Представляем Open Source-утилиту elasticsearch-extractor для извлечения индексов из снапшотов Elasticsearch

Моя цель - предложение широкого ассортимента товаров и услуг на постоянно высоком качестве обслуживания по самым выгодным ценам.

Прежде чем перейти к статье, хочу вам представить, экономическую онлайн игру Brave Knights, в которой вы можете играть и зарабатывать. Регистируйтесь, играйте и зарабатывайте!

Рады представить наш новый Open Source-проект — elasticsearch-extractor. Это простой веб-интерфейс, решающий единственную задачу: извлечение заданного индекса из снапшота Elasticsearch. Почему такой проект вообще появился?

Зачем


Представьте, что у вас есть большое количество однотипных инсталляций Elasticsearch в Kubernetes, где хранятся и анализируются многочисленные логи от приложений и инфраструктуры. Схема довольно обычная:

  • Эти логи ежедневно архивируются в снапшоты, которые хранятся в S3-репозитории. (Строго говоря, выбор S3 — дело вкуса: снапшоты могут храниться и в других репозиториях, зарегистрированных в Elasticsearch.)
  • Для экономии места настроен механизм очистки логов — в среднем они живут по 14 дней.
  • Снапшоты же могут храниться в S3 до 90 дней.

Для анализа различных инцидентов может часто возникать ситуация, когда необходимо доставать логи из снапшотов. Как это делать? В первую очередь приходит идея использовать веб-утилиту Cerebro. Она предоставляет широкие возможности по мониторингу кластера Elasticsearch и управлению его состоянием, включая работу с репозиториями снапшотов.

Однако, к сожалению, доступ ко всем функциям Cerebro избыточен и даже потенциально опасен. Для простой операции «извлечь такой-то индекс за такое-то число» не нужна возможность удалить репозиторий, снапшот или произвольный набор индексов. А разделение пользовательских прав в этом приложении не предусмотрено.

Так у нас и возникла потребность в простом инструменте, позволяющем решать одну задачу: извлечение нужного индекса в Elasticsearch. Им стал elasticsearch-extractor.

Возможности и интерфейс


Код elasticsearch-extractor написан на Go. Функционально утилита представляет собой:

  1. пользовательский веб-интерфейс;
  2. сервер, проксирующий запросы к Elasticsearch.

Интерфейс максимально упрощен и исключает возможность ошибочных/опасных действий со стороны пользователя.


Список снапшотов, доступных в хранилище для извлечения

Используемые в интерфейсе блоки:

  • Repositories — список хранилищ, доступных в кластере;
  • Results — информационные сообщения;
  • Nodes — узлы кластера Elasticsearch и их состояние;
  • Restored Indices — восстановленные индексы и их состояние.

Для восстановления нужного индекса необходимо нажать на кнопку восстановления:



После этого появится модальное окно со списком индексов, которые находятся в выбранном снапшоте:



После нажатия на Restore в список Restored Indices добавится индекс с названием extracted_ORIGNALNAME-DD-MM-YYYY.



Когда индекс полностью восстановится, появится возможность удалить его:



Либо он будет удален автоматически (задачей в curator) через 48 часов.

Важной особенностью является функция расчета необходимого места на узлах кластера Elasticsearch перед восстановлением индекса из снапшота. При нехватке свободного места (для размещения индекса) в восстановлении будет отказано. Это позволяет избежать проблем, когда индекс восстанавливается частично, занимает место и появляются UNASSIGNED-шарды.

Так как мы предполагаем, что все кластеры запущены в Kubernetes, при разработке утилиты была сознательно пропущена реализация каких-либо механизмов контроля доступа /и авторизации:

  • В K8s эта задача возложена на Ingress-контроллер, предоставляющий доступ к этому сервису.
  • Вне K8s можно использовать привычные родные механизмы nginx, Apache и подобных решений.

Попробовать


Утилиту elasticsearch-extractor можно установить в систему (Linux с systemd) или запускать в Docker-контейнере. Инструкции описаны в README проекта.

Исходный код проекта распространяется на условиях свободной лицензии (Apache License 2.0). Будем рады улучшениям — равно как проблемам, обсуждениям и, конечно, звёздам!

P.S.


Читайте также в нашем блоге:

  • «Как мы Elasticsearch в порядок приводили: разделение данных, очистка, бэкапы»;
  • «Логи в Kubernetes (и не только) сегодня: ожидания и реальность».
Источник: https://habr.com/ru/company/flant/blog/532538/


Интересные статьи

Интересные статьи

Недавно я заинтересовался рисунками, состоящими только из контуров, и решил попытаться воспроизвести нечто подобное для трехмерной графики. Suzanne, неофициальный маскот Blender,...
Пускать или не пускать? Вот в чем вопрос… Сейчас на многих сайтах мы видим возможность зарегистрироваться или войти с помощью соцсетей, а некоторые сайты предлагают использовать внешние ключи ...
Бывшая угольная шахта, в которой размещатся хранилище Arctic World Archive. Фото: Guy Martin / Bloomberg Businessweek Свободное программное обеспечение — краеугольный камень современной циви...
Мы просмотрели и сравнили 10 000 open source библиотек для Python и выбрали 34 самые полезные. Мы сгруппировали эти библиотеки в 8 категорий.
Vepp — это наша новая панель для управления сервером и сайтом. Сначала мы хотели просто обновить интерфейс ISPmanager 5, но на этапе проектирования поняли: интерфейсом не обойтись, нужно менять...