Rumah > hujung hadapan web > View.js > penempatan elasticsearch nfs k8s

penempatan elasticsearch nfs k8s

DDD
Lepaskan: 2024-08-13 15:31:23
asal
1122 orang telah melayarinya

Artikel ini menyediakan panduan tentang menyepadukan volum NFS dengan kelompok Elasticsearch yang dijalankan pada Kubernetes. Ia membincangkan langkah-langkah yang terlibat dalam mencipta NFS Persistent Volumes (PVs) and Claims (PVCs), dan menggunakan Elasticsearch pods dengan NFS

penempatan elasticsearch nfs k8s

  1. . Untuk menyepadukan kelantangan NFS dengan lancar dengan kluster Elasticsearch yang dijalankan pada Kubernetes, anda boleh mengikuti langkah berikut:
  2. Buat pelayan NFS:
  3. Sediakan pelayan NFS yang akan menyediakan storan untuk data Elasticsearch.
  4. Buat NFS Jilid Berterusan (PV):
Cipta objek Jilid Berterusan (PV) dalam Kubernetes yang mewakili volum NFS. PV harus menentukan pelayan NFS, laluan dan butiran lain yang berkaitan.

Buat Tuntutan Volume Berterusan (PVC):

Buat objek Tuntutan Volume Berterusan (PVC) dalam Kubernetes yang meminta akses kepada volum NFS. PVC harus menyatakan saiz storan dan keperluan lain.
  1. Gunakan Elasticsearch dengan volum NFS: Gunakan pod Elasticsearch menggunakan objek Deployment atau StatefulSet. Dalam spesifikasi pod, pasangkan volum NFS menggunakan PVC yang dibuat sebelum ini.
  2. Apakah strategi yang boleh saya gunakan untuk mengoptimumkan prestasi Elasticsearch apabila menggunakan storan NFS pada Kubernetes?
  3. Untuk mengoptimumkan prestasi Elasticsearch apabila menggunakan storan NFS pada Kubernetes, anda boleh menggunakan strategi berikut:
  4. Gunakan pelayan NFS khusus:
  5. Dedikasikan pelayan NFS secara eksklusif untuk storan Elasticsearch untuk mengelakkan kesesakan prestasi dan gangguan daripada aplikasi lain.
  6. Konfigurasikan pelayan NFS untuk prestasi:
Tala tetapan pelayan NFS, seperti sebagai caching baca ke hadapan dan tulis di belakang, untuk meningkatkan prestasi untuk beban kerja Elasticsearch.

Gunakan storan NFS yang disokong SSD:

Gunakan storan NFS yang disokong SSD untuk meningkatkan kelajuan akses data dengan ketara dan mengurangkan kependaman untuk operasi Elasticsearch.
  1. Dayakan anti-afiniti pod: Konfigurasikan peraturan anti-afiniti pod untuk mengedarkan pod Elasticsearch merentas nod yang berbeza, mengurangkan risiko kemerosotan prestasi akibat kegagalan nod.
  2. Apakah amalan terbaik untuk menggunakan Elasticsearch dengan NFS pada Kubernetes untuk ketersediaan tinggi dan ketahanan?
  3. Untuk memastikan ketersediaan dan ketahanan yang tinggi apabila menggunakan Elasticsearch dengan NFS pada Kubernetes, pertimbangkan amalan terbaik berikut:
  4. Gunakan pelayan NFS yang sangat tersedia:
  5. Letak pelayan NFS anda dalam konfigurasi yang sangat tersedia, seperti kluster atau dengan lebihan, untuk meminimumkan risiko kehilangan data sekiranya berlaku kegagalan pelayan.
  6. Gunakan kluster Elasticsearch yang diedarkan:
Jalankan Elasticsearch dalam kluster teragih dengan berbilang nod untuk menyediakan lebihan dan mengelakkan kegagalan satu nod daripada menjejaskan ketersediaan. 🎜🎜🎜Konfigurasikan serpihan replika:🎜 Konfigurasikan Elasticsearch untuk menggunakan serpihan replika untuk mencipta berbilang salinan data merentas nod yang berbeza, memastikan ketahanan data dan mencegah kehilangan data sekiranya berlaku kegagalan nod atau cakera.🎜🎜🎜Laksanakan strategi sandaran dan pemulihan:🎜 Wujudkan strategi sandaran dan pemulihan biasa untuk Elasticsearch untuk melindungi daripada kehilangan data akibat pemadaman tidak sengaja atau kegagalan perkakasan.🎜🎜

Atas ialah kandungan terperinci penempatan elasticsearch nfs k8s. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:php.cn
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan