[Elasticsearch] 엘라스틱 서치란?

Elastic Stack 개요

📌 Elastic Stack은 Elasticsearch, Logstash, Kibana, Beats 등으로 구성된 데이터 수집, 저장, 분석, 시각화를 위한 강력한 오픈소스 플랫폼입니다. 이 스택은 대량의 데이터를 실시간으로 처리하는 데 최적화되어 있으며, 검색 엔진, 로그 관리, 보안 분석, 비즈니스 인텔리전스(BI) 등의 다양한 분야에서 활용됩니다.

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Elastic Stack의 역사

(1) Elasticsearch의 시작

• 2004년, 샤이 배논(Shay Banon)은 Compass라는 검색 엔진을 개발.
• Compass의 개발 계기는 요리 공부를 하는 아내를 위해 레시피 검색 프로그램을 만들려는 시도에서 시작됨.
• Compass는 Apache Lucene을 기반으로 했으나, 사용성을 개선하기 위해 자체 검색 엔진 프로젝트를 시작.
• 2010년, Compass 프로젝트를 확장하여 Elasticsearch로 변경 및 오픈소스로 공개.
• Elasticsearch는 분산 검색 기능과 강력한 확장성을 기반으로 빠르게 인기를 얻음.

(2) 회사 설립 및 성장

• 2012년, 샤이 배논은 네덜란드 암스테르담에서 Elastic 회사(당시 Elasticsearch)를 공동 창립.
  • 공동 창립자: 스티븐 셔르만(Steven Schuurman), 우리 보네스(Uri Boness), 사이먼 윌너(Simon Willnauer).
• 이후 빠르게 성장하며 글로벌 기업으로 발전.

(3) ELK Stack의 탄생

• 초기에는 Elasticsearch 단독으로 사용되었으나, 로그 및 데이터 분석의 필요성이 커지면서 다양한 도구가 추가됨.
• 2013년, Logstash와 Kibana 프로젝트를 공식적으로 Elastic에 통합하면서 ELK Stack이라는 개념이 정착됨.

(4) Elastic Stack으로의 발전

• 2015년, 회사명을 "Elasticsearch"에서 Elastic으로 변경.
• ELK Stack 대신 Elastic Stack이라는 공식 명칭을 사용.
• Beats(경량 데이터 수집기) 추가 및 머신러닝, 보안, 클라우드 기능 확장.
• 현재는 검색 엔진뿐만 아니라 보안 분석, APM(애플리케이션 성능 모니터링), SIEM(보안 정보 및 이벤트 관리), AI 기반 검색 등의 다양한 분야로 활용 영역이 확대됨.

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Elastic Stack 구성 요소

Elastic Stack은 여러 개의 주요 구성 요소로 이루어져 있으며, 각 구성 요소는 서로 긴밀히 연결되어 강력한 데이터 분석 플랫폼을 제공합니다.

구성 요소	역할
Elasticsearch	분산형 검색 및 분석 엔진 (데이터 저장 및 검색)
Logstash	데이터 수집 및 변환 (ETL 역할)
Kibana	데이터 시각화 및 관리 UI
Beats	경량 데이터 수집기 (파일, 네트워크, 로그 등 다양한 소스에서 데이터 수집)

(1) Elasticsearch

• NoSQL 기반의 분산형 검색 엔진으로 빠른 검색 및 분석이 가능.
• JSON 문서 기반 저장 방식.
• Apache Lucene 기반의 강력한 검색 기능 제공.
• 데이터 샤딩(Sharding) 및 복제(Replication) 기능을 통해 고가용성과 확장성을 보장.

(2) Logstash

• 다양한 데이터 소스에서 데이터를 수집, 변환, 저장하는 도구.
• ETL(Extract, Transform, Load) 역할 수행.
• 200개 이상의 플러그인을 통해 데이터 변환 및 필터링 지원.

(3) Kibana

• Elasticsearch 데이터를 시각화 및 대시보드 형태로 표현하는 도구.
• 실시간 데이터 모니터링 및 관리 기능 제공.
• 로그 분석, 보안 모니터링, APM 대시보드 등의 다양한 기능 지원.

(4) Beats

• 경량의 데이터 수집 에이전트.
• 서버, 애플리케이션, 네트워크, 클라우드 환경에서 데이터를 수집하여 Logstash 또는 Elasticsearch로 전송.
• 대표적인 Beats 모듈:
  • Filebeat: 로그 파일 수집.
  • Metricbeat: 시스템 및 서비스의 메트릭 데이터 수집.
  • Packetbeat: 네트워크 트래픽 분석.
  • Winlogbeat: Windows 이벤트 로그 수집.
  • Auditbeat: 보안 감사를 위한 로그 수집.

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Elastic Stack의 주요 활용 분야

Elastic Stack은 검색과 데이터 분석을 필요로 하는 다양한 환경에서 활용됩니다.

활용 분야	설명
로그 및 이벤트 분석	애플리케이션 로그, 시스템 로그, 보안 이벤트를 분석하여 이상 탐지 및 문제 해결
검색 엔진	기업 내부 데이터 검색, 전자상거래 검색, 문서 검색
보안 분석(SIEM)	보안 로그 분석 및 침입 탐지
APM(Application Performance Monitoring)	애플리케이션 성능 모니터링 및 성능 문제 해결
비즈니스 인텔리전스(BI)	실시간 데이터 분석 및 인사이트 도출
머신러닝 및 이상 탐지	데이터 기반의 자동 이상 탐지 및 AI 기반 예측 분석
IoT 및 센서 데이터 분석	IoT 디바이스 및 센서에서 발생하는 데이터 실시간 처리

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Elastic Stack 개요

5. Elastic Stack의 장점과 단점

✅ 장점

1. 강력한 검색 기능
   • Apache Lucene 기반으로 강력한 전문 검색(Full-text search) 지원.
2. 실시간 데이터 처리
   • 로그, 이벤트, 트랜잭션 데이터를 실시간으로 분석 가능.
3. 확장성(Scalability)
   • 샤드(Shard)와 복제본(Replica) 관리로 확장 가능.
4. 다양한 데이터 소스 지원
   • JSON, CSV, 데이터베이스, 로그 파일 등 다양한 입력 지원.
5. 비용 절감
   • 오픈소스로 제공되며, 클라우드 및 온프레미스에서 유연하게 배포 가능.

❌ 단점

1. 설정 및 운영 난이도
   • 초기 설정이 복잡하며, 클러스터 관리 및 튜닝이 필요.
2. 메모리 사용량이 높음
   • Elasticsearch는 Java 기반으로 JVM 메모리 튜닝이 필요.
3. 학습 곡선
   • Elasticsearch DSL(Query DSL)과 Kibana 활용법을 익혀야 함.