理論

1. データノード（Data Node）

• 役割：データの保存、シャードの管理、クエリや集計の処理。

• 構成の考慮要素：
• データ量：データが大量の場合、より多くのデータノードが必要。
• クエリ負荷：クエリが多い場合、データノードを増やして負荷を分散させる。
• ストレージ容量：データノードのストレージ容量が限られているため、データ量に応じてノードを増やす必要がある。
• バックアップコピー：高可用性のためにレプリカ（副本）を増やすと、データノードの数が増加する。

構成のアドバイス：

• データ量が多い場合、複数のデータノードを使用して処理能力を確保する。

• クエリが多い場合、データノードの数を増やしてパフォーマンスを向上させる。

2. マスターノード（Master Node）

• 役割：クラスタのメタデータ管理、ノードの健康管理、シャードの割り当て。

• 構成の考慮要素：
• クラスタの規模：クラスタが大きい場合、マスターノードを専用に設定することで安定性と効率性を保つ。
• クラスタの安定性：マスターノードはクラスタの「脳」として重要なので、冗長化を図り、故障に備える。

構成のアドバイス：

• 小規模クラスタ：1つのマスターノード（ただし、冗長化のために3つのマスターノードが推奨される）。

• 中規模から大規模クラスタ：3つのマスターノードを推奨。冗長性と可用性を確保。

3. コーディネーターノード（Coordinator Node）

• 役割：外部のリクエスト（例：クエリ）を受け付け、データノードに転送し、結果を統合してユーザーに返す。コーディネーターノード自体はデータを保存したりシャードを処理したりしない。

• 構成の考慮要素：
• クエリ負荷：クエリが大量の場合、複数のコーディネーターノードを配置して負荷を分散させる。
• スループットの要求：コーディネーターノードの数とパフォーマンスがクエリ性能に大きな影響を与える。

構成のアドバイス：

• 大量のクエリ負荷がある場合にコーディネーターノードを増やす。通常、データノードがコーディネーターノードの役割も担うことが多いが、負荷が高い場合は分離することも検討する。

4. UltraWarmノード（UltraWarm Node）

• 役割：アクセス頻度が低いデータを保存し、S3にデータを格納してコストを削減するが、クエリ性能は低くなる。

• 構成の考慮要素：
• データ保存の必要性：大量の歴史データを保存するが、アクセス頻度が低いデータの場合、UltraWarmノードが適している。
• コスト削減：UltraWarmノードはコストが低いため、大量のデータを安価に保存できる。

構成のアドバイス：

• 大量のデータを保存する必要がある場合、UltraWarmノードを利用してコストを削減できる。

• 低頻度アクセスのデータを長期保存する際に有効。

5. ホットノード（Hot Node）

• 役割：リアルタイムデータを保存し、高速なクエリをサポート。データやインデックスはメモリや高速なディスクに保存される。

• 構成の考慮要素：
• リアルタイムクエリの要求：高速なレスポンスが必要なクエリには、ホットノードが不可欠。
• リアルタイムデータの流れ：ログ分析や検索など、頻繁に更新されるデータに必要。

構成のアドバイス：

• リアルタイムデータを処理する場合、ホットノードの数をデータ量に合わせて設定する。

• クエリ性能が重要な場合は、ホットノードを増やす。

6. コールドノード（Cold Node）

• 役割：長期間アクセスされないデータを保存し、クエリ遅延は高くなるが、ストレージコストは非常に低い。

• 構成の考慮要素：
• アーカイブデータ：アクセス頻度が低く、長期保存が必要なデータを格納する。
• データのアーカイブ：歴史的な記録やアーカイブデータを保存するのに適している。

構成のアドバイス：

• 非常に低頻度のアクセスデータに対してコールドノードを使用し、ストレージコストを削減する。

クラスタノードの構成に関するアドバイス

• 小規模クラスタ：
• データノード：1〜3台。
• マスターノード：1台（冗長性のために3台以上推奨）。
• コーディネーターノード：データノードが担当。
• UltraWarmノード：必要なら1〜2台。
• ホットノード：データ量に応じて1〜3台。

• 中規模クラスタ：
• データノード：3〜5台。
• マスターノード：3台。
• コーディネーターノード：1〜2台。
• UltraWarmノード：必要なら3〜4台。
• ホットノード：3〜5台。

• 大規模クラスタ：
• データノード：10台以上（データ量とクエリ要求に応じて）。
• マスターノード：3台。
• コーディネーターノード：複数台。
• UltraWarmノード：大量の歴史データがある場合に増加。
• ホットノード：大量のリアルタイムデータがある場合に増加。

まとめ

• データノード：データの保存と処理。

• マスターノード：クラスタ管理。

• コーディネーターノード：クエリ負荷の分散。

• UltraWarmノード：コスト削減のための歴史データ保存。

• ホットノード：リアルタイムデータの保存とクエリ処理。

実践

Amazon OpenSearch Serviceとは？サービスの概要とその利用価値 | 株式会社一創

Amazon OpenSearch Serviceとは？サービスの概要とその利用価値 Amazon OpenS

https://www.issoh.co.jp/tech/details/3610/

一問道場

• A. すべてのデータノードをUltraWarmノードに置き換え、予想される容量を処理します。データをクラスタにロードする際、入力データをS3 StandardからS3 Glacier Deep Archiveに移行します。

• B. クラスタのデータノードの数を2に削減し、予想される容量を処理するためにUltraWarmノードを追加します。OpenSearch Serviceがデータを取り込む際、インデックスをUltraWarmに移行するように設定します。1ヶ月後、S3ライフサイクルポリシーを使用して入力データをS3 Glacier Deep Archiveに移行します。

• C. クラスタのデータノードの数を2に削減し、予想される容量を処理するためにUltraWarmノードを追加します。OpenSearch Serviceがデータを取り込む際、インデックスをUltraWarmに移行するように設定します。コールドストレージノードをクラスタに追加し、インデックスをUltraWarmからコールドストレージに移行します。1ヶ月後、S3ライフサイクルポリシーを使用してS3バケットから入力データを削除します。

• D. クラスタのデータノードの数を2に削減し、予想される容量を処理するためにインスタンスバックされたデータノードを追加します。データをクラスタにロードする際、入力データをS3 StandardからS3 Glacier Deep Archiveに移行します。