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।