1、ES

1.1 内存:ES非常消耗内存,不是JVM用到的内存,而是机器的物理内存,ES在运行期间对JVM Heap(堆内存)的需求较小

实践建议:

  • 数据量过百万,建议单台服务器的内存至少要有16GB;
  • 数据量过亿,建议单台服务器的内存至少要有64GB

1.2 CPU:ES集群对CPU的要求比较低

实践建议:

  • 小型集群(开发/测试):2-4个vCPU。
  • 中型集群(中等负载的生产环境):8-16个vCPU。
  • 大型集群(高负载的生产环境):16个以上的vCPU

1.3 JVM配置:ES服务中,JVM Heap 堆内存一般不超过服务器物理内存的一半,建议1/4。

2、Logstash

CPU: 2-4个vCPU,具体取决于日志处理和过滤的复杂度。

内存: 至少4GB RAM,推荐8GB RAM或更多,具体取决于处理的数据量。

存储: 通常不需要大量存储,因为Logstash处理完数据后会将其转发到Elasticsearch。

3、Kibana

CPU: 2-4个vCPU。

内存: 至少4GB RAM,推荐8GB RAM或更多,具体取决于用户查询和仪表盘的复杂度。

存储: 通常不需要大量存储,除非在Kibana中保存了大量的持久化仪表板和可视化。

4、建议中型生产环境的Elastic Stack集群:

Elasticsearch:

3个主节点,每个节点:4 vCPU, 8GB RAM。

3个数据节点,每个节点:8 vCPU, 32GB RAM, 2TB SSD。

Logstash:

2个实例,每个实例:4 vCPU, 8GB RAM。

Kibana:

2个实例,每个实例:4 vCPU, 8GB RAM。

Beats:

部署在每个需要收集数据的主机上,资源需求较低,例如:1 vCPU, 1GB RAM。

点赞(0) 打赏

评论列表 共有 0 条评论

暂无评论

微信公众账号

微信扫一扫加关注

发表
评论
返回
顶部