nayeonkeum / 17th_conference_chungochaeknara

실시간 데이터를 이용한 ElasticSearch 클러스터 최적화

실시간 데이터를 이용한

Elasticsearch 인덱싱 성능 최적화

Introduction

실시간 데이터를 이용한 Elastic 인덱싱 성능 최적화 실험 및 결과 보고

Data

알라딘 API 데이터 스키마 이용 필드가 더 많이 중첩되어있는 상황을 가정하여 nested field 추가

Environment

Architecture

Indexing Optimization

IR Indexing Rate
IL Indexing Latency

Dynamic Mapping vs Static Mapping

분류	Dynamic	Static
IR
	604.83 /s	638.24 /s
IL
	0.3ms	0.17ms

• Static Mapping 일 때 최대 성능
• 성능 향상
  • IR 약 1.06배 증가
  • IL 약 1.78배 감소

Number of Primary Shards

분류	2 shards	4 shards	8 shards	16 shards
IR
	653.18 /s	640.79 /s	647.39 /s	640.91 /s
IL
	0.20ms	0.23ms	0.34ms	0.44ms

• 2 Primary shards 일 때 최대 성능
• 성능 향상
  • IR 약 1.02배 증가
  • IL 약 1.60배 감소

Number of Data nodes

분류	2 nodes	3 nodes	4 nodes
IR
	653.18 /s	590.86 /s	554.23 /s
IL
	0.20ms	0.26ms	0.32ms

• 2 Data nodes 일 때와 성능 변화 X

Nested field vs Unnested field

분류	Nested	Unnested
IR
	653.18 /s	1983.51 /s
IL
	0.20ms	0.07ms

• Unnested field 일 때 최대 성능
• 성능 향상
  • IR 약 3.04배 증가
  • IL 약 2.86배 감소

Conclusion

성능 변화

Before Optimization	After Optimization
1 Ingest node	1 Ingest node
1 Master(Data) node	1 Master(Data) node
0 Data-only node	1 Data-only node
1 Primary shard	2 Primary shard
1 Replica shard	1 Replica shard
Dynamic mapping	Static mapping
IR: 604.83 /s	IR: 1983.51 /s
IL: 0.32 ms	IL: 0.07 ms

한계

• PC가 한 대여서 구성의 이점 누리기 어려움
• SSD를 이용하기 때문에 GC로 인한 성능 편차 존재
• 실험의 용이성을 위해 데이터 스트림을 일정하게 하여 실제 환경과 거리감 존재
• 검생 성능 고려 X