有關擴展 ElasticSearch 的統計資訊

我有一個設置有幾個 Logstash 節點向 ElasticSearch 發送輸入，並且有一個 kibana 伺服器可以讓我視覺化它。

目前的基礎架構非常簡單，並且位於單節點機器上。我們正在尋求將其擴展到更大的測試平台。但是，在投資擴展 ELK 的大型部署之前，我希望更好地了解它的擴展能力和性能參數。

我無法在 Elastic Search 網站或他們的案例研究中找到數字

這些問題是：

1. Elastic Search 的擴展性如何？它可以消耗多少日誌/秒，需要多少個節點？任何數字或洞察力都可以。
2. 它以時間作為索引的表現如何，我們將案例視覺化為更多的結構化查詢。特別是它與類似 SQL 的數據庫相比如何。提出的問題之一是，如果我們事先知道日誌結構，使用 SQL 數據庫會更好。如果性能是一個很大的瓶頸，我們不一定需要搜尋引擎功能。？

我是 ELK/SQL 伺服器管理的新手，所以如果問題似乎沒有很好地形成，請原諒。

elastic 網站上的案例研究確實有一些數字，例如來自數據狗案例研究：

在 Stack Exchange，我們發現彈性規模非常好（用於 logstash、haproxylogs（每天約 1.5 億條日誌條目）和 syslog/eventlog 以及搜尋此站點），但您需要做的第一件事是量化你的負載。有了彈性，它會是這樣的：

• 文件（日誌條目）率
• 查詢率
• 數據大小

ETC…

引用自：https://serverfault.com/questions/649019