 정보를 포함하는 JSON 응답, 예를 들어 버전 번호와 클러스터 이름을 보게 될 것입니다.
이제 끝났습니다! 이제 시스템에 Elasticsearch를 설치했습니다. 이제 Elasticsearch를 사용하여 데이터를 인덱싱, 검색 및 분석하실 수 있습니다. Elasticsearch는 특정 요구 사항에 맞게 구성하고 사용자 정의할 수 있으며, Elasticsearch의 성능을 극대화할 수 있도록 도와주는 많은 플러그인과 도구가 있습니다.
Elasticsearch 구성하는 방법
Elasticsearch를 구성하려면 다음 단계를 따르세요:
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Elasticsearch 설치의 루트 디렉토리에 있는 Elasticsearch 설정 디렉토리로 이동하세요.
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텍스트 편집기로 elasticsearch.yml 파일을 열어 보세요. 이 파일은 Elasticsearch의 기본 구성 설정을 포함하고 있습니다.
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Configure the settings in the elasticsearch.yml file. Some of the important settings that you may want to configure include:
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‘cluster.name’: 이 설정은 엘라스틱서치 클러스터의 이름을 지정합니다. 클러스터의 모든 노드가 동일한 클러스터 이름을 가지고 있는지 확인하세요.
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‘node.name’: 이 설정은 현재 노드의 이름을 지정합니다. 클러스터의 각 노드는 고유한 노드 이름을 가져야 합니다.
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‘network.host’: 이 설정은 엘라스틱서치가 바인드할 네트워크 주소를 지정합니다. 기본적으로 엘라스틱서치는 로컬 루프백 주소(127.0.0.1)에 바인드되어 있으며, 이는 동일한 기계에서만 액세스할 수 있음을 의미합니다. 다른 기계에서 엘라스틱서치에 액세스하려면 이 설정을 컴퓨터의 IP 주소로 설정해야 합니다.
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‘http.port’: 이 설정은 Elasticsearch가 HTTP 트래픽을 위해 수신 대기하는 포트를 지정합니다. 기본적으로 Elasticsearch는 포트 9200에서 수신 대기합니다.
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‘path.data 및 path.logs’: 이 설정들은 Elasticsearch가 각각 데이터와 로그를 저장할 디렉토리를 지정합니다.
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elasticsearch.yml 파일을 저장하세요.
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변경 사항이 적용되도록 Elasticsearch를 다시 시작하세요.
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웹 브라우저에서 ‘http://localhost:9200’로 이동하여 Elasticsearch가 업데이트된 구성으로 실행 중인지 확인하세요.
‘elasticsearch.yml’ 파일 외에도 ‘jvm.options’와 같은 다른 설정 파일을 수정하고자 할 수 있습니다. 이 파일은 Elasticsearch용 JVM 설정을 포함하고 있으며, ‘log4j2.properties’는 Elasticsearch의 로깅 동작을 제어합니다.
Elasticsearch 실행하기
Elasticsearch를 실행하려면 다음 단계를 따르세요:
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Elasticsearch 다운로드: Elasticsearch 웹사이트(https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch)로 이동하여 운영 체제에 맞는 적절한 패키지를 다운로드하세요.
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패키지 추출: 패키지의 내용을 시스템의 디렉토리에 추출하세요.
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Elasticsearch 설정: config 디렉토리에서 elasticsearch.yml 파일을 열고 필요한 설정 변경을 진행하세요. 예를 들어 클러스터 이름, 노드 이름, 네트워크 설정 등을 설정하세요.
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Elasticsearch 시작: 명령 프롬프트 또는 터미널 창을 열고 Elasticsearch가 설치된 디렉토리로 이동한 다음 bin/elasticsearch 명령을 실행하세요. Windows에서는 bin/elasticsearch.bat 파일을 더블 클릭하여 대신 실행할 수도 있습니다.
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Elasticsearch 실행 확인: 웹 브라우저를 열고 http://localhost:9200로 이동하세요. Elasticsearch 클러스터에 대한 정보가 포함된 JSON 객체를 볼 수 있어야 합니다.
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Elasticsearch와 상호 작용: REST API 또는 선택한 프로그래밍 언어용 클라이언트 라이브러리를 사용하여 Elasticsearch와 상호 작용할 수 있습니다.
Elasticsearch를 사용하는 경우, 특정 용도에 맞게 적절하게 보안 및 설정을 구성하는 것이 중요합니다. 또한, Elasticsearch 설치의 크기와 복잡성에 따라 JVM 힙 크기 및 기타 설정을 조정해야 할 수도 있습니다.
Elasticsearch 작동 방식
Elasticsearch는 분산 형태의 전문 검색 및 분석 엔진으로, 데이터를 문서 형태로 저장하고 인덱싱하여 빠른 검색 및 분석 기능을 제공합니다. Elasticsearch의 작동 방식에 대한 간단한 설명은 다음과 같습니다:
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데이터는 Elasticsearch에 JSON 문서 형태로 저장되며, 각 문서는 데이터를 저장하는 필드를 가지고 있습니다.
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문서가 인덱싱되면 Elasticsearch는 텍스트를 개별 단어(토큰이라고 함)로 분해하여 역방향 인덱스에 저장합니다. 역방향 인덱스는 각 단어를 포함하는 문서에 매핑하는 데이터 구조입니다.
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쿼리를 검색할 때 Elasticsearch는 역방향 인덱스를 사용하여 관련 문서를 빠르게 찾은 다음, 쿼리에 따른 관련성 점수를 계산하여 가장 관련성이 높은 결과를 먼저 반환합니다.
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Elasticsearch는 분산 시스템으로, 클러스터 내의 여러 노드에 데이터가 분산되어 있습니다. 각 노드는 데이터의 일부를 저장하고 인덱싱 및 검색 쿼리에 참여합니다.
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Elasticsearch는 클러스터 내의 노드에 데이터를 분배하기 위해 샤딩이라는 기술을 사용합니다. 각 샤드는 데이터의 일부이며, 각 노드에 여러 샤드를 저장할 수 있습니다. 이를 통해 Elasticsearch는 클러스터에 더 많은 노드를 추가하여 수평적으로 확장할 수 있습니다.
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Elasticsearch는 또한 복제를 지원하며, 이는 각 샤드가 클러스터 내의 다른 노드에 하나 이상의 복사본을 저장할 수 있음을 의미합니다. 이는 노드 오류 시 중복성과 고가용성을 제공합니다.
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Elasticsearch는 복잡한 쿼리, 집계 및 데이터 분석을 수행할 수 있는 강력한 검색 API를 제공합니다. 또한 Kibana를 시각화 도구로, Logstash를 데이터 수집 도구로 Elastic Stack의 다른 도구와 함께 사용할 수 있습니다.
Elasticsearch의 작동 방식을 읽은 후 이제 Elasticsearch가 어떻게 사용되는지 읽어보겠습니다.
Elasticsearch의 일반적인 사용 사례
다음은 Elasticsearch의 몇 가지 일반적인 사용 사례입니다.
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검색: Elasticsearch는 웹사이트와 애플리케이션에서 검색 기능을 제공하는 데 자주 사용됩니다. 대량의 데이터를 빠르게 검색하고 사용자에게 관련 결과를 제공할 수 있습니다.
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로깅 및 로그 분석: Elasticsearch는 서버, 애플리케이션, 네트워크 장치 등 다양한 소스에서 로그 데이터를 수집, 저장 및 분석하는 데 일반적으로 사용됩니다. 문제를 식별하고 성능을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
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E-commerce: Elasticsearch is frequently used for powering search and product recommendations on e-commerce websites. It can help customers quickly find products and improve their shopping experience.
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콘텐츠 검색: Elasticsearch는 미디어 회사에서 뉴스 기사와 소셜 미디어 게시물과 같은 많은 양의 콘텐츠를 검색하는 데 사용되어 사용자에게 관련 결과를 제공합니다.
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비즈니스 인텔리전스: Elasticsearch는 많은 양의 데이터를 분석하고 비즈니스 운영에 대한 통찰력을 제공하는 데 사용할 수 있습니다. 비즈니스가 데이터 기반 결정을 내리고 운영을 최적화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
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보안 분석: Elasticsearch는 방화벽, 침입 탐지 시스템 및 기타 보안 장치의 로그와 같은 보안 관련 데이터를 분석하는 데 사용할 수 있습니다. 보안 위협을 감지하고 방지하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
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지리적 검색: 일리락서치는 최근접 매장 찾기나 고객 위치 데이터 분석과 같은 위치 기반 검색 및 분석을 위해 사용됩니다.
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머신 러닝: 일리락서치는 사기 탐지나 고객 행동 예측과 같은 데이터의 패턴과 이상 현상을 자동으로 식별하기 위해 머신 러닝 알고리즘과 함께 사용될 수 있습니다.
이것은 일리락서치가 어떻게 사용되는지 이해하기 위한 몇 가지 예시일 뿐입니다. 그 유연성과 확장성으로 인해 그것은 다양한 애플리케이션에 대한 귀중한 도구입니다.
Kubernetes 관리에서 Elasticsearch의 도움
일리락서치는 Kubernetes 클러스터를 관리하는 데 사용될 수 있으며, 특히 로깅 및 모니터링 영역에서 사용됩니다. Elasticsearch를 Kubernetes와 통합함으로써, 컨테이너와 Kubernetes 클러스터에서 실행되는 서비스에 의해 생성된 로그를 수집하고 인덱싱하는 데 Elasticsearch를 사용할 수 있습니다. 이를 통해 문제를 식별하고 문제를 해결하기 위해 로그를 쉽게 검색하고 분석할 수 있습니다.
또한, Elasticsearch는 Kubernetes 클러스터의 성능과 상태를 모니터링하기 위해 메트릭 데이터를 수집하고 인덱싱하여 사용할 수 있습니다. 이를 통해 메트릭 데이터를 시각화하고 분석하여 클러스터에 영향을 미치기 전에 추세와 잠재적 문제를 식별할 수 있습니다.
Elasticsearch와 Kubernetes를 통합하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 오픈 소스 도구가 있습니다. 예를 들어 Fluentd, Logstash 및 Metricbeat입니다. 이러한 도구를 사용하여 Kubernetes에서 Elasticsearch로 로그 및 메트릭 데이터를 수집하고 전달하여 인덱싱 및 분석을 수행할 수 있습니다.
마지막 생각
Elasticsearch는 비즈니스 및 조직이 대량의 데이터를 효율적으로 저장, 검색 및 분석하는 데 도움이 되는 강력하고 다재다능한 검색 및 분석 엔진입니다. 그 확장성, 속도 및 정확성으로 인해 검색 엔진, 이커머스 플랫폼 및 비즈니스 인텔리전스 시스템과 같은 애플리케이션에 이상적인 도구입니다. Elasticsearch를 사용하면 개발자는 애플리케이션에 강력한 검색 및 분석 기능을 구축할 수 있고 사용자는 필요한 정보를 빠르게 검색할 수 있습니다.
이 Elasticsearch 튜토리얼을 읽은 후에는 Elasticsearch가 무엇인지; Elasticsearch의 용도; Elasticsearch의 작동 방식; 그리고 설치, 구성 및 실행 방법에 대한 아이디어를 얻었을 것입니다.
다음 기사를 읽기 위해 계속 지켜봐 주세요!