최신 Elastic 및 Microsoft Azure 통합 기능을 시작하여 운영을 간소화하고 Azure 환경에 대한 가시성을 극대화할 수 있는 방법을 알아보세요.

Elastic에서는 최근에 <a href="https://www.elastic.co/kr/blog/experience-elasticsearch-microsoft-azure-portal">Azure 포털 내에서 사용자가 Elasticsearch를 찾고, 배포하고, 관리할 수 있다</a>고 발표했습니다. 이 새로운 통합 기능은 이미 알고 있는 Azure 포털 및 도구를 통해 간소화된 온보딩 경험을 제공하므로 외부 서비스에 등록하거나 청구 정보를 구성할 필요 없이 Elastic을 쉽게 배포할 수 있습니다. 
이 블로그 게시물에서는 Azure에서 Elasticsearch 리소스를 생성하고 관리하는 방법과 Azure 로그 및 메트릭을 Elastic으로 자동 수집하는 방법에 대해 알아봅니다. 자세한 내용은 <a href="https://www.elastic.co/guide/en/cloud/current/ec-azure-marketplace-native.html">설명서</a>를 참조하세요.
 <h3>Azure 콘솔에서 시작하기</h3>먼저 <a href="https://portal.azure.com">Azure</a> 포털에 로그인합니다. Azure에서 Elasticsearch 리소스를 생성하는 데 필요한 단계를 살펴보겠습니다. 백그라운드에서는 이 프로세스가 Elastic Cloud로 마켓플레이스 구독을 프로비저닝합니다.
<ol>
	<li aria-level="1">Azure 계정은 Elasticsearch를 배포하려는 구독에 대한 소유자 권한을 가지고 있어야 합니다. Azure 구독에 대한 자세한 내용은 <a href="https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cost-management-billing/manage/add-change-subscription-administrator#assign-a-subscription-administrator">Microsoft Azure 설명서</a>를 참조하세요.</li>
</ol><ol start="2">
	<li aria-level="1">Azure 검색 창에서 <code>Elasticsearch</code>를 검색합니다. 또는 이 <a href="https://portal.azure.com/#blade/Microsoft_Azure_Marketplace/GalleryItemDetailsBladeNopdl/id/elastic.ec-azure-pp">마켓플레이스 리스팅</a>에서 통합에 액세스할 수 있습니다.</li>
	<li aria-level="1"><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt6482bdb25c932ce5/60a6b2b54adeb65c03d75564/search_bar.png" data-sys-asset-uid="blt6482bdb25c932ce5" alt="Screenshot of Azure portal search bar" style="display: block; margin: auto;"></li>
</ol><ol start="3">
	<li aria-level="1">추가를 클릭하여 Elasticsearch 리소스 생성을 시작합니다.</li>
</ol><ol start="4">
	<li aria-level="1">필요한 리소스 세부 정보를 입력합니다.</li>
</ol><ul>
	<li aria-level="1">구독 - 이 마켓플레이스 구독이 적용될 Azure 구독입니다.</li>
	<li aria-level="1">리소스 그룹 - Elasticsearch 리소스와 연결되는 리소스 그룹입니다.</li>
	<li aria-level="1">리소스 이름 - Elasticsearch 리소스의 이름입니다.</li>
	<li aria-level="1">리전 - Elasticsearch가 배포될 리전입니다. 시간이 지나면서 Azure 리전이 추가될 것입니다. 자세한 내용은 <a href="https://www.elastic.co/guide/en/cloud/current/ec-azure-marketplace-native.html">설명서</a>를 참조하세요.</li>
	<li aria-level="1">크기 - Elasticsearch 리소스의 크기입니다. 기본 클러스터 크기는 480GB의 저장 공간과 16GB의 RAM입니다. 리소스가 생성된 후에 클러스터 크기를 수정할 수 있습니다.</li>
	<li aria-level="1">요금제 - Elasticsearch는 사용한 만큼 지불하는 요금제를 사용합니다.</li>
	<li aria-level="1">가격 - 리전 및 배포 크기를 기반으로 하는 대략적인 가격입니다(리소스가 생성된 후 수정 가능). 전체 가격 목록은 <a href="https://cloud.elastic.co/pricing">Elastic Cloud 요금제 계산기를 참조하세요</a>.<img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt452b884e92b42499/60a6d70feab8ca74ace852ab/Create_Elastic_R_(1).png" data-sys-asset-uid="blt452b884e92b42499" alt="Screenshot of how to create an Elastic resource" style="display: block; margin: auto;"></li>
</ul><ol start="5">
	<li aria-level="1">로그 및 메트릭을 구성합니다. 이러한 플래그를 사용하면 Azure 구독 활동 로그 및 리소스 로그를 Elasticsearch 클러스터로 자동 수집할 수 있습니다.&nbsp;<img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt0d68d246a02de40f/60a6d728a450c25ac83cf247/Create_Elastic_R.png" data-sys-asset-uid="blt0d68d246a02de40f" alt="Screenshot of how to create an Elastic resource" style="display: block; margin: auto;"></li>
</ol><ol start="6">
	<li aria-level="1">리소스 태그를 지정합니다. 다른 Azure 리소스와 유사합니다.<img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt00291734fc78835f/60a6d7af6a7d7e6562204c21/Create_Elastic_R_(2).png" data-sys-asset-uid="blt00291734fc78835f" alt="Screenshot of how to create an Elastic resource" style="display: block; margin: auto;"></li>
</ol><ol start="7">
	<li aria-level="1">정보를 검토한 후 리뷰 + 생성을 선택합니다. 이렇게 하면 Elasticsearch가 배포됩니다.<img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltbb4938a1a15e6ecc/60a6cdd5b29743655f6324fe/Screenshots_-_En.png" data-sys-asset-uid="bltbb4938a1a15e6ecc" alt="Screenshot for creating an Elastic resource" style="display: block; margin: auto;"></li>
</ol>축하합니다. Azure 포털에서 Elasticsearch를 성공적으로 배포하셨습니다! 몇 분 정도 기다리면 포털에 Elasticsearch 리소스 개요 페이지가 나타납니다. Azure 계정에서도 Elastic 구독을 확인할 수 있습니다. Elasticsearch 리소스는 통합 Azure 청구서에도 표시됩니다.&nbsp;
 <h3>Azure에서 Elasticsearch 관리</h3>Elasticsearch 리소스가 프로비저닝되었으니, 이제 Elasticsearch 리소스 개요 페이지를 자세히 살펴보겠습니다. 위에서 설명한 필드에는 이미 익숙하시겠지만, 이 페이지에도 다음과 같은 몇 가지 중요한 세부 정보가 표시됩니다.
<ul>
	<li aria-level="1">상태 - Elasticsearch 리소스의 상태입니다. 클러스터가 원활하게 실행되고 있으면 <code>Healthy</code>로 표시됩니다.</li>
	<li aria-level="1">버전 - 배포된 Elasticsearch 버전입니다. 기본적으로 Azure는 사용 가능한 최신 버전을 배포합니다. 이전 버전을 배포하려는 경우 아래 고급 설정을 참조하세요.</li>
	<li aria-level="1">고급 설정 - Elastic Cloud 콘솔에 대한 링크로, 필요한 경우 리소스를 추가로 변경할 수 있습니다. Elastic Cloud 콘솔에서 수행할 수 있는 작업은 다음과 같습니다.
	<ul>
		<li aria-level="2">클러스터 크기 조정</li>
		<li aria-level="2">자동 크기 조정 활성화</li>
		<li aria-level="2">최신 버전의 Elasticsearch로 업그레이드</li>
		<li aria-level="2">보안 연결을 위한 트래픽 필터 설정</li>
	</ul></li>
</ul><ul>
	<li aria-level="1">Elasticsearch 엔드포인트 - <a href="https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/rest-apis.html">Elasticsearch API</a>의 엔드포인트입니다.</li>
	<li aria-level="1">배포 URL - Elastic을 시작하는 데 도움이 되는 Kibana 링크입니다.<img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltc29869b698f3dc28/60a6cf9d0a03095ac9585af1/Screenshots_-_En_(1).png" data-sys-asset-uid="bltc29869b698f3dc28" alt="Screenshot of overview page" style="display: block; margin: auto;"></li>
</ul><h3>Elastic 솔루션 탐색</h3>이제 검색, 통합 가시성, 보안 및 분석 사용 사례에 대해 Elastic이 제공하는 모든 기능을 살펴볼 수 있습니다. 시작하려면 Azure의 Elasticsearch 개요 페이지에서 Kibana를 클릭합니다. Azure 계정을 선택하고 싱글 사인온(SSO)을 통해 Elastic에 바로 로그인합니다.
Elastic에서 제품 내 안내에 따라 통합을 구성하고, 데이터를 수집하고, 데이터 탐색을 시작하여 의미 있는 인사이트를 확보할 수 있습니다. 또한 베타 버전으로 제공되는 Fleet를 활용하여 데이터 수집 프로세스를 최적화할 수 있습니다. 왼쪽 메뉴에서 Fleet으로 이동한 후 통합을 선택하면 수집할 수 있는 다양한 유형의 데이터를 확인할 수 있습니다.
<h3><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt2fffbe16304696c1/60a6d0756a7d7e6562204bd0/Home_-_Elastic_(1).png" data-sys-asset-uid="blt2fffbe16304696c1" alt="Screenshot of Kibana"> </h3><h3>Azure 로그 및 메트릭</h3>최신 Elastic 통합 기능을 사용하면 Azure 로그 및 메트릭을 Elastic으로 자동 수집할 수 있습니다. 통합 요소는 두 가지입니다.
Azure 구독 및 리소스 로그
<a href="https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-monitor/essentials/activity-log-schema">Azure 구독 로그</a>는 모든 구독 수준의 이벤트에 대한 인사이트를 제공합니다. <a href="https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-monitor/essentials/resource-logs-categories">Azure 리소스 로그</a>는 해당 서비스 또는 리소스의 운영을 설명합니다. 이러한 로그들은 Azure 플랫폼에 대한 개요를 제공하여 분석가와 관리자가 Azure 내 활동을 더 효과적으로 감사하는 데 도움이 됩니다. 이 Elastic 통합 기능 향상으로 이러한 로그를 클릭 몇 번으로 Azure에서 Elastic으로 쉽게 내보낼 수 있으므로 에이전트를 수동으로 배포하거나 수집 워크로드를 구성할 필요가 없습니다.
구독 및 리소스 로그 수집을 시작하려면
<ol>
	<li aria-level="1">로그 & 메트릭 탭으로 이동합니다. 이 탭은 Elastic 리소스 생성 흐름 또는 개요 페이지의 기존 Elasticsearch 리소스에서 액세스할 수 있습니다.<img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt2f9dd4647a4a58a6/60a6f23fa450c25ac83cf2f2/Create_Elastic_R.png" data-sys-asset-uid="blt2f9dd4647a4a58a6" alt="Screenshot of how to create an Elastic resource" style="display: block; margin: auto;"></li>
</ol><ol start="2">
	<li aria-level="1">구독 활동 로그 및/또는 리소스 로그 확인란을 클릭합니다.</li>
</ol><ol start="3">
	<li aria-level="1">선택 사항으로 태그 규칙을 지정하여 로그 수집에서 특정 리소스를 포함하거나 제외할 수 있습니다. 기본적으로 태그 규칙이 지정되지 않으면 지원되는 모든 리소스에서 로그가 수집됩니다.</li>
</ol><ol start="4">
	<li aria-level="1">저장을 선택하거나 리소스 생성을 마칩니다. 잠시 후면 로그 데이터가 Elastic에 표시되기 시작합니다.</li>
</ol><ol start="5">
	<li aria-level="1">로그 데이터를 보려면 Kibana에 로그인합니다. Kibana는 Azure의 Elasticsearch 개요 페이지에서 액세스할 수 있습니다. Kibana에 로그인하면 검색 탭에서 원시 로그 데이터를 볼 수 있습니다. 대시보드 탭에는 Azure 데이터용으로 미리 구성된 몇 가지 기본 대시보드가 표시됩니다.</li>
</ol><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt0f9cae41ae35d52a/60abe125b29743655f633371/kibana-screenshot-1.png" data-sys-asset-uid="blt0f9cae41ae35d52a" alt="Screenshot of logs data in Kibana" style="display: block; margin: auto;">
<img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt546802b8e5da1134/60abe144a5998d6af956724a/kibana-screenshot-2.png" data-sys-asset-uid="blt546802b8e5da1134" alt="Screenshot of logs data in Kibana" style="display: block; margin: auto;">
이 통합 기능을 사용한 로그 수집은 Azure 서비스가 지원되는지 여부와 Azure 서비스가 배포된 리전에 따라 달라집니다. 자세한 내용은 <a href="https://www.elastic.co/guide/en/cloud/current/ec-azure-marketplace-native.html">설명서</a>를 참조하세요.
가상 머신 로그 및 메트릭
<a href="https://azure.microsoft.com/en-ca/services/virtual-machines/">가상 머신</a>의 시스템 로그는 심층 분석을 위해 Elastic으로 손쉽게 전송할 수 있습니다. Elastic에서 가상 시스템 데이터를 검색하고, 시각화하고, 경보를 받고, 문제를 해결할 수 있습니다.
시작하려면
<ol>
	<li aria-level="1">Elastic 리소스의 가상 머신 탭으로 이동합니다.<img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt6c327b387a8ade7d/60a6d28a0a03095ac9585af9/os-hotmail3_-_Mi_(1).png" data-sys-asset-uid="blt6c327b387a8ade7d" alt="Screenshot of virtual machines overview" style="display: block; margin: auto;"></li>
</ol><ol start="2">
	<li aria-level="1">모니터링할 가상 머신을 선택하고 확장판 설치를 클릭합니다. 이 작업은 가상 머신에 Elastic VM 확장판을 설치하고 <a href="https://www.elastic.co/guide/en/fleet/current/fleet-overview.html#elastic-agent">Elastic Agent</a>를 배포하여 시스템 로그 및 메트릭을 수집합니다.</li>
</ol><ol start="3">
	<li aria-level="1">확장판이 설치되면 로그 및 메트릭이 Elastic으로 유입되기 시작합니다. 데이터 보기 열에는 데이터를 볼 수 있도록 Elastic으로 연결되는 두 개의 빠른 링크가 있습니다.</li>
</ol><ul>
	<li aria-level="1">로그: 이 링크는 Elastic의 로그 스트림으로 연결되므로 로그 데이터를 보고 검색할 수 있습니다.</li>
	<li aria-level="1">메트릭: 이 링크는 사전 필터링된 대시보드로 연결되어 가상 머신 상태에 대한 개요를 제공합니다.</li>
</ul><ol start="4">
	<li aria-level="1">Elastic Agent 및 에이전트가 수집하는 데이터를 <a href="https://www.elastic.co/guide/en/fleet/current/agent-policy.html">Fleet</a>을 사용하여 Elastic 내에서 직접 관리할 수 있습니다.</li>
</ol>플랫폼 로그와 가상 머신 데이터가 Elastic에 있으므로 이제 Elastic이 제공하는 기능을 살펴보겠습니다.
<ul>
	<li aria-level="1">사용자 환경에서 <a href="https://www.elastic.co/kr/integrations">추가 데이터</a> 수집</li>
	<li aria-level="1"><a href="https://www.elastic.co/guide/en/machine-learning/current/xpack-ml.html">이상 징후 탐색</a>을 통해 데이터에서 비정상적인 패턴 발견</li>
	<li aria-level="1"><a href="https://www.elastic.co/guide/en/apm/index.html">애플리케이션 성능 모니터링</a>을 위해 로그 및 메트릭 데이터를 시스템 추적과 통합</li>
	<li aria-level="1"><a href="https://www.elastic.co/guide/en/security/current/es-overview.html">Elastic Security</a>를 사용하여 위협 탐지 및 엔드포인트 방지를 통해 환경 보호</li>
	<li aria-level="1"><a href="https://www.elastic.co/guide/en/enterprise-search/current/index.html">Enterprise Search</a>를 사용하여 고도로 개인화된 맞춤형 검색 경험 구축</li>
</ul> <h3>통합 청구</h3>모든 Elastic 사용량은 통합 Microsoft 청구서에 라인 항목으로 기재되며 Azure 지출 약정에 누적됩니다. <a href="https://cloud.elastic.co/account/usage">Elastic 비용 분석 페이지</a>에서 리전별 및 배포별로 Elastic 사용 요금을 살펴볼 수 있습니다.
<img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt8969ece53004060a/60a6d1fd77e996669f49ddec/8480671-2144fa7b9e4534ade59a42a87d9c1581.png" data-sys-asset-uid="blt8969ece53004060a" alt="Screenshot of billing and usage overview" style="display: block; margin: auto;">
<h3>지원받는 방법</h3>이 통합 기능에 대한 지원은 Elastic에서 제공합니다. 저희가 도와드리겠습니다. 도움이 필요하시면 Azure 포털의 Elasticsearch 리소스 개요에서 새로운 지원 요청을 클릭해 주세요. 그러면 Elastic Cloud 콘솔로 이동하여 Elastic 지원 팀에 전달되는 지원 사례를 생성할 수 있습니다.
<img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt9d2e33082a77971f/60a6d187c8faf774ab45f8b9/os-hotmail3_-_Mi.png" data-sys-asset-uid="blt9d2e33082a77971f" alt="Screenshot of how to contact support" style="display: block; margin: auto;">
<h3>사용해 보기</h3><a href="https://portal.azure.com/#blade/Microsoft_Azure_Marketplace/GalleryItemDetailsBladeNopdl/id/elastic.ec-azure-pp">Azure에서 Elasticsearch(Elastic Cloud)</a>를 시작하는 방법을 살펴보고 기본 로그 및 메트릭 모니터링 기능을 설명하면서 이 흥미로운 통합에 대한 개요를 알아보았습니다. Azure 포털에서 배포하여 직접 사용해 보실 수 있습니다.
자세한 내용은 <a href="https://www.elastic.co/guide/en/cloud/current/ec-azure-marketplace-native.html">설명서</a>에서 확인하세요. 질문이나 피드백이 있으신가요? <a href="mailto:azure-co-sell@elastic.co">azure-co-sell@elastic.co</a>로 이메일을 보내주세요.

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How to deploy and manage Elastic on Microsoft Azure

Microsoft Azure에서 Elastic을 배포하고 관리하는 방법

인프라가 커지면 비용도 커집니다. Elasticsearch Service가 어떻게 비용 효율적으로 확장하는 데 필요한 유연성을 제공하는지 상세하게 설명해드리겠습니다.

수천 명의 고객들이 공식적인 Elastic Cloud의 Elasticsearch Service(ESS)를 기반으로 Elasticsearch뿐 아니라 <a href="/kr/log-monitoring">Elastic Logs</a>, <a href="/kr/apm">Elastic APM</a>, <a href="/kr/siem">Elastic SIEM</a> 등과 같은 독점 제품을 실행합니다. 7년이 넘는 기간 동안 운영되고 있는 ESS는 모든 기능, 모든 솔루션, 소스로부터의 지원을 갖춘 완전한 Elasticsearch 환경을 제공하는 유일한 관리형 서비스입니다. 아울러 이러한 제품을 보완하는 수많은 운영 및 배포 혜택도 제공합니다.

<a href="/kr/blog/remove-the-hidden-network-costs-for-your-logs-metrics-and-apm-data-by-using-elasticsearch-service">이전 포스팅</a>에서는 서비스, 인프라 또는 로깅 장치와 동일한 지역에 있지 않은 SaaS 솔루션 사용 시 숨겨진 네트워크 비용에 대해 설명했습니다. 이러한 경우 상당한 요금을 부담해야 할 수 있습니다. 이 포스팅에서는 Elastic Cloud의 Elasticsearch Service가 어떻게 작업량이 늘어남에 따라 비용을 통제하기 위한 다양한 전략을 선택할 수 있는 유연성을 제공하는지 중점적으로 소개해드립니다.

어떤 측면에서든 성장하게 되면, 특히 가시성과 보안 공간 측면에서 성장하는 경우, 로그, 메트릭, APM 추적, 그리고 애플리케이션이 생성한 보안 이벤트를 저장하는 데 필요한 인프라가 증가하며, 이것은 추가 비용으로 이어집니다. ESS는 좀더 오랜 기간 동안 의미있는 데이터를 계속 유지하면서도, 그리고 다양한 소스의 데이터 통합, 시각화 옵션, 경보, 이상 징후 탐색 등 Elastic Stack의 유용한 동일 기능을 제공하면서도 비용을 통제하기 위해 데이터를 관리하는 데 도움이 되는 수많은 방법을 제공합니다.

가시성과 보안 사용 사례 같은 시계열 데이터를 위해 사용할 수 있는 비용 절약 기회를 검토해보겠습니다. 예시를 위해, 사람들이 Elastic Stack을 사용하는 가장 일반적인 적용 분야 중 하나인 인프라 모니터링에 대해 다루겠습니다. Elastic Stack에는 클라이언트에 위치하며 클러스터로 데이터를 전송하는 경량 에이전트 컬렉션인 <a href="/kr/beats">Beats</a>가 포함됩니다. 팀들은 CPU 사용률, 디스크 IOPS, 또는 Kubernetes에서 실행되는 애플리케이션에 대한 컨테이너 텔레메트리 같은 시스템 메트릭을 전송하기 위해 <a href="/kr/beats/metricbeat">Metricbeat</a>를 널리 사용하고 있습니다.

애플리케이션 사용 공간을 확장함에 따라, 모니터링을 하려면 생성되고 있는 메트릭을 저장하기 위해 더 많은 저장 공간이 필요하게 됩니다. 보존 기간을 정의하는 것은 현재 팀들이 대량의 시계열 데이터를 관리하기 위해 사용하는 한 가지 전략입니다. 현재 ESS와 함께 기본 제공되는 추가적인 저장 공간 효율성 옵션을 탐색해보겠습니다.

<h2>시나리오</h2>
연속성을 위해, 각 에이전트가 메트릭당 100바이트를 수집하고 10초마다 100개의 메트릭을 수집하며 데이터 보존 기간이 30일인 1,000개의 호스트를 모니터링하는 클러스터를 위한 비용 절약 전략을 알아보겠습니다. 또한 <a href="/guide/en/cloud/current/ec-planning.html">고가용성</a>을 위해 클러스터에 데이터 복제본을 저장하겠습니다. 이것은 노드 작동에 장애가 생길 경우 데이터 손실을 방지해줍니다. 얼마나 저장 공간이 필요하게 될지 계산해보겠습니다.

<table><colgroup><col></colgroup>
<tbody>
<tr>
	<td>
		<code>호스트 1,000개 * 100바이트 * 메트릭 100개 * 60/10 분당 빈도수 * 60*24*30(30일 동안) * 2(복제본당)</code>
		
		<code>= 5184000000000바이트 또는 5.184TB</code>
		
	</td>
</tr>
</tbody>
</table>
따라서 이 메트릭을 저장하려면 5.2TB의 저장 공간이 필요합니다. 간단히 하기 위해, Elasticsearch 클러스터 운영에 필요한 저장 공간은 무시하겠습니다.

요약하자면,

<table style="width:100%">
<tbody>
<tr>
	<td>모니터링되는 호스트
	</td>
	<td>1,000개
	</td>
</tr>
<tr style="background-color:#F6F7FA;">
	<td>매일 수집되는 양(GB)
	</td>
	<td>86.4GB
	</td>
</tr>
<tr>
	<td>보존 기간
	</td>
	<td>30일
	</td>
</tr>
<tr style="background-color:#F6F7FA;">
	<td>복제본 개수
	</td>
	<td>1개
	</td>
</tr>
<tr>
	<td>필요한 저장 공간(복제본 포함)
	</td>
	<td>5.184TB
	</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<h2>hot-warm 배포와 인덱스 수명 주기 관리를 이용한 더욱 효율적인 저장 공간
</h2>
로깅과 메트릭 같은 가시성 사용 사례에서 데이터의 활용도는 시간이 지남에 따라 줄어듭니다. 통상적으로 팀들은 최근 데이터를 활용하여 시스템&nbsp;사고, 네트워크 트래픽의 갑작스러운 사용량 급증 또는 보안 경보를 신속하게 조사합니다. 데이터가 오래되면, 클러스터에 계속 위치하며 클러스터의 나머지 부분처럼 동일한 컴퓨팅, 메모리, 저장 공간 리소스를 사용하지만 쿼리 요청 빈도는 점점 더 줄어듭니다. 이로 인해 결과적으로 두 개의 뚜렷이 다른 데이터 액세스 패턴이 나타나지만 클러스터는 빠른 수집과 요청이 빈번한 쿼리에만 최적화되어 있으며 그리 자주 액세스되지 않는 데이터의 저장에는 최적화되어 있지 않습니다.

Elasticsearch Service에 <a href="/kr/blog/deploying-a-hot-warm-logging-cluster-on-the-elasticsearch-service">hot-warm 아키텍처</a>를 적용해봅시다. 이 배포 옵션은 동일한 Elasticsearch 클러스터에서 두 개의 하드웨어 프로필을 제공합니다. hot 노드는 새로 들어오는 모든 데이터를 처리하며, 신속하게 데이터를 수집하고 검색할 수 있도록 더 빠른 저장 공간을 사용합니다. warm 노드는 저장 공간 밀도가 더 높으며, 데이터를 더 장기간 보존하는 데 보다 비용 효율적입니다.

Elasticsearch Service에서 hot 노드의 경우 통상적으로 로컬로 연결된 NVMe SSD를 1:30의 메모리-대-디스크 비율로 프로비저닝하며, warm 노드의 경우 고밀도 HDD를 1:160의 비율로 프로비저닝합니다. 이 강력한 아키텍처는 또 다른 중요 기능인 <a href="/guide/en/elasticsearch/reference/current/index-lifecycle-management.html">인덱스 수명 주기 관리</a>(ILM)와 밀접한 관련이 있습니다. ILM은 시간이 지나면서 인덱스 관리를 자동화하는 방법을 제공합니다. 이를 통해 인덱스 크기, 문서의 개수, 또는 인덱스가 오래된 정도와 같은 특정 기준에 따라 데이터를 hot 노드에서 warm 노드로 간편하게 이동시킵니다.

이 두 기능을 함께 작동시키면, 클러스터에서 두 개의 구분되는 하드웨어 프로필을 얻게 되며, 인덱스 자동화 도구를 통해 계층(Tier)&nbsp;간에 데이터를 이동시킬 수 있습니다.

<img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt87a7937a28252849/5db2fe272140ec675d690487/ESS-hot-warm-moving-tiers-blog.png" data-sys-asset-uid="blt87a7937a28252849" alt="hot-warm 배포" style="display: block; margin: auto;">

이제 hot-warm 배포로 마이그레이션하고 ILM 정책을 구성해보겠습니다. ESS에서 새로운 <a href="/guide/en/cloud/current/ec-getting-started-templates-hot-warm.html">hot-warm 배포</a>를 생성하고 선택에 따라 다른 클러스터의 스냅샷을 복원할 수 있습니다. 이미 기존의 높은 I/O 배포가 있는 경우, 클러스터에 warm 노드를 추가하여 간단히 <a href="/guide/en/cloud/current/ec-migrate-templates.html">hot-warm 배포로 마이그레이션</a>할 수 있습니다. ILM 정책을 사용하여 7일 동안에는 데이터를 hot 계층에 보관하고 그 다음에는 데이터를 warm 노드로 이동시킬 것입니다.

내부적으로, 데이터가 warm 단계로 이동되면 더 이상 여기에 인덱스를 작성할 수 없습니다. warm 노드에서는 복제 데이터를 저장하지 않도록 선택할 수 있기 때문에 이것은 비용을 절약할 수 있는 또 다른 기회를 제공합니다. warm 노드 작동에 장애가 생기면, 복제본이 아니라 저장된 최신 스냅샷에서 복원하게 됩니다.

이러한 접근 방법의 단점은 스냅샷에서 복원하는 것이 통상적으로 속도가 더 느리며 장애 후 문제를 해결하는 데 시간이 더 오래 걸릴 수 있다는 점입니다. 그러나 warm 노드는 통상적으로 쿼리 요청 빈도가 적은 데이터를 포함하고 이로 인해 실제적인 영향은 감소하기 때문에 많은 경우 이런 정도는 용인할 수 있습니다.

마지막으로 우리의 원래 보존 정책에 따라 30일의 데이터 보존 기간에 이르면 이 데이터를 삭제하겠습니다. 위에서 한 것과 비슷한 수학을 사용해 이 접근 방법을 요약하면 다음과 같습니다.

<table style="width:100%">
<tbody>
<tr style="background-color:#E8F6FE;">
	<td>
	</td>
	<td style="text-align: center;">일반 클러스터
	</td>
	<td style="text-align: center;">hot-warm + ILM
	</td>
</tr>
<tr>
	<td>모니터링되는 호스트
	</td>
	<td>1,000개
	</td>
	<td>1,000개
	</td>
</tr>
<tr style="background-color:#F6F7FA;">
	<td>매일 수집되는 양(GB)
	</td>
	<td>86.4GB
	</td>
	<td>86.4GB
	</td>
</tr>
<tr>
	<td>보존 기간
	</td>
	<td>30일
	</td>
	<td>
		hot: 7일
		 
		warm: 30일
	</td>
</tr>
<tr style="background-color:#F6F7FA;">
	<td>필요한 복제본
	</td>
	<td>1개
	</td>
	<td>
		hot 노드: 1개
		 
		warm 노드: 0개
	</td>
</tr>
<tr>
	<td>저장 공간 요건
	</td>
	<td>5.184TB
	</td>
	<td>
		hot: 1.2096TB(복제본 포함)
		 
		warm: 1.9872TB(복제본 없음)
	</td>
</tr>
<tr style="background-color:#F6F7FA;">
	<td>대략적으로 필요한 클러스터 크기
	</td>
	<td>232GB RAM(6.8TB SSD 저장 공간)
	</td>
	<td>
		hot: 58GB RAM, SSD 사용
		 
		warm: 15GB RAM, HDD 사용
	</td>
</tr>
<tr>
	<td>월 클러스터 비용
	</td>
	<td>$3,772.01
	</td>
	<td>$1,491.05
	</td>
</tr>
</tbody>
</table>
이 접근 방법은 여전히 검색 가능하며 복원력이 있는 데이터를 보유하면서도 월 비용에서 60%라는 상당한 금액을 절약하게 해줍니다. ILM 정책을 미세 조정하여 이상적인 롤오버 기간을 찾아내면 warm 노드에서의 저장을 최대한 이용하는 데 도움이 될 수 있습니다.

<h2>데이터 롤업으로 더 많은 저장 공간 확보</h2>
고려해볼 수 있는 또 다른 저장 공간 절약 옵션은 <a href="/kr/blog/how-to-create-manage-and-visualize-elasticsearch-rollup-data-in-kibana">데이터 롤업</a>입니다. Elasticsearch의 단일한 요약 문서로 데이터를 “롤업”함으로서 롤업 API는 데이터를 요약하여 보다 작은 크기로 저장할 수 있게 해줍니다. 그러면 원본 데이터를 아카이브로 보관하거나 삭제하여 저장 공간을 확보할 수 있습니다.

롤업을 생성할 때, 향후 분석을 위해 관심이 있는 모든 필드를 선택하게 되고 바로 그 롤업된 데이터만 이용해 새로운 인덱스가 생성됩니다. 이것은 계속해서 시간 경과에 따른 추세를 보여주면서 분당, 시간당 또는 매일과 같이 분할 단위가 큰 설정에서 손쉽게 요약될 수 있는 숫자 데이터를 주로 다루는 모니터링 사용 사례에서 특히 유용합니다. 요약된 인덱스는 Kibana 전체에 걸쳐 제공되며 기존 대시보드와 함께 손쉽게 추가되어 모든 분석 작업에서 장애로 인해 중단되는 경우를 피할 수 있습니다. 이것은 모두 Kibana에서 직접 구성할 수 있습니다.

<img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltecada94734b9a556/5e55331906f84d0d618daa52/ess-cost-savings-rollups-blog.jpg" data-sys-asset-uid="bltecada94734b9a556" alt="롤업 작업 생성" style="display: block; margin: auto;">

위의 시나리오를 계속 진행하면서, 고가용성을 위한 복제본 세트를 포함해 1,000개의 호스트로부터 30일분의 메트릭 데이터를 저장하기 위해 5.2TB의 저장 공간이 필요했던 것을 기억해봅시다. 그 다음으로 hot-warm 배포 템플릿을 사용하는 시나리오를 설명했습니다. 이제 데이터 롤업 API를 사용해 데이터가 7일이 되면 수행할 롤업 작업을 구성하겠습니다. 훨씬 더 많은 저장 공간을 확보하면서 분할 단위의 크기는 좀더 커지게 됩니다.

데이터 롤업 작업을 설정하여 10초의 메트릭 데이터를 시간당 요약된 문서로 롤업하겠습니다. 이를 통해 여전히 시간당 간격으로 더 오래된 메트릭을 쿼리하고 시각화할 수 있으며, Kibana와 Lens에서 데이터의 추세와 다른 중요한 순간을 나타내기 위해 이를 사용할 수 있습니다. 다음으로는 방금 롤업한 원본 문서를 삭제해 클러스터에서 대량의 저장 공간을 확보하겠습니다. 계산을 해본다면, 방금 롤업한 데이터에 대해 얼마의 저장 공간이 필요한지 계산할 수 있습니다.

<table><colgroup><col></colgroup>
<tbody>
<tr>
	<td>
		<code>호스트 1,000개 * 100바이트 * 메트릭 100개 * 60/3600 분당 빈도수 * 60*24*23(23일 동안)</code>
		
		<code>= 5520000000바이트 또는 5.52GB</code>
		
	</td>
</tr>
</tbody>
</table>
롤업된 이 문서의 원본 데이터는 7일보다 더 오래되었으며 따라서 hot-warm 클러스터의 warm 노드에 저장되어 있습니다. 1.99TB의 데이터 전체를 간단히 삭제할 수 있습니다. 오른쪽 열은 방금 작업이 끝난 상태를 나타냅니다.

<table style="width:100%">
<tbody>
<tr style="background-color:#E8F6FE;">
	<td>
	</td>
	<td style="text-align: center;">일반 클러스터
	</td>
	<td style="text-align: center;">hot-warm + ILM
	</td>
	<td style="text-align: center;">Hot-warm + ILM, 롤업된 데이터 포함
	</td>
</tr>
<tr>
	<td>모니터링되는 호스트
	</td>
	<td>1,000개
	</td>
	<td>1,000개
	</td>
	<td>1,000개
	</td>
</tr>
<tr style="background-color:#F6F7FA;">
	<td>매일 수집되는 양(GB)
	</td>
	<td>86.4GB
	</td>
	<td>86.4GB
	</td>
	<td>86.4GB
	</td>
</tr>
<tr>
	<td>보존 기간
	</td>
	<td>30일
	</td>
	<td>
		hot: 7일
		 
		warm: 30일
	</td>
	<td>
		hot: 7일
		 
		warm: 30일
	</td>
</tr>
<tr style="background-color:#F6F7FA;">
	<td>단위 크기
	</td>
	<td>10초
	</td>
	<td>10초
	</td>
	<td>
		처음 7일: 10초
		 
		7일 후: 1시간
	</td>
</tr>
<tr>
	<td>필요한 복제본
	</td>
	<td>1개
	</td>
	<td>
		hot 노드: 1개
		 
		warm 노드: 0개
	</td>
	<td>
		hot 노드: 1개
		 
		warm 노드: 0개
	</td>
</tr>
<tr style="background-color:#F6F7FA;">
	<td>저장 공간 요건
	</td>
	<td>5.184TB
	</td>
	<td>
		hot: 1.2096TB(복제본 포함)
		 
		warm: 1.9872TB(복제본 없음)
	</td>
	<td>
		hot: 1.2096TB(복제본 포함)
		 
		warm: 5.52GB(복제본 없음, 롤업된 데이터)
	</td>
</tr>
<tr>
	<td>대략적으로 필요한 클러스터 크기
	</td>
	<td>232GB RAM(6.8TB SSD 저장 공간)
	</td>
	<td>
		hot: 58GB RAM, SSD 사용
		 
		warm: 15GB RAM, HDD 사용
	</td>
	<td>
		hot: 58GB RAM, SSD 사용
		 
		warm: 2GB RAM, HDD 사용
	</td>
</tr>
<tr style="background-color:#F6F7FA;">
	<td>월 클러스터 비용
	</td>
	<td>$3,772.01
	</td>
	<td>$1,491.05
	</td>
	<td>$1,024.92
	</td>
</tr>
</tbody>
</table>
비용 절감의 차이는 엄청납니다. 데이터 롤업을 기존의 hot-warm 클러스터에 추가하면 비용의 31%를 절약할 수 있습니다. 최종 시나리오를 일반적인 단일 하드웨어 계층 클러스터와 비교하면 그 결과는 훨씬 더 증폭됩니다. 73%를 절약할 수 있으니까요!

<h2>내 방식대로 배포</h2>
각 방법마다 그 나름의 장점과 치러야 하는 대가가 있습니다. 그리고 여러분은 각 전략을 미세 조정하여 필요에 꼭 맞게 만들 수 있는 유연성을 얻을 수 있습니다.

ILM 정책을 통해 인덱스 크기에 따라 롤오버 기간, 문서의 개수 또는 문서의 보존 기간을 정의할 수 있으며, hot-warm 클러스터에서 이 정책에 따라 데이터가 warm 노드로 이동합니다. warm 노드는 많은 저장 공간을 효율적으로 압축할 수 있어, 컴퓨팅 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다. 쿼리 시간은 hot 노드만큼 성능이 좋지 않을 수 있지만, 이로 인해 쿼리 요청 빈도가 많지 않은 데이터에 대해서는 선호하는 접근 방법이 됩니다.

데이터 롤업은 분할 단위 크기가 더 큰 문서로 데이터를 요약하며, 이것은 데이터가 오래 되어 해당 시점에 분할 단위가 더 작은 원래의 세분성이 더 이상 필요하지 않은 경우 유용하다는 것이 입증되었습니다. 그리고 나서 소스 문서는 저장 공간 비용을 절약하는 데 도움이 되도록 삭제될 수 있습니다. 사용자는 어느 정도의 크기까지 문서를 요약할 것인지, 아울러 언제 요약할 것인지를 정의할 수 있습니다. 롤업된 데이터가 계속해서 시간에 따른 추세나 트래픽 사용량 급증으로 인한 시스템 동작 같은 주요 분석 정보를 제공할 수 있도록 적절한 균형을 찾으세요.

Elasticsearch 클러스터의 메트릭 작업량을 최적화하기 위한 기본 전략을 숙지했습니다. 그럼 모든 추가 저장 공간으로 무엇을 해야 할까요? Elastic Stack은 로그, APM 추적, 감사 이벤트, 엔드포인트 데이터 등 수많은 사용 사례에 대해 전 세계적으로 사용됩니다.

Elastic Cloud의 Elasticsearch Service는 개발자의 운영 전문 지식과 더불어 Elastic Stack에서 전해드려야 하는 모든 것을 제공합니다. 새로운 사용 사례로 확장할 준비가 되지 않으셨다면, 저장 공간 최적화를 활용하여 계속해서 클러스터를 적극적으로 사용할 수 있습니다. 데이터 보존 시간을 확장하고 비슷한 가격대에서 훨씬 더 많이 저장하거나 몇 번의 클릭만으로 가시성을 그대로 유지하면서 클러스터 크기를 줄이고 아울러 비용도 절감하세요.

Elastic Cloud의 Elasticsearch Service를 시작하려고 하시나요? <a href="/kr/cloud/elasticsearch-service/signup">14일 무료 체험판을 사용해보세요</a>.

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Articles by Osman Ishaq

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