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1.1 内存#xff1a;ES非常消耗内存#xff0c;不是JVM用到的内存,而是机器的物理内存,ES在运行期间对JVM Heap(堆内存)的需求较小
实践建议:
数据量过百万,建议单台服务器的内存至少要有16GB;数据量过亿,建议单台服务器的内存至少要有64GB
1.2 CPU#xff1a;ES集…1、ES
1.1 内存ES非常消耗内存不是JVM用到的内存,而是机器的物理内存,ES在运行期间对JVM Heap(堆内存)的需求较小
实践建议:
数据量过百万,建议单台服务器的内存至少要有16GB;数据量过亿,建议单台服务器的内存至少要有64GB
1.2 CPUES集群对CPU的要求比较低
实践建议:
小型集群开发/测试2-4个vCPU。中型集群中等负载的生产环境8-16个vCPU。大型集群高负载的生产环境16个以上的vCPU
1.3 JVM配置ES服务中JVM Heap 堆内存一般不超过服务器物理内存的一半,建议1/4。 2、Logstash
CPU: 2-4个vCPU具体取决于日志处理和过滤的复杂度。
内存: 至少4GB RAM推荐8GB RAM或更多具体取决于处理的数据量。
存储: 通常不需要大量存储因为Logstash处理完数据后会将其转发到Elasticsearch。 3、Kibana
CPU: 2-4个vCPU。
内存: 至少4GB RAM推荐8GB RAM或更多具体取决于用户查询和仪表盘的复杂度。
存储: 通常不需要大量存储除非在Kibana中保存了大量的持久化仪表板和可视化。 4、建议中型生产环境的Elastic Stack集群
Elasticsearch:
3个主节点每个节点4 vCPU, 8GB RAM。
3个数据节点每个节点8 vCPU, 32GB RAM, 2TB SSD。 Logstash:
2个实例每个实例4 vCPU, 8GB RAM。 Kibana:
2个实例每个实例4 vCPU, 8GB RAM。 Beats:
部署在每个需要收集数据的主机上资源需求较低例如1 vCPU, 1GB RAM。
