赵弘扬:阿里云 Elasticsearch 技术演进之路
分享嘉宾:赵弘扬 阿里云 高级产品专家
出品平台:DataFunTalk
导读: 全文将围绕以下三方面内容介绍阿里云Elasticsearch技术。
- 阿里云Elasticsearch业务
- 阿里云Elasticsearch日志Serverless服务
- 阿里云Elasticsearch技术演进之路
01 阿里云Elasticsearch业务
1. 业务规模
阿里云Elasticsearch业务(简称ES),从2017年至今已经服务了几千个客户,数据规模达20PB,在公共云上拥有10000+集群,10W+节点规模,是一个成熟的云原生服务。
2. Elasticsearch在日志场景通常会遇到的问题
在企业的数字化转型过程中会生成大量日志数据,企业通过Elasticsearch满足日志检索、存储、归档审计的需求,而这些需求归根结底都会落到成本的增加,体现在以下三个方面:
- 海量日志数据 :日志和业务数据的根本区别在于,日志规模的大小与业务系统的复杂度相关。在业务量不大的情况下,也会生成海量日志数据,会产生大量的数据存储开销。
- 并发性能瓶颈 :海量日志的采集、消费或存储,都会产生并发性能瓶颈,进而引发稳定性风险。
- 大规模集群 :海量日志数据的检索、归档、监控等,需要维护复杂的运维系统,这样大规模的集群的运维复杂度风险较高。
3. 风险解读
在正常情况下,流量到ES协调节点,然后将数据写入Data Node;当流量变成正常情况的10倍时,对ES集群的压力就变得很大,一系列问题会接踵而来。
这种情况可以通过集群扩容的方式进行缓解,但扩容的同时又会产生新的问题:
① 稳定性风险
- 事先演练扩容:扩容过程复杂,演练仿真度模拟困难,风险降低困难。
- 应急扩容:应急扩容对业务有不可逆的负面影响
② 运维复杂度风险
- 集群规模增加,硬件运维/系统运维成本倍数增加。
- 索引数据的管理复杂度增加,数据稳定性管理成倍增加。
③ 成本风险
- 流量波动日趋常态。
- ES集群水位冗余量极大(50%以上),成本冗余。
02 阿里云Elasticsearch日志Serverless服务
1. 日志Serverless服务能力解读
基于上述问题和风险,阿里云引入了 两个新功能 :
① Indexing Service
Indexing Service是一个超大的ES集群阵列,专做Indexing Build,每个客户可灵活使用,它具有以下特性:
- 高性能写入 :ES内核层优化,将单位资源写入性能提升了150%,并通过“削峰填谷”的云原生特性,为客户在单位时间内保留海量算力。
- **物理复制:**通过segment级的实时物理复制,平均数据延迟在百毫秒级内。
- **异地容灾高可用:**异地多活架构,服务本身的高可用性。
图中灰色虚线内是用户的ES集群,当流量洪峰到来时,用户可以将流量转发至Indexing Service的SLB中进行build index,然后通过segment merge的方式,回到用户ES集群的Data Node。这样通过外部的云上弹性服务,减轻了用户ES集群压力,实现秒级弹性扩缩容的需求。
② 智能海量存储引擎
智能海量存储引擎服务化,多级存储及索引调度能力,无需关注存储介质。服务化能力指用户无需为ES数据节点预留空间,可以做到按需存储数据,以解决资源冗余的问题,进而降低成本,它具有以下特性:
- 高查询性能 :多级存储及cache优化,用更低的费用获得更优的IOPS。
- 计算存储分离 :存算资源完全解耦,提升索引迁移及恢复的速度,有效提升集群扩展性。
- 全自动索引生命周期管理: 基于简单的索引周期配置,智能化托管索引生命周期调度的全过程。
- 异地容灾高可用: 异地多活架构,存储服务本身的高可用性保障。
2. 日志Serverless服务价值解读
① Serverless日志写入服务:Indexing Service
通过读写分离架构,ES集群的数据写入在云端服务进行托管加速,为用户实例和云端服务搭建桥梁,依托云端弹性计算能力,突破本地集群的物理资源限制。
对比开源ELK生态:
- 云端10倍写入弹性扩缩,并实现秒级切换。
- 计算资源降低50%以上,按需使用,按实际写入流量付费。
② Serverless日志存储服务:智能海量存储引擎
基于计算存储分离架构及多层存储介质混合,提供可靠的海量弹性低成本存储并保证查询性能,无须提前预留集群存储容量,根据实际数据的存储量按量计费。
- 超低存储成本 :相较于普通云盘存储成本降低70%。
- 单集群PB级数据存储查询 :相比Searchable snapshot查询,性能提升10倍,无须额外数据备份,长时间数据存储随时可查。
3. Elasticsearch日志Serverless服务发布
全球范围内首个在云上提供Serverless能力的云原生Elasticsearch服务,其核心价值体现在三个方面:
- 云端写入10倍能力提升,解决时序日志数据高并发写入瓶颈。
- 成本降低70%,优化集群计算/存储资源成本,提供按需使用,按实际流量/存储空间付费。
- 云原生Serverless,降低大规模集群运维复杂度,支持秒级弹性伸缩和全托管式免运维服务。
4. 真实案例收益
①客户场景描述
汽车行业的IT系统,大多是分批建设,技术架构及系统复杂有历史包袱,IDC、多云架构比较普遍。新兴的业务部门,一方面需要满足政策合规要求,一方面希望对整体日志数据进行价值挖掘,通常会遇到如下问题:
- 新业务场景日志增量快:要有可靠的扩展效率。
- 日志数据规模超大:需要兼备低存储成本和高性能的要求。
- 历史包袱重:要有快速对接原有云上/云下的IT系统的能力。
- 未来应用场景复杂:未来人与车、车与车基、车与车等丰富的应用场景丰富,要能适配未来的变化。
②方案构架及价值点
- 相同ES集群规模,提升近10倍写入能力。
- 相同业务流量,降低近70%计算成本。
- 100%的开源Interface,与存量IT系统高效衔接。
- Elasticsearch在安全、日志方向持续发力,未来应用场景将越来越丰富。
03 阿里云Elasticsearch技术演进之路
阿里云Elasticsearch技术演进图
Elasticsearch未来的发展会继续在云原生Serverless上进行演进和迭代,在日志场景下优化成本,通过服务化的能力提升日志场景中的ES产品的易用性,帮助客户解决日志场景下前置日志链路上的问题。
同时,与ES社区就Elasticsearch TSDB时序引擎进行共建,相信很快可以在未来的ES新版本中推出TSDB能力。
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