Elastic Search에 대해서 간단히 설명해주세요.

면접 답변

Elastic Search는 대용량의 데이터를 빠르게 검색하고 분석할 수 있는 분산형 검색 엔진입니다. 정형 데이터뿐 아니라 비정형 데이터에도 적합하며, 로그 분석, 검색 기능, 모니터링와 같이 다양한 분야에서 활용할 수 있습니다.

개념 정리

Elastic Search란?

• 오픈소스 기반의 분산형 검색 및 분석 엔진

• RESTful API를 통해 데이터를 색인하고 검색이 가능하다.

• 구조화된 데이터뿐만 아니라 로그, 텍스트, 메타데이터 등의 비정형 데이터도 효과적으로 처리할 수 있다.

주요 특징

항목	설명
실시간 검색	거의 실시간으로 데이터 색인 및 검색 가능
분산 처리	샤드(Shard)와 복제본(Replica)을 통해 데이터 분산 저장 및 고가용성 확보
RESTful API 지원	HTTP 기반 API로 외부 시스템과 연동 용이
강력한 쿼리 기능	JSON 기반 DSL(Query DSL)을 사용해 복잡한 조건 검색 가능
활용 예시	로그 분석(ELK 스택), 검색 엔진, 모니터링, APM 등

참고) ELK Stack

ELK Stack 구성

구성 요소	설명
Elasticsearch	데이터를 저장하고 검색하는 분산형 검색 엔진 (중심 저장소 역할)
Logstash	다양한 소스에서 로그를 수집하고 파싱하여 Elasticsearch로 전달
Kibana	Elasticsearch에 저장된 데이터를 시각화하는 도구 (대시보드, 그래프 등 제공)

각 구성요소의 역할

1. Elasticsearch

• 데이터 저장소이자 검색/분석 엔진

• 로그뿐 아니라 메트릭, 이벤트 등 다양한 데이터 저장 가능

• JSON 기반 쿼리 DSL로 데이터 필터링 가능

1. Logstash

• 다양한 입력으로부터 데이터 수집

• 필터로 데이터를 변환/정제 (ex. 정규표현식으로 메시지 파싱)

• 출력으로 Elasticsearch, 파일, 데이터베이스 등으로 전달

1. Kibana

• 웹 기반 UI 제공

• 데이터를 시각적으로 표현 (시간별 트렌드, 오류 추이 등)

• Elasticsearch와 연결되어 쿼리 결과를 바로 확인 가능

꼬리 질문

1. Elastic Search에서 인덱스(Index)란 무엇인가요?

2. Elastic Search의 샤딩과 레플리카에 대해 설명해주실래요?

3. Elastic Search에서 데이터 정합성을 어떻게 보장하나요?