Elasticsearch এর আর্কিটেকচার

Elasticsearch একটি ডিস্ট্রিবিউটেড, RESTful সার্চ এবং অ্যানালিটিক্স ইঞ্জিন, যা মূলত ডেটা ইন্ডেক্সিং, রিয়েল-টাইম সার্চ, এবং বিশ্লেষণ করার জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি ডকুমেন্ট-ভিত্তিক ডেটা স্টোরেজ ব্যবহার করে, যেখানে JSON ফরম্যাটে ডেটা সংরক্ষণ করা হয়। Elasticsearch-এর আর্কিটেকচার অত্যন্ত স্কেলেবল এবং ফ্লেক্সিবল, যা বড় আকারের ডেটা এবং একাধিক নোড নিয়ে কাজ করতে সক্ষম। নিচে Elasticsearch-এর আর্কিটেকচারের মূল উপাদান এবং তাদের কার্যপদ্ধতি নিয়ে আলোচনা করা হলো:

Elasticsearch আর্কিটেকচারের মূল উপাদান

১. ক্লাস্টার (Cluster)

• একটি ক্লাস্টার হলো এক বা একাধিক নোডের সমষ্টি, যা একসাথে কাজ করে একটি সার্চ ইঞ্জিন তৈরি করে। প্রতিটি ক্লাস্টার একটি নির্দিষ্ট নাম ধারণ করে, যা ক্লাস্টারের সাথে সংযুক্ত নোডগুলোকে শনাক্ত করে।
• একটি ক্লাস্টার একাধিক নোডে বিভক্ত হতে পারে, এবং প্রতিটি নোড ক্লাস্টারে উপস্থিত সব ডেটার ওপর সার্চ ও অ্যানালাইসিস করতে সক্ষম।
• ক্লাস্টারের মাধ্যমে Elasticsearch ডেটা সংরক্ষণ ও ম্যানেজমেন্ট সহজ হয় এবং বড় আকারের ডেটা দ্রুত প্রসেস করা যায়।

২. নোড (Node)

• একটি নোড হলো Elasticsearch-এর একটি একক সার্ভার, যা ক্লাস্টারের অংশ হিসেবে কাজ করে। প্রতিটি নোড ডেটা সংরক্ষণ এবং সার্চ ও অ্যানালাইসিস কার্য পরিচালনা করতে সক্ষম।
• নোডের ধরন:
  • Master Node: ক্লাস্টারের স্টেট এবং কনফিগারেশন পরিচালনা করে। এটি শার্ড বরাদ্দ করা, ক্লাস্টারের হেলথ মনিটরিং, এবং নোডগুলোর মধ্যে সমন্বয় নিশ্চিত করে।
  • Data Node: ডেটা সংরক্ষণ এবং সার্চ ও অ্যানালাইসিস পরিচালনা করে। Data Node শার্ড সংরক্ষণ করে এবং সেগুলো থেকে তথ্য সংগ্রহ করে সার্চ অপারেশন সম্পন্ন করে।
  • Client Node/Coordinating Node: সার্চ এবং অ্যানালাইসিস রিকোয়েস্ট গ্রহণ করে এবং ক্লাস্টারের বিভিন্ন নোডের মধ্যে কাজ ভাগ করে দেয়। এটি ব্যবহারকারীর রিকোয়েস্ট দ্রুত সম্পন্ন করতে সাহায্য করে।
  • Ingest Node: ডেটা ইন্ডেক্স করার আগে ডেটা প্রসেস করে। এটি ডেটাকে প্রি-প্রসেসিং করতে এবং ফিল্টার বা এনরিচমেন্ট করার জন্য ব্যবহৃত হয়।

৩. ইন্ডেক্স (Index)

• ইন্ডেক্স হলো একটি কালেকশন, যেখানে একই ধরনের ডকুমেন্ট বা ডেটা সংরক্ষণ করা হয়। প্রতিটি ইন্ডেক্সের একটি নির্দিষ্ট নাম থাকে, যা সার্চ এবং ম্যানেজমেন্টের জন্য ব্যবহৃত হয়।
• একটি ইন্ডেক্স বিভিন্ন শার্ড এবং রেপ্লিকা নিয়ে গঠিত হয়। ইন্ডেক্সের মাধ্যমে ডেটা সহজে ক্যাটাগোরাইজ করা এবং দ্রুত সার্চ করা যায়।
• ইন্ডেক্সটি একটি ডাটাবেজের মতো কাজ করে এবং এতে একাধিক ডকুমেন্ট সংরক্ষিত থাকে।

৪. ডকুমেন্ট (Document)

• একটি ডকুমেন্ট হলো Elasticsearch-এর ডেটা ইউনিট, যা JSON ফরম্যাটে সংরক্ষিত থাকে। প্রতিটি ডকুমেন্টের একটি ইউনিক আইডি থাকে, যা ডকুমেন্টটি শনাক্ত করতে সহায়ক।
• একটি ইন্ডেক্সের মধ্যে বিভিন্ন ডকুমেন্ট থাকতে পারে এবং প্রতিটি ডকুমেন্টের একটি নির্দিষ্ট স্ট্রাকচার থাকে, যা ডেটা সম্পর্কে তথ্য ধারণ করে।
• ডকুমেন্টগুলোকে ইন্ডেক্সের মাধ্যমে ক্যাটাগোরাইজ করা হয়, যাতে ডেটা দ্রুত রিট্রিভ এবং অ্যানালাইজ করা যায়।

৫. শার্ড (Shard)

• Elasticsearch-এর একটি ইন্ডেক্স এক বা একাধিক শার্ডে বিভক্ত থাকে। শার্ড হলো ইন্ডেক্সের একটি লজিক্যাল সেগমেন্ট, যেখানে ডেটা ভাগ করে সংরক্ষণ করা হয়। শার্ডগুলো Elasticsearch-এর স্কেলেবল আর্কিটেকচারকে কার্যকর করতে সাহায্য করে।
• দুই ধরনের শার্ড রয়েছে:
  • প্রাইমারি শার্ড (Primary Shard): মূল শার্ড যেখানে ডেটা প্রথমে সংরক্ষিত হয়।
  • রেপ্লিকা শার্ড (Replica Shard): প্রাইমারি শার্ডের একটি কপি, যা ফেইলওভার বা ডেটা লস প্রতিরোধে সহায়ক। এটি সার্ভার ডাউন হলে বা প্রাইমারি শার্ড ব্যর্থ হলে ডেটা রিকোভার করতে ব্যবহৃত হয়।
• Elasticsearch স্বয়ংক্রিয়ভাবে শার্ডগুলোকে নোডে বরাদ্দ করে এবং ক্লাস্টারের মধ্যে শার্ডগুলোকে ব্যালেন্স করে রাখে।

৬. ইনভার্স ইনডেক্স (Inverted Index)

• Elasticsearch ইনভার্স ইনডেক্স ব্যবহার করে ডেটা ইন্ডেক্সিং করে এবং সার্চ অপারেশন সম্পন্ন করে। এটি মূলত একটি ডেটা স্ট্রাকচার, যা ডকুমেন্টে থাকা টার্মগুলো এবং তাদের অবস্থান রেকর্ড করে।
• ইনভার্স ইনডেক্সের মাধ্যমে Elasticsearch খুব দ্রুত ডকুমেন্টের মধ্যে নির্দিষ্ট টার্ম বা কীওয়ার্ড খুঁজে পায় এবং সার্চ রেজাল্ট প্রদান করে।

Elasticsearch এ ডেটা ফ্লো

১. ডেটা ইনজেকশন (Data Ingestion):

• ব্যবহারকারীরা ডেটা ইন্ডেক্স করতে একটি রিকোয়েস্ট পাঠায়। রিকোয়েস্টটি একটি Ingest Node গ্রহণ করে, যা ডেটাকে প্রসেস এবং ইন্ডেক্স করার জন্য প্রস্তুত করে।

২. ডেটা ইন্ডেক্সিং:

• ডেটা ইন্ডেক্সিং করার সময়, ডকুমেন্টগুলো ইন্ডেক্সে সংরক্ষিত হয় এবং শার্ডে ভাগ করা হয়। প্রতিটি শার্ড বিভিন্ন নোডে বিতরণ করা হয়, যা Elasticsearch-এর স্কেলেবিলিটি এবং লোড ব্যালান্সিং নিশ্চিত করে।

৩. সার্চ অপারেশন:

• ব্যবহারকারী যখন একটি সার্চ রিকোয়েস্ট পাঠায়, Coordinating Node রিকোয়েস্টটি গ্রহণ করে এবং প্রয়োজনীয় নোডগুলোর মধ্যে কাজ ভাগ করে দেয়।
• শার্ডগুলো থেকে সার্চ রেজাল্ট সংগ্রহ করে Coordinating Node একটি সম্মিলিত রেসপন্স তৈরি করে এবং ব্যবহারকারীকে পাঠায়।

Elasticsearch-এর আর্কিটেকচারের বৈশিষ্ট্য

স্কেলেবিলিটি (Scalability):

• শার্ড এবং নোড ভিত্তিক আর্কিটেকচারের কারণে Elasticsearch খুব সহজে স্কেল করা যায়। নতুন নোড যুক্ত করা বা শার্ড বাড়ানো গেলে, এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে লোড ব্যালান্স করে এবং ডেটা পুনরায় বরাদ্দ করে।

ফল্ট টলারেন্স (Fault Tolerance):

• রেপ্লিকা শার্ড ব্যবহার করে, Elasticsearch ডেটা লস এবং সার্ভার ফেইলওভার প্রতিরোধ করতে পারে। একটি প্রাইমারি শার্ড ব্যর্থ হলে, রেপ্লিকা শার্ড সক্রিয় হয়ে ডেটা অ্যাক্সেস নিশ্চিত করে।

রিয়েল-টাইম সার্চ এবং অ্যানালাইসিস:

• ইনভার্স ইনডেক্স এবং ডিস্ট্রিবিউটেড আর্কিটেকচারের কারণে Elasticsearch রিয়েল-টাইম সার্চ এবং অ্যানালাইসিস করতে সক্ষম। এটি দ্রুত তথ্য রিট্রিভ করে এবং বিশ্লেষণ করে।

রেস্টফুল API:

• Elasticsearch একটি RESTful API সরবরাহ করে, যা HTTP রিকোয়েস্ট ব্যবহার করে ডেটা ইন্ডেক্সিং, সার্চ, এবং ম্যানেজমেন্ট সহজ করে।

উপসংহার

Elasticsearch-এর আর্কিটেকচার অত্যন্ত স্কেলেবল এবং ফ্লেক্সিবল, যা বড় আকারের ডেটা এবং বিভিন্ন ধরনের সার্চ এবং অ্যানালাইসিস প্রয়োজনীয়তা মেটাতে সক্ষম। নোড, শার্ড, এবং রেপ্লিকার সমন্বয়ে গঠিত আর্কিটেকচারের কারণে এটি ডিস্ট্রিবিউটেড এবং ফল্ট-টলারেন্ট সার্চ ইঞ্জিন হিসেবে কাজ করে। Elasticsearch-এর ইনভার্স ইনডেক্সিং মডেল এবং RESTful API ব্যবহার করে এটি দ্রুত এবং কার্যকরভাবে ডেটা রিট্রিভ করতে পারে।

Elasticsearch এর মূল উপাদানসমূহ: Node, Cluster, Index

Elasticsearch-এর আর্কিটেকচারিক কাঠামো মূলত তিনটি প্রধান উপাদানের ওপর ভিত্তি করে তৈরি: Node, Cluster, এবং Index। এই উপাদানগুলো একসঙ্গে Elasticsearch-এর ডিস্ট্রিবিউটেড এবং স্কেলেবল প্রকৃতিকে সমর্থন করে এবং ডেটা স্টোরেজ, ইন্ডেক্সিং, এবং সার্চ অপারেশন পরিচালনা করে। নিচে প্রতিটি উপাদানের বিস্তারিত ব্যাখ্যা প্রদান করা হলো:

১. Node (নোড)

একটি নোড হলো Elasticsearch-এর একটি একক সার্ভার, যা ক্লাস্টারের অংশ হিসেবে কাজ করে। প্রতিটি নোড Elasticsearch-এর ইনস্ট্যান্স হিসেবে চলতে থাকে এবং এটি ডেটা ইন্ডেক্সিং, সার্চ অপারেশন, এবং অন্যান্য কার্য পরিচালনা করতে সক্ষম।

প্রতিটি নোডের একটি ইউনিক নাম থাকে, যা নোডটিকে ক্লাস্টারে চিহ্নিত করতে ব্যবহৃত হয়।

নোডগুলো বিভিন্ন ধরনের ভূমিকা পালন করতে পারে, যেমন:

• Master Node: ক্লাস্টারের স্টেট এবং কনফিগারেশন পরিচালনা করে। এটি শার্ড বরাদ্দ, নোড মনিটরিং, এবং ক্লাস্টার স্টেট পরিচালনা করে।
• Data Node: ডেটা সংরক্ষণ করে এবং সার্চ ও অ্যানালাইসিস কার্য পরিচালনা করে। এটি ইন্ডেক্স ডেটা এবং শার্ডগুলো সংরক্ষণ করে এবং দ্রুত সার্চ রেসপন্স প্রদান করে।
• Coordinating Node: সার্চ রিকোয়েস্ট গ্রহণ করে এবং তা বিভিন্ন নোডে বিতরণ করে। এটি সার্চ অপারেশন এবং ফলাফল সমন্বয় করে এবং রেসপন্স দ্রুত সম্পন্ন করে।
• Ingest Node: ডেটা ইন্ডেক্স করার আগে তা প্রসেস করে। এটি ডেটাকে প্রি-প্রসেস এবং ফিল্টার বা এনরিচমেন্ট করতে ব্যবহৃত হয়।

নোডগুলো স্বয়ংক্রিয়ভাবে ক্লাস্টারের সাথে সংযোগ স্থাপন করে এবং প্রয়োজন অনুসারে বিভিন্ন ভূমিকা পালন করতে সক্ষম।

২. Cluster (ক্লাস্টার)

• একটি ক্লাস্টার হলো এক বা একাধিক নোডের সমষ্টি, যা একসঙ্গে কাজ করে একটি সার্চ এবং অ্যানালাইসিস ইঞ্জিন তৈরি করে। প্রতিটি ক্লাস্টারের একটি নির্দিষ্ট নাম থাকে, যা এর সাথে সংযুক্ত নোডগুলোকে শনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয়।
• ক্লাস্টার এক বা একাধিক নোড নিয়ে গঠিত হতে পারে এবং নোডগুলো একসঙ্গে কাজ করে ডেটা সংরক্ষণ, ইন্ডেক্সিং, এবং সার্চ অপারেশন সম্পন্ন করে। একটি ক্লাস্টারে নতুন নোড যোগ করা হলে, এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে ক্লাস্টারে সংযুক্ত হয় এবং ডেটা শেয়ার করতে শুরু করে।
• ক্লাস্টারের স্টেট ম্যানেজমেন্ট:
  • Master Node ক্লাস্টারের স্টেট ম্যানেজমেন্ট করে এবং শার্ডগুলো ক্লাস্টারের বিভিন্ন নোডে বরাদ্দ করে। এটি নিশ্চিত করে যে ক্লাস্টার সুস্থভাবে চলছে এবং যদি কোনো নোড ব্যর্থ হয়, তাহলে ক্লাস্টার পুনর্গঠিত হয়।
• ক্লাস্টারটি ব্লকহীন এবং স্বয়ংসম্পূর্ণভাবে স্কেল করা যায়, যা Elasticsearch-এর ডিস্ট্রিবিউটেড এবং স্কেলেবল আর্কিটেকচারের একটি গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্য।

৩. Index (ইন্ডেক্স)

• একটি ইন্ডেক্স হলো একই ধরনের ডকুমেন্ট বা ডেটার কালেকশন, যা Elasticsearch-এ সংরক্ষণ এবং সংগঠিত হয়। ইন্ডেক্সের মাধ্যমে ডেটা ক্যাটাগোরাইজ করা হয় এবং ডেটার দ্রুত রিট্রিভাল এবং সার্চ নিশ্চিত করা হয়।
• প্রতিটি ইন্ডেক্সের একটি নির্দিষ্ট নাম থাকে, যা সার্চ এবং ম্যানেজমেন্টের জন্য ব্যবহৃত হয়। ইন্ডেক্সগুলোতে ডেটা JSON ফরম্যাটে ডকুমেন্ট আকারে সংরক্ষিত হয়।
• একটি ইন্ডেক্স বিভিন্ন শার্ড এবং রেপ্লিকা নিয়ে গঠিত হয়:
  • শার্ড: একটি ইন্ডেক্সকে ছোট ছোট অংশে ভাগ করা হয়, যেগুলোকে শার্ড বলা হয়। শার্ডগুলোর মাধ্যমে বড় আকারের ডেটা স্কেলেবল এবং দ্রুত অ্যাক্সেসযোগ্য করা হয়।
  • রেপ্লিকা: প্রতিটি শার্ডের একটি বা একাধিক কপি থাকে, যেগুলোকে রেপ্লিকা বলা হয়। রেপ্লিকা নিশ্চিত করে যে ডেটা লস হলে বা কোনো নোড ব্যর্থ হলে ডেটা পুনরুদ্ধার করা সম্ভব হবে।
• ইন্ডেক্স তৈরি করার সময়, প্রয়োজন অনুযায়ী শার্ড এবং রেপ্লিকার সংখ্যা নির্ধারণ করা যায়, যা ক্লাস্টারের পারফরম্যান্স এবং ফল্ট টলারেন্স বৃদ্ধি করতে সহায়ক।

Elasticsearch-এর উপাদানগুলো একসাথে কিভাবে কাজ করে

ক্লাস্টার ম্যানেজমেন্ট: প্রতিটি ক্লাস্টার এক বা একাধিক নোড নিয়ে গঠিত এবং Master Node ক্লাস্টারের হেলথ এবং কনফিগারেশন পরিচালনা করে। নোডগুলো একসঙ্গে কাজ করে ডেটা সংরক্ষণ এবং সার্চ অপারেশন সম্পন্ন করে।

ইন্ডেক্সিং এবং ডেটা স্টোরেজ: ব্যবহারকারীরা যখন ডেটা ইন্ডেক্স করে, তখন ডেটা JSON ডকুমেন্ট আকারে একটি নির্দিষ্ট ইন্ডেক্সে সংরক্ষিত হয়। ইন্ডেক্সের শার্ড এবং রেপ্লিকা নোডগুলোতে বিতরণ করা হয়, যা Elasticsearch-এর স্কেলেবিলিটি এবং ফল্ট টলারেন্স নিশ্চিত করে।

সার্চ অপারেশন: সার্চ রিকোয়েস্টগুলো Coordinating Node গ্রহণ করে এবং তা বিভিন্ন শার্ডে বিতরণ করে। শার্ডগুলো থেকে সার্চ রেজাল্ট সংগ্রহ করে Coordinating Node একটি সম্মিলিত রেসপন্স তৈরি করে এবং ব্যবহারকারীকে পাঠায়।

উপসংহার

Elasticsearch-এর মূল উপাদানগুলো, যেমন Node, Cluster, এবং Index, একত্রে কাজ করে ডিস্ট্রিবিউটেড এবং স্কেলেবল সার্চ ইঞ্জিন তৈরি করে। ক্লাস্টার এবং নোডের সমন্বয়ে ডেটা ইন্ডেক্সিং, স্টোরেজ, এবং সার্চ অপারেশন দ্রুত এবং কার্যকরভাবে সম্পন্ন হয়। শার্ড এবং রেপ্লিকা ব্যবহার করে ইন্ডেক্সের মাধ্যমে ডেটাকে ক্যাটাগোরাইজ করা হয় এবং ফল্ট টলারেন্স নিশ্চিত করা হয়। এই উপাদানগুলো একসঙ্গে Elasticsearch-এর শক্তিশালী এবং ফ্লেক্সিবল আর্কিটেকচার গঠন করে।

Elasticsearch-এ Document এবং Shard এর ধারণা

Elasticsearch-এ Document এবং Shard দুইটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান, যা ডেটা সংরক্ষণ, ইন্ডেক্সিং, এবং সার্চ অপারেশনকে কার্যকর করতে সহায়ক। Document হলো Elasticsearch-এর ডেটা ইউনিট, যেখানে তথ্য JSON ফরম্যাটে সংরক্ষণ করা হয়, এবং Shard হলো ইন্ডেক্সের একটি অংশ বা সেগমেন্ট, যা ডেটা স্কেলেবল এবং দ্রুত রিট্রিভাল নিশ্চিত করতে ব্যবহৃত হয়। নিচে Document এবং Shard সম্পর্কে বিস্তারিত আলোচনা করা হলো:

১. Document (ডকুমেন্ট)

• Document হলো Elasticsearch-এর মৌলিক ডেটা ইউনিট। এটি JSON ফরম্যাটে তথ্য ধারণ করে এবং একটি ইন্ডেক্সের মধ্যে সংরক্ষিত থাকে।
• প্রতিটি ডকুমেন্টে একটি ইউনিক ID এবং বিভিন্ন Field থাকে, যা ডেটার গঠন এবং বৈশিষ্ট্য সম্পর্কে তথ্য ধারণ করে। উদাহরণস্বরূপ, একটি ডকুমেন্টে একটি প্রোডাক্টের নাম, দাম, বিবরণ ইত্যাদি সংরক্ষিত থাকতে পারে।
• Document গুলোতে সাধারণত যে ধরনের তথ্য থাকতে পারে:
  • String (টেক্সট বা শব্দ)
  • Number (সংখ্যা)
  • Boolean (True/False)
  • Date (তারিখ ও সময়)
  • Array (একাধিক মানের তালিকা)
  • Nested Objects (একটি ডকুমেন্টের মধ্যে অন্য ডকুমেন্ট)
• একটি ডকুমেন্ট এককভাবে একটি JSON অবজেক্ট হিসেবে থাকে এবং একটি ইন্ডেক্সে অনেক ডকুমেন্ট সংরক্ষণ করা যায়।
• ডকুমেন্টগুলোতে একটি Mapping প্রয়োগ করা হয়, যা প্রতিটি ফিল্ডের ডেটা টাইপ নির্ধারণ করে এবং Elasticsearch-কে ডেটা সঠিকভাবে ইন্ডেক্স এবং সার্চ করতে সহায়ক করে।

উদাহরণ:

{
  "product_id": "123",
  "name": "Wireless Headphones",
  "brand": "TechSound",
  "price": 59.99,
  "in_stock": true,
  "release_date": "2023-01-15",
  "categories": ["Electronics", "Audio", "Accessories"]
}

• উপরোক্ত ডকুমেন্টে একটি প্রোডাক্টের বিভিন্ন তথ্য সংরক্ষিত আছে এবং এটি JSON ফরম্যাটে রয়েছে।

২. Shard (শার্ড)

• Shard হলো Elasticsearch-এর একটি ইন্ডেক্সের লজিক্যাল সেগমেন্ট বা অংশ। একটি ইন্ডেক্স যখন বড় আকারের ডেটা ধারণ করে, তখন সেটি শার্ডে ভাগ করা হয়, যাতে ডেটা সহজে স্কেল এবং দ্রুত রিট্রিভ করা যায়।
• শার্ড Elasticsearch-এর ডিস্ট্রিবিউটেড আর্কিটেকচারের মূল উপাদান এবং এটি বড় আকারের ইন্ডেক্সকে ছোট ছোট অংশে ভাগ করে বিভিন্ন নোডে বিতরণ করে।
• দুটি প্রকারের শার্ড রয়েছে:
  • Primary Shard: ইন্ডেক্সের মূল শার্ড, যেখানে ডেটা প্রথমে সংরক্ষিত হয়। প্রতিটি ইন্ডেক্সে এক বা একাধিক প্রাইমারি শার্ড থাকে।
  • Replica Shard: প্রাইমারি শার্ডের একটি বা একাধিক কপি। রেপ্লিকা শার্ডগুলো ফল্ট টলারেন্স এবং হাই অ্যাভেলেবিলিটি নিশ্চিত করতে ব্যবহৃত হয়। যদি কোনো প্রাইমারি শার্ড ব্যর্থ হয়, তবে রেপ্লিকা শার্ড সক্রিয় হয়ে ডেটা অ্যাক্সেস নিশ্চিত করে।
• Elasticsearch শার্ডগুলোকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে বিভিন্ন নোডে বরাদ্দ করে এবং ক্লাস্টারের লোড ব্যালান্স করে, যাতে সার্ভার ডাউন হলে বা লোড বৃদ্ধি পেলে শার্ডগুলো পুনর্বন্টন করা যায়।

উদাহরণ:

• ধরুন একটি ইন্ডেক্সে ১০০ মিলিয়ন ডকুমেন্ট রয়েছে। এটি যদি একটি একক নোডে থাকে, তাহলে সার্চ অপারেশন ধীর গতির হতে পারে। তাই Elasticsearch সেই ইন্ডেক্সকে ৫টি প্রাইমারি শার্ডে ভাগ করে দেয় এবং প্রতিটি শার্ডকে ভিন্ন নোডে রাখে, যা সার্চ এবং ইন্ডেক্সিং পারফরম্যান্সকে বাড়ায়।
• প্রতিটি প্রাইমারি শার্ডের ১ বা একাধিক রেপ্লিকা শার্ড তৈরি করা হয়, যাতে কোনো প্রাইমারি শার্ড ব্যর্থ হলে রেপ্লিকা শার্ড দিয়ে ডেটা পুনরুদ্ধার করা যায়।

Document এবং Shard একসঙ্গে কিভাবে কাজ করে?

ডেটা ইন্ডেক্সিং:

• যখন একটি ডকুমেন্ট ইন্ডেক্স করা হয়, তখন Elasticsearch সেই ডকুমেন্টকে একটি প্রাইমারি শার্ডে সংরক্ষণ করে। এরপর প্রাইমারি শার্ডের রেপ্লিকা শার্ডগুলোতে সেই ডকুমেন্ট কপি করে।
• প্রতিটি ডকুমেন্টের ID এবং হ্যাশিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে Elasticsearch শার্ড নির্ধারণ করে, যাতে ডকুমেন্টটি কোন শার্ডে সংরক্ষণ করা হবে।

সার্চ অপারেশন:

• সার্চ রিকোয়েস্ট পাওয়ার পর, Elasticsearch সেই রিকোয়েস্টটি বিভিন্ন শার্ডে ভাগ করে দেয়। প্রতিটি শার্ড থেকে সার্চ রেজাল্ট সংগ্রহ করা হয় এবং তা মিলে একটি সম্মিলিত রেসপন্স তৈরি করা হয়।
• রেপ্লিকা শার্ডগুলো সার্চ অপারেশনে ব্যবহার করা যেতে পারে, যা সার্চ পারফরম্যান্স বাড়ায় এবং লোড ব্যালান্স করতে সহায়ক।

উপসংহার

Document হলো Elasticsearch-এর মৌলিক ডেটা ইউনিট, যেখানে JSON ফরম্যাটে ডেটা সংরক্ষিত থাকে এবং ডেটাকে দ্রুত সার্চ এবং রিট্রিভ করার জন্য ইনডেক্স করা হয়। Shard হলো ইন্ডেক্সের একটি সেগমেন্ট, যা ডেটা স্কেলেবল এবং দ্রুত রিট্রিভাল নিশ্চিত করতে ব্যবহৃত হয়। শার্ডগুলো Elasticsearch-এর ডিস্ট্রিবিউটেড আর্কিটেকচারের মাধ্যমে বিভিন্ন নোডে বিতরণ করা হয়, যা ফল্ট টলারেন্স এবং হাই পারফরম্যান্স নিশ্চিত করে। Document এবং Shard একসঙ্গে কাজ করে Elasticsearch-এর ডেটা স্টোরেজ এবং সার্চ কার্যক্রমকে কার্যকর এবং দ্রুত সম্পন্ন করতে সহায়ক।

Elasticsearch-এর Master Node, Data Node এবং Ingest Node

Elasticsearch-এর ক্লাস্টারে বিভিন্ন ধরনের নোড থাকে, প্রতিটি নোডের আলাদা ভূমিকা এবং কাজ থাকে। প্রধান নোডগুলো হলো Master Node, Data Node, এবং Ingest Node। এই নোডগুলো একসঙ্গে Elasticsearch-এর ডিস্ট্রিবিউটেড আর্কিটেকচার এবং পারফরম্যান্স নিশ্চিত করে। নিচে প্রতিটি নোডের বিস্তারিত ব্যাখ্যা প্রদান করা হলো:

১. Master Node (মাস্টার নোড)

• Master Node হলো ক্লাস্টারের স্টেট এবং কনফিগারেশন পরিচালনা করে। এটি মূলত ক্লাস্টারের একটি ম্যানেজার হিসেবে কাজ করে এবং শার্ড বরাদ্দ, নোড মনিটরিং, এবং ক্লাস্টারের স্বাস্থ্য সঠিকভাবে নিশ্চিত করে।
• Master Node-এর প্রধান কার্যাবলী:
  • শার্ড বরাদ্দ: নতুন ডেটা সংরক্ষণ করার সময় Master Node সিদ্ধান্ত নেয় যে কোন শার্ড কোন নোডে বরাদ্দ করা হবে।
  • নোড মনিটরিং: ক্লাস্টারের প্রতিটি নোডের স্বাস্থ্য এবং স্টেট পর্যবেক্ষণ করে। যদি কোনো নোড ব্যর্থ হয়, Master Node ক্লাস্টারকে পুনর্গঠিত করে এবং শার্ডগুলো পুনর্বন্টন করে।
  • কনফিগারেশন এবং স্টেট ম্যানেজমেন্ট: ক্লাস্টারের কনফিগারেশন পরিবর্তন এবং ক্লাস্টারের আপডেটগুলি পরিচালনা করে।
• Master Election Process:
  • Elasticsearch ক্লাস্টারে একাধিক নোড Master Node হিসেবে কাজ করতে পারে, তবে এক সময়ে একটি নোডই Master হিসেবে কাজ করে। যদি Master Node ব্যর্থ হয়, তাহলে অন্য নোডগুলোর মধ্যে একটি নতুন Master নির্বাচন করা হয়।
• Master Node সাধারণত বড় লোড যেমন সার্চ এবং ডেটা স্টোরেজ অপারেশন পরিচালনা করে না, কারণ এটি মূলত ক্লাস্টারের ম্যানেজমেন্টে মনোনিবেশ করে।

২. Data Node (ডেটা নোড)

• Data Node হলো ক্লাস্টারের সেই নোড, যা মূলত ডেটা সংরক্ষণ এবং সার্চ ও অ্যানালাইসিস কার্য পরিচালনা করে। এটি Elasticsearch-এর ডেটাবেসের মূল অংশ হিসেবে কাজ করে এবং ডকুমেন্ট, ইন্ডেক্স, এবং শার্ডগুলো সংরক্ষণ করে।
• Data Node-এর প্রধান কার্যাবলী:
  • ডেটা স্টোরেজ: ডকুমেন্ট এবং শার্ডগুলো সংরক্ষণ করে। প্রতিটি ইন্ডেক্সের প্রাইমারি এবং রেপ্লিকা শার্ডগুলো Data Node-এ বরাদ্দ করা হয়।
  • সার্চ অপারেশন: সার্চ রিকোয়েস্ট পাওয়ার পর Data Node সেই রিকোয়েস্টে থাকা টার্ম এবং শর্ত অনুযায়ী ডকুমেন্ট খুঁজে বের করে এবং রেসপন্স প্রদান করে।
  • ডেটা রিকভারি: যদি কোনো নোড ব্যর্থ হয়, তবে Data Node রেপ্লিকা শার্ড ব্যবহার করে ডেটা রিকভার করতে সহায়ক হয়।
• Data Node ক্লাস্টারের প্রধান কাজগুলো পরিচালনা করে, তাই এগুলো সাধারণত উচ্চ পারফরম্যান্সের সার্ভারে চালানো হয় এবং ক্লাস্টারের লোড সামলাতে সক্ষম হয়।
• Elasticsearch-এর ক্লাস্টারে এক বা একাধিক Data Node থাকতে পারে, এবং এর সংখ্যা বাড়িয়ে ডেটার স্কেলেবিলিটি বাড়ানো যায়।

৩. Ingest Node (ইনজেস্ট নোড)

• Ingest Node হলো সেই নোড, যা ডেটা ইন্ডেক্স করার আগে তা প্রসেস এবং ট্রান্সফর্ম করে। এটি ডেটা ইন্ডেক্সিং-এর আগে ডেটাকে প্রি-প্রসেস করার জন্য ব্যবহার করা হয়।
• Ingest Node-এর প্রধান কার্যাবলী:
  • ইনজেস্ট পাইপলাইন: Ingest Node ইনজেস্ট পাইপলাইন ব্যবহার করে ডেটাকে প্রসেস করে। পাইপলাইনে বিভিন্ন প্রোসেসর থাকে, যেমন Rename, Set, GeoIP, Enrich, ইত্যাদি, যা ডেটাকে প্রয়োজন অনুযায়ী ফিল্টার, এনরিচ বা পরিবর্তন করতে পারে।
  • ডেটা এনরিচমেন্ট: Ingest Node ডেটা এনরিচমেন্ট করার জন্য বহিরাগত তথ্য বা API ব্যবহার করতে পারে, যেমন IP অ্যাড্রেস থেকে জিওলোকেশন তথ্য সংগ্রহ করা।
  • ডেটা স্ট্রাকচারিং: ইনজেস্ট নোড ডেটাকে সঠিকভাবে ফিল্ড এবং ফরম্যাটে সাজিয়ে রাখে, যাতে এটি ইন্ডেক্সিং-এর জন্য প্রস্তুত হয়।
• Ingest Node ক্লাস্টারের সার্চ বা ম্যানেজমেন্ট কাজ পরিচালনা করে না, বরং এটি শুধুমাত্র ডেটা প্রসেসিং এবং ইনজেস্টিং-এ ফোকাস করে।
• Ingest Node ব্যবহার করে ক্লাস্টারের সার্চ এবং ইন্ডেক্সিং লোড কমানো যায়, কারণ এটি ডেটাকে প্রি-প্রসেস করে Data Node-এ পাঠায়।

Elasticsearch ক্লাস্টারে নোডগুলোর সমন্বিত কাজ

• Master Node ক্লাস্টারের স্টেট এবং শার্ড বরাদ্দ করে ক্লাস্টারের সঠিক কার্যক্রম নিশ্চিত করে। এটি ম্যানেজমেন্ট কাজ পরিচালনা করে, তবে সার্চ বা ডেটা সংরক্ষণের কাজে জড়িত থাকে না।
• Data Node মূলত ডেটা সংরক্ষণ, ইন্ডেক্সিং, এবং সার্চ অপারেশন পরিচালনা করে। এটি ক্লাস্টারের ডেটা ম্যানেজমেন্ট এবং অ্যাক্সেসের জন্য দায়ী।
• Ingest Node ডেটা প্রসেস এবং ফিল্টার করে তা ইন্ডেক্সিং-এর জন্য প্রস্তুত করে, যাতে ডেটা সঠিকভাবে স্টোরেজে যুক্ত হয় এবং সার্চ অপারেশন দ্রুত হয়।

উপসংহার

Elasticsearch-এর Master Node, Data Node, এবং Ingest Node একসঙ্গে কাজ করে একটি কার্যকর এবং স্কেলেবল সার্চ ইঞ্জিন তৈরি করে। Master Node ক্লাস্টারের স্টেট এবং ম্যানেজমেন্ট পরিচালনা করে, Data Node ডেটা সংরক্ষণ এবং সার্চ কার্য সম্পন্ন করে, এবং Ingest Node ডেটা ইন্ডেক্সিং-এর আগে প্রসেস করে। প্রতিটি নোডের নিজস্ব ভূমিকা এবং কার্যপ্রণালী নিশ্চিত করে যে ক্লাস্টার ফল্ট-টলারেন্ট, স্কেলেবল, এবং উচ্চ পারফরম্যান্স প্রদান করতে সক্ষম।

Elasticsearch এর আর্কিটেকচার

Elasticsearch এর আর্কিটেকচার একটি শক্তিশালী ও স্কেলেবল ডিজাইন, যা বিভিন্ন উপাদান এবং কাজের প্রক্রিয়া নিয়ে গঠিত। এখানে Elasticsearch এর মূল উপাদান এবং তাদের কাজের ধরণ উল্লেখ করা হলো:

১. ক্লাস্টার

• সংজ্ঞা: Elasticsearch ক্লাস্টার হল একটি নোডের সেট যা একসাথে কাজ করে এবং একটি ইউনিট হিসেবে ডেটা সংরক্ষণ করে।
• কাজ: ক্লাস্টারটির একটি অনন্য নাম থাকে এবং এটি নোডের মধ্যে ডেটা পরিচালনা করে। ক্লাস্টার বিভিন্ন নোডের মধ্যে ডেটার ভারসাম্য তৈরি করে।

২. নোড

• সংজ্ঞা: একটি নোড হল একটি একক সার্ভার যা Elasticsearch ক্লাস্টারের অংশ।
• কাজ: প্রতিটি নোড ডেটা ইনডেক্সিং এবং সার্চিংয়ের কাজ করে। নোডের বিভিন্ন প্রকার হতে পারে, যেমন:
  • Master Node: ক্লাস্টারের স্বাস্থ্য এবং কনফিগারেশন পরিচালনা করে।
  • Data Node: ডেটা সংরক্ষণ এবং সার্চিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়।
  • Ingest Node: ডেটা ইনজেস্ট করার জন্য ব্যবহৃত হয়।

৩. ইনডেক্স

• সংজ্ঞা: ইনডেক্স হল একটি ডেটাবেসের মতো, যেখানে ডেটা সংরক্ষণ করা হয়।
• কাজ: ইনডেক্সে ডেটা সংরক্ষণের সময় একটি ইউনিক নাম থাকে, যা সার্চিংয়ের জন্য ব্যবহার করা হয়। ইনডেক্সিংয়ের সময় ডেটা JSON ফরম্যাটে সংরক্ষিত হয়।

৪. ডোকুমেন্ট

• সংজ্ঞা: ডোকুমেন্ট হল ইনডেক্সের একটি মৌলিক ইউনিট, যা JSON ফরম্যাটে ডেটা ধারণ করে।
• কাজ: প্রতিটি ডোকুমেন্টের একটি ইউনিক আইডি থাকে এবং এটি ইনডেক্সের মধ্যে স্টোর হয়।

৫. শার্ড

• সংজ্ঞা: শার্ড হল ইনডেক্সের একটি উপ-অংশ যা ডেটা স্টোরেজ এবং সার্চিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়।
• কাজ: শার্ড দুটি প্রকারের হয়:
  • Primary Shard: মূল ডেটা সংরক্ষণ করে।
  • Replica Shard: প্রাইমারি শার্ডের কপি, যা ডেটা হারানোর ক্ষেত্রে ব্যাকআপ হিসেবে কাজ করে।

কাজের ধরণ

Elasticsearch এর কাজের ধরণ নিচে উল্লেখ করা হলো:

ডেটা ইনজেস্ট:

• Logstash বা ইনজেস্ট API ব্যবহার করে ডেটা Elasticsearch-এ ইনজেস্ট করা হয়। এটি বিভিন্ন উৎস থেকে ডেটা সংগ্রহ করে।

ডেটা ইনডেক্সিং:

• ইনডেক্সিংয়ের সময়, ডেটা JSON ফরম্যাটে ইনডেক্সে সংরক্ষণ করা হয়। Elasticsearch ডেটাকে একটি স্ট্রাকচার্ড ফরম্যাটে স্টোর করে, যা সার্চিংয়ের জন্য দ্রুত প্রক্রিয়া করতে সক্ষম।

সার্চিং:

• ব্যবহারকারী Elasticsearch সার্চ API ব্যবহার করে ডেটা অনুসন্ধান করতে পারেন। সার্চ কুয়েরি ফিল্টার, বুলিয়ান লজিক এবং অন্যান্য বিভিন্ন প্যারামিটার ব্যবহার করে।

অ্যানালিটিক্স:

• Elasticsearch এ অ্যানালিটিক্স করার জন্য বিভিন্ন Aggregation ফিচার ব্যবহৃত হয়, যা ডেটার উপর বিভিন্ন ধরনের বিশ্লেষণ পরিচালনা করে।

ভিজুয়ালাইজেশন:

• Kibana ব্যবহার করে ডেটার ভিজ্যুয়ালাইজেশন করা হয়। এটি ডেটাকে চার্ট, গ্রাফ এবং ড্যাশবোর্ডের মাধ্যমে উপস্থাপন করে।

উপসংহার

Elasticsearch এর আর্কিটেকচার একটি মডুলার ডিজাইন, যা স্কেলেবিলিটি, রিয়েল-টাইম সার্চ এবং বিশ্লেষণের জন্য আদর্শ। এটি নোড, ক্লাস্টার, ইনডেক্স, ডোকুমেন্ট এবং শার্ডের সমন্বয়ে গঠিত, যা দ্রুত ডেটা পরিচালনা এবং প্রক্রিয়াকরণের ক্ষমতা প্রদান করে। Elasticsearch এর কার্যকরী কাজের ধরণ এবং দক্ষতা বিভিন্ন ডেটা অ্যাপ্লিকেশনে এটি জনপ্রিয় করে তুলেছে।