Guida al dimensionamento degli Shard di Elasticsearch: Bilanciare Prestazioni e Scalabilità

Elasticsearch è un potente motore di ricerca e analisi distribuito che eccelle nella gestione di enormi volumi di dati. Tuttavia, ottenere prestazioni e stabilità ottimali dipende in modo significativo dal modo in cui si struttura la distribuzione dei dati, in particolare dal dimensionamento degli shard. Gli shard sono i blocchi fondamentali degli indici di Elasticsearch; determinano come i dati vengono partizionati, replicati e distribuiti tra i nodi del cluster. Un dimensionamento improprio degli shard può portare a gravi colli di bottiglia nelle prestazioni, a un aumento dell'overhead operativo o, al contrario, a risorse sottoutilizzate.

Questa guida fornisce un framework pratico per determinare la dimensione ottimale degli shard nel tuo cluster Elasticsearch. Esploreremo i compromessi critici tra prestazioni delle query, throughput di indicizzazione, resilienza del cluster e consumo di risorse per aiutarti a trovare il giusto equilibrio per il tuo specifico carico di lavoro.

Comprendere gli Shard di Elasticsearch

Prima di addentrarci nel dimensionamento, è essenziale capire cos'è uno shard e come funziona nell'architettura del cluster. Un indice in Elasticsearch è composto da uno o più shard primari. Ogni shard primario è un indice indipendente basato su Lucene che può contenere dati.

Shard Primari vs. Replica

Shard Primari: Contengono i dati effettivi. Sono responsabili delle operazioni di indicizzazione e ricerca. Quando si definisce il numero di shard primari per un indice, si decide come i dati verranno distribuiti orizzontalmente attraverso il cluster.
Shard Replica: Sono copie degli shard primari. Forniscono ridondanza (tolleranza ai guasti) e aumentano il throughput di ricerca consentendo di servire le query sia dalle copie primarie che da quelle di replica.

L'Impatto del Conteggio degli Shard

Il numero totale di shard (Primari + Replica) influisce direttamente sull'overhead del cluster. Ogni shard richiede memoria (heap space) e risorse CPU per monitorare il proprio stato e i metadati. Troppi shard piccoli sovraccaricano il nodo master e aumentano l'overhead di gestione del cluster, portando a un degrado delle prestazioni, anche se i singoli shard sono piccoli.

Vincoli Chiave e Raccomandazioni di Dimensionamento

Non esiste un singolo "numero magico" per la dimensione degli shard. La dimensione ottimale dipende fortemente dal volume dei dati, dalla velocità di indicizzazione e dai modelli di query. Tuttavia, la documentazione di Elasticsearch e le best practice della community offrono diverse linee guida cruciali.

1. Soglia di Dimensione: La Dimensione Ottimale dello Shard

Il fattore più critico è la dimensione dei dati contenuti in un singolo shard.

Dimensione Massima Raccomandata: Il consenso generale e le best practice suggeriscono di mantenere gli shard primari individuali tra 10GB e 50GB.
Massimo Assoluto: Sebbene tecnicamente possibile, superare i 100GB per shard è fortemente sconsigliato, poiché mette sotto stress le operazioni di recupero, le prestazioni di indicizzazione e la stabilità del cluster.

Perché il limite? Se un nodo fallisce, Elasticsearch deve riallocare (spostare o ri-replicare) gli shard memorizzati su quel nodo. Gli shard di grandi dimensioni aumentano significativamente il tempo necessario per il recupero, estendendo la finestra di resilienza ridotta. Inoltre, Lucene funziona meglio quando gestisce segmenti di medie dimensioni.

2. Soglia del Conteggio dei Documenti

Sebbene la dimensione sia fondamentale, anche il conteggio dei documenti è rilevante, specialmente per documenti molto piccoli.

Intervallo di Documenti Raccomandato: Puntare a shard contenenti tra 100.000 e 5 milioni di documenti.

Se i tuoi documenti sono estremamente piccoli (ad esempio, poche centinaia di byte), potresti raggiungere il limite di dimensione (50GB) prima di raggiungere la raccomandazione sul conteggio dei documenti. Al contrario, se i documenti sono molto grandi (ad esempio, blob JSON di diversi megabyte), potresti raggiungere rapidamente il limite di conteggio dei documenti rimanendo sotto il limite di dimensione.

3. Overhead del Cluster e Conteggio degli Shard

Limitare il numero totale di shard per nodo per gestire efficacemente il consumo di risorse.

Shard per GB di Heap: Una linea guida comune suggerisce di mantenere il numero totale di shard (primari + replica) tale per cui il cluster utilizzi circa 20 shard per 1GB di spazio heap allocato ai nodi dati.

Calcolo Esempio: Se i tuoi nodi dati hanno 30GB di heap allocati:

$$30 \text{ GB} \times 20 \text{ shard/GB} = 600 \text{ shard totali}$$

Se hai bisogno di 100 shard primari per un indice, dovresti assicurarti che il cluster abbia abbastanza nodi per mantenere gestibile l'overhead totale secondo questo rapporto.

Metodologia Pratica di Dimensionamento degli Shard

Utilizza i seguenti passaggi per calcolare il numero appropriato di shard primari per un nuovo indice in base alla dimensione totale prevista dei dati.

Passaggio 1: Stima della Dimensione Totale dell'Indice

Determina la quantità totale di dati che prevedi che questo indice memorizzerà durante il suo ciclo di vita operativo (ad esempio, 6 mesi o 1 anno).

Esempio: Prevediamo di memorizzare 2 TB di dati per il nostro indice logs-2024.

Passaggio 2: Definire la Dimensione Target dello Shard

Seleziona una dimensione target sicura basata sulle linee guida (ad esempio, 40GB).

Esempio: Dimensione target dello shard = 40 GB.

Passaggio 3: Calcolare gli Shard Primari Necessari

Dividi la dimensione totale stimata per la dimensione target dello shard. Arrotonda sempre per eccesso al numero intero più vicino.

$$\text{Shard Primari} = \text{Ceiling} \left( \frac{\text{Dimensione Totale Indice}}{\text{Dimensione Target Shard}} \right)$$

Esempio di Calcolo (2 TB = 2048 GB):
$$\text{Shard Primari} = \text{Ceiling} \left( \frac{2048 \text{ GB}}{40 \text{ GB}} \right) = \text{Ceiling}(51.2) = 52$$

In questo scenario, dovresti creare l'indice con 52 shard primari.

Passaggio 4: Determinare il Conteggio delle Replica

Decidi il conteggio delle replica in base alle tue esigenze di resilienza e volume di ricerca.

Resilienza: Imposta number_of_replicas ad almeno 1 (per alta disponibilità).
Prestazioni di Ricerca: Se il traffico di ricerca è elevato, usa 2 o più repliche.
Esempio: Scegliamo 1 replica per la tolleranza ai guasti standard.

Impostazioni Finali dell'Indice: 52 shard primari e 1 replica (totale 104 shard).

Passaggio 5: Distribuire tra i Nodi

Assicurati che il tuo cluster disponga di un numero sufficiente di nodi (e di spazio heap sufficiente) per ospitare questi shard in modo efficace, mantenendo la regola di 20 shard/GB di heap.

Gestione del Ciclo di Vita e Ridimensionamento degli Indici

Elasticsearch non supporta il ridimensionamento del numero di shard primari su un indice esistente e non vuoto. Questa è una limitazione critica da ricordare durante la progettazione iniziale.

Il Ruolo della Gestione del Ciclo di Vita degli Indici (ILM)

Per i dati di serie temporali (log, metriche), la best practice è sfruttare la Gestione del Ciclo di Vita degli Indici (ILM) e la funzionalità Rollover.

Invece di creare un unico indice grande e difficile da gestire, si crea un alias di rollover che punta a un modello (template).

Fase Hot: I dati vengono scritti nell'indice attivo corrente. ILM monitora questo indice in base alle dimensioni o all'età (ad esempio, esegue il rollover quando raggiunge i 40GB).
Rollover: Quando la soglia viene raggiunta, Elasticsearch crea automaticamente un nuovo indice basato sul modello (con il numero calcolato di shard primari) e sposta l'alias per puntare al nuovo indice. L'indice precedente passa a una fase diversa (Warm/Cold).

Questo approccio consente di mantenere shard con dimensioni coerenti e prestazioni ottimizzate durante tutto il ciclo di vita dei dati.

Quando è Necessario il Re-sharding (Avanzato)

Se un indice esistente cresce ben oltre la raccomandazione di 50GB a causa di modelli di dati imprevisti, è necessario utilizzare l'API Reindex per correggere la distribuzione degli shard:

Creare un nuovo indice con la configurazione degli shard corretta (ottimale).
Utilizzare l'API Reindex per copiare tutti i dati dall'indice vecchio e mal dimensionato a quello nuovo.
Aggiornare gli alias per puntare al nuovo indice.
Eliminare il vecchio indice.

Attenzione al Reindexing: Il reindexing è un'operazione ad alta intensità di risorse. Dovrebbe essere pianificato durante i periodi di basso traffico e richiede risorse di cluster sufficienti per gestire il carico simultaneo di indicizzazione e copia.

Riepilogo delle Best Practice

Area	Best Practice / Linea Guida
Dimensione Singolo Shard	Mantenere gli shard primari tra 10GB e 50GB (max 100GB).
Conteggio Documenti	Puntare a 100k - 5M documenti per shard (secondario rispetto alla dimensione).
Overhead Cluster	Limitare gli shard totali (primari + replica) a circa 20 shard per 1GB di heap sui nodi dati.
Gestione Indici	Utilizzare la Gestione del Ciclo di Vita degli Indici (ILM) e il Rollover per i dati di serie temporali per garantire un dimensionamento ottimale continuo.
Ridimensionamento	Non tentare di modificare il conteggio degli shard primari su indici attivi; utilizzare l'API Reindex per migrare i dati a un nuovo indice correttamente dimensionato.

Aderendo a queste linee guida sulle dimensioni e utilizzando ILM per la gestione continua, puoi assicurarti che il tuo cluster Elasticsearch rimanga performante, scalabile e resiliente contro i guasti operativi.