有关扩展 ElasticSearch 的统计信息

Question

我设置了多个 Logstash 节点将输​​入发送到 ElasticSearch，并且有一个 kibana 服务器可以让我将其可视化。

当前的基础架构非常简单，并且位于单节点机器上。我们希望将其扩展到更大的测试平台。然而，在投资扩展 ELK 的大规模部署之前，我希望更好地了解它的扩展能力和性能参数。

我在 Elastic Search 网站或其案例研究中找不到相关数字

问题如下：

1. Elastic Search 的扩展性如何？每秒可以处理多少日志，需要多少个节点？任何数字或见解都可以。

2. 它在时间作为索引时的表现如何，我们认为用例更多的是结构化查询。特别是它与 SQL 之类的数据库相比如何。提出的一个问题是，如果我们事先知道日志结构，使用 SQL 数据库会更好吗？如果性能是一个很大的瓶颈，我们不一定需要搜索引擎功能。？

我是 ELK/SQL 服务器管理的新手，所以如果问题不太明确，请多包涵。

Answer 1

这实例探究elastic 的网站上确实有一些数字，例如来自 data dog 案例研究：

在 Stack Exchange 中，我们发现弹性伸缩性非常好（用于 logstash、haproxylogs（每天约 1.5 亿条日志条目）和 syslog/eventlog 以及搜索此站点），但你需要做的第一件事是量化你的负荷. 使用 elastic 的话，它将会像这样：

• 文件（日志条目）率
• 查询率
• 数据大小

ETC...