Elasticsearch 설치와 환경 구성 완벽 가이드

검색 엔진의 대명사 Elasticsearch를 처음부터 차근차근 설치하고 설정하는 방법을 다룹니다. 로컬 설치부터 Docker, 클라우드까지 다양한 환경에서 Elasticsearch를 운영하는 방법을 초급자 눈높이에 맞춰 설명합니다.

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목차

1. Elasticsearch_다운로드
2. elasticsearch.yml_설정
3. JVM_힙_메모리_설정
4. 클러스터_상태_확인
5. Docker로_실행하기
6. Elastic_Cloud_소개

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1. Elasticsearch 다운로드

김개발 씨는 회사에서 새로운 프로젝트를 맡게 되었습니다. 쇼핑몰 상품 검색 기능을 개선하라는 미션이었죠.

선배 박시니어 씨가 다가와 말했습니다. "검색이라면 Elasticsearch가 딱이야.

일단 설치부터 해볼까?"

Elasticsearch는 실시간 분산 검색 및 분석 엔진입니다. 마치 도서관의 색인 카드처럼 대용량 데이터에서 원하는 정보를 순식간에 찾아줍니다.

공식 사이트에서 다운로드하여 압축만 풀면 바로 실행할 수 있어 설치가 매우 간단합니다.

다음 코드를 살펴봅시다.

# 공식 사이트에서 Elasticsearch 다운로드
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-8.11.0-linux-x86_64.tar.gz

# 압축 해제
tar -xzf elasticsearch-8.11.0-linux-x86_64.tar.gz

# 디렉토리 이동
cd elasticsearch-8.11.0

# Elasticsearch 실행 (포그라운드)
./bin/elasticsearch

# 백그라운드 실행을 원한다면
./bin/elasticsearch -d

# 실행 확인
curl -X GET "localhost:9200"

김개발 씨는 입사 6개월 차 백엔드 개발자입니다. 오늘 팀장님이 갑작스러운 미션을 주셨습니다.

현재 MySQL의 LIKE 검색으로 구현된 상품 검색이 너무 느리니, 빠른 검색 엔진을 도입하라는 것이었죠. 검색 엔진이라니, 김개발 씨는 막막했습니다.

그때 선배 박시니어 씨가 다가왔습니다. "Elasticsearch 들어봤어?

요즘 검색 하면 다 이걸 쓰지." 그렇다면 Elasticsearch란 정확히 무엇일까요? 쉽게 비유하자면, Elasticsearch는 마치 도서관의 사서와 같습니다.

수백만 권의 책 중에서 원하는 책을 순식간에 찾아주는 것처럼, Elasticsearch는 대용량 데이터에서 원하는 정보를 밀리초 단위로 검색해줍니다. 이것이 가능한 이유는 데이터를 저장할 때 미리 역색인이라는 특별한 구조로 정리해두기 때문입니다.

설치는 생각보다 훨씬 간단합니다. Elastic 공식 사이트에서 운영체제에 맞는 파일을 다운로드하면 됩니다.

Linux나 macOS 사용자라면 tar.gz 파일을, Windows 사용자라면 zip 파일을 받으면 됩니다. 다운로드한 파일의 압축을 풀면 여러 폴더가 보입니다.

bin 폴더에는 실행 파일이, config 폴더에는 설정 파일이, data 폴더에는 실제 데이터가 저장됩니다. 이 구조만 알아두면 나중에 설정을 변경하거나 백업할 때 훨씬 수월합니다.

실행은 정말 간단합니다. bin 폴더 안의 elasticsearch 파일을 실행하기만 하면 됩니다.

잠시 후 터미널에 여러 로그가 출력되고, "started"라는 메시지가 보이면 성공입니다. 제대로 실행되었는지 확인하려면 curl 명령어로 9200 포트에 요청을 보내보면 됩니다.

JSON 형태의 응답이 돌아온다면 Elasticsearch가 정상적으로 동작하고 있는 것입니다. 김개발 씨가 막상 설치해보니 생각보다 어렵지 않았습니다.

"이렇게 간단하다니!" 박시니어 씨가 웃으며 말했습니다. "설치는 쉽지.

이제 본격적인 설정을 해볼까?" 하지만 주의할 점도 있습니다. Elasticsearch 8.x 버전부터는 기본적으로 보안 기능이 활성화되어 있습니다.

처음 실행할 때 자동으로 생성되는 비밀번호를 잘 메모해두어야 합니다. 이 비밀번호를 잃어버리면 나중에 접속하기 곤란해질 수 있습니다.

또한 Elasticsearch는 Java 기반이지만, 8.x 버전부터는 JDK가 내장되어 있어 별도로 Java를 설치할 필요가 없습니다. 과거에는 Java 버전 호환성 문제로 골머리를 앓는 경우가 많았는데, 이제는 그런 걱정을 덜게 되었습니다.

실전 팁

💡 - Elasticsearch 8.x 버전은 보안이 기본 활성화되어 있으므로 초기 비밀번호를 반드시 메모해두세요

• 개발 환경에서는 -d 옵션으로 백그라운드 실행하면 터미널을 자유롭게 사용할 수 있습니다

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2. elasticsearch.yml 설정

Elasticsearch가 무사히 실행된 것을 확인한 김개발 씨. 하지만 박시니어 씨가 한마디 덧붙였습니다.

"기본 설정으로는 개발용으로만 쓸 수 있어. 실제 서비스에 쓰려면 설정 파일을 만져야 해."

elasticsearch.yml은 Elasticsearch의 핵심 설정 파일입니다. 클러스터 이름, 노드 이름, 네트워크 설정, 데이터 저장 경로 등 모든 중요한 설정이 이 파일 하나에 담겨 있습니다.

마치 자동차의 계기판처럼 Elasticsearch의 모든 동작을 제어하는 컨트롤 타워라고 할 수 있습니다.

다음 코드를 살펴봅시다.

# config/elasticsearch.yml 설정 예시

# 클러스터 이름 - 같은 클러스터로 묶일 노드들은 동일한 이름 사용
cluster.name: my-shopping-search

# 노드 이름 - 각 노드를 구분하는 고유 식별자
node.name: node-1

# 데이터 저장 경로
path.data: /var/lib/elasticsearch
path.logs: /var/log/elasticsearch

# 네트워크 설정 - 외부 접속 허용
network.host: 0.0.0.0
http.port: 9200

# 클러스터 초기 마스터 노드 설정
cluster.initial_master_nodes: ["node-1"]

# 개발 환경에서 단일 노드로 실행할 때
discovery.type: single-node

박시니어 씨가 config 폴더를 열어 보여주었습니다. 그 안에는 여러 설정 파일이 있었지만, 가장 중요한 것은 elasticsearch.yml 파일이었습니다.

이 파일 하나만 잘 이해하면 Elasticsearch 설정의 80%는 끝난 것이나 다름없습니다. 김개발 씨가 파일을 열어보니 주석으로 가득 차 있었습니다.

"이게 다 뭐예요?" 박시니어 씨가 차근차근 설명해주었습니다. 먼저 cluster.name은 클러스터의 이름입니다.

마치 학교 이름처럼, 같은 클러스터에 속한 노드들은 모두 같은 이름을 사용해야 합니다. 기본값은 "elasticsearch"인데, 실무에서는 프로젝트에 맞는 의미 있는 이름으로 바꿔주는 것이 좋습니다.

node.name은 각 노드의 이름입니다. 한 클러스터 안에 여러 노드가 있을 때 서로를 구분하기 위해 사용합니다.

마치 같은 회사 안에서 각 직원의 이름처럼요. 기본적으로는 랜덤한 이름이 부여되지만, 운영 환경에서는 node-1, node-2처럼 명확한 이름을 지정하는 것이 관리하기 편합니다.

path.data와 path.logs는 데이터와 로그가 저장될 경로입니다. 기본적으로는 Elasticsearch 설치 폴더 안에 저장되지만, 운영 환경에서는 별도의 디스크 경로를 지정하는 것이 일반적입니다.

특히 데이터 경로는 SSD처럼 빠른 디스크에 지정하면 성능 향상에 도움이 됩니다. network.host 설정은 중요합니다.

기본값은 localhost라서 외부에서 접속할 수 없습니다. 다른 서버나 애플리케이션에서 접속하려면 0.0.0.0이나 실제 IP 주소로 변경해야 합니다.

하지만 이렇게 하면 보안에 신경 써야 합니다. discovery.type: single-node는 개발 환경에서 자주 사용하는 설정입니다.

Elasticsearch는 기본적으로 여러 노드가 함께 동작하는 클러스터 환경을 가정합니다. 하지만 개발할 때는 노드 하나만 사용하는 경우가 많으므로, 이 설정으로 단일 노드 모드로 실행할 수 있습니다.

김개발 씨가 설정 파일을 수정하고 저장한 뒤, Elasticsearch를 재시작했습니다. 아무 문제 없이 잘 동작했습니다.

"생각보다 어렵지 않네요!" 박시니어 씨가 고개를 끄덕였습니다. "YAML 문법만 조심하면 돼.

들여쓰기 하나 잘못하면 에러가 나거든." 설정 파일을 수정할 때 흔히 하는 실수가 있습니다. YAML 파일은 들여쓰기에 민감하므로 탭 대신 스페이스를 사용해야 합니다.

또한 콜론 뒤에는 반드시 스페이스가 있어야 합니다. 이런 사소한 문법 오류가 Elasticsearch 시작을 방해할 수 있습니다.

실전 팁

💡 - YAML 파일 수정 시 탭 대신 스페이스 2칸을 사용하세요

• 설정 변경 후에는 반드시 Elasticsearch를 재시작해야 적용됩니다

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3. JVM 힙 메모리 설정

설정 파일까지 마친 김개발 씨. 그런데 테스트 데이터를 넣다 보니 Elasticsearch가 자꾸 느려졌습니다.

박시니어 씨가 로그를 확인하더니 말했습니다. "메모리 설정을 안 했구나.

JVM 힙 메모리를 조정해야 해."

Elasticsearch는 Java 가상 머신(JVM) 위에서 동작합니다. JVM 힙 메모리는 Elasticsearch가 사용할 수 있는 메모리 공간입니다.

마치 책상 크기가 넓을수록 더 많은 책을 펼쳐놓고 작업할 수 있는 것처럼, 힙 메모리가 클수록 더 많은 데이터를 빠르게 처리할 수 있습니다.

다음 코드를 살펴봅시다.

# config/jvm.options 파일 수정 또는
# config/jvm.options.d/ 폴더에 새 파일 생성

# jvm.options.d/heap.options 파일 생성
# 최소 힙 메모리 설정
-Xms4g

# 최대 힙 메모리 설정
-Xmx4g

# 환경 변수로 설정하는 방법 (권장)
export ES_JAVA_OPTS="-Xms4g -Xmx4g"
./bin/elasticsearch

# Docker 환경에서 설정
docker run -e ES_JAVA_OPTS="-Xms4g -Xmx4g" elasticsearch:8.11.0

김개발 씨가 당황한 표정을 지었습니다. "JVM 힙 메모리요?

자바 설정을 건드려야 하는 건가요?" 박시니어 씨가 차분하게 설명을 시작했습니다. Elasticsearch는 내부적으로 Java로 만들어져 있습니다.

Java 프로그램이 실행될 때 사용하는 메모리 공간을 힙 메모리라고 부릅니다. 기본 설정은 1GB인데, 실제 서비스에서는 턱없이 부족한 양입니다.

힙 메모리 설정에는 두 가지 값이 있습니다. Xms는 시작할 때 할당받을 최소 메모리이고, Xmx는 사용할 수 있는 최대 메모리입니다.

Elasticsearch에서는 이 두 값을 반드시 같게 설정해야 합니다. 왜 같게 설정해야 할까요?

만약 다르게 설정하면, 메모리가 필요할 때마다 JVM이 메모리를 늘리는 작업을 합니다. 이 과정에서 잠시 동작이 멈추는 현상이 발생할 수 있습니다.

검색 서비스에서 갑자기 응답이 늦어지는 것은 사용자 경험에 치명적입니다. 그렇다면 얼마로 설정해야 할까요?

**시스템 전체 메모리의 50%**를 권장합니다. 예를 들어 서버 메모리가 16GB라면 힙 메모리는 8GB로 설정합니다.

나머지 50%는 운영체제와 Lucene의 파일 시스템 캐시가 사용합니다. 하지만 무조건 크다고 좋은 것은 아닙니다.

힙 메모리는 32GB를 넘지 않아야 합니다. 32GB를 넘으면 JVM의 메모리 포인터 압축 기능이 비활성화되어 오히려 성능이 떨어집니다.

서버 메모리가 128GB라도 힙은 30-31GB 정도로 설정하는 것이 좋습니다. 설정 방법은 여러 가지가 있습니다.

config 폴더의 jvm.options 파일을 직접 수정할 수도 있고, jvm.options.d 폴더에 새 파일을 만들 수도 있습니다. 최근에는 환경 변수 ES_JAVA_OPTS를 사용하는 방법이 권장됩니다.

이 방법이 설정 파일을 건드리지 않아 버전 업그레이드할 때 편리합니다. 설정을 변경한 후 Elasticsearch를 재시작하면 적용됩니다.

제대로 적용되었는지 확인하려면 Elasticsearch의 nodes API를 호출해보면 됩니다. jvm 항목에서 heap 관련 수치를 확인할 수 있습니다.

김개발 씨가 힙 메모리를 4GB로 설정하고 재시작했습니다. 아까 느려졌던 테스트가 이제는 빠르게 동작했습니다.

"와, 이렇게 차이가 나는군요!"

실전 팁

💡 - Xms와 Xmx는 반드시 같은 값으로 설정하세요

• 힙 메모리는 시스템 메모리의 50% 이하, 그리고 32GB를 넘지 않도록 설정하세요

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4. 클러스터 상태 확인

설정을 마친 김개발 씨가 물었습니다. "이제 잘 동작하는 건가요?

어떻게 확인하죠?" 박시니어 씨가 웃으며 대답했습니다. "Elasticsearch는 자체적으로 상태를 알려주는 API가 있어.

클러스터 헬스 체크라고 하지."

클러스터 헬스 API는 Elasticsearch의 전반적인 상태를 한눈에 보여줍니다. 마치 자동차 계기판의 경고등처럼, green, yellow, red 세 가지 색상으로 현재 상태를 알려줍니다.

운영 중인 Elasticsearch를 모니터링할 때 가장 먼저 확인하는 지표입니다.

다음 코드를 살펴봅시다.

# 클러스터 헬스 확인 (기본)
curl -X GET "localhost:9200/_cluster/health?pretty"

# 응답 예시
{
  "cluster_name": "my-shopping-search",
  "status": "green",
  "number_of_nodes": 1,
  "number_of_data_nodes": 1,
  "active_primary_shards": 5,
  "active_shards": 5,
  "unassigned_shards": 0
}

# 노드 정보 확인
curl -X GET "localhost:9200/_cat/nodes?v"

# 인덱스 목록 확인
curl -X GET "localhost:9200/_cat/indices?v"

# 클러스터 상세 정보
curl -X GET "localhost:9200/_cluster/stats?pretty"

박시니어 씨가 터미널을 열어 명령어를 입력했습니다. "이게 Elasticsearch 운영의 기본 중의 기본이야.

매일 아침 출근하면 제일 먼저 확인하는 거지." _cluster/health API를 호출하면 JSON 형태로 클러스터 상태가 반환됩니다. 여기서 가장 중요한 것은 status 필드입니다.

이 값은 세 가지 중 하나입니다. green은 모든 것이 정상이라는 뜻입니다.

모든 프라이머리 샤드와 레플리카 샤드가 정상적으로 할당되어 있습니다. 운영 환경에서 항상 유지해야 할 상태입니다.

yellow는 경고 상태입니다. 프라이머리 샤드는 모두 정상이지만, 일부 레플리카 샤드가 할당되지 않은 상태입니다.

데이터 검색은 가능하지만, 노드에 장애가 발생하면 데이터가 유실될 수 있습니다. 단일 노드로 실행할 때 자주 보이는 상태이기도 합니다.

red는 심각한 문제가 있다는 뜻입니다. 일부 프라이머리 샤드가 할당되지 않아 해당 데이터에 접근할 수 없습니다.

즉시 조치가 필요한 상태입니다. 김개발 씨가 질문했습니다.

"샤드가 뭐예요?" 박시니어 씨가 설명했습니다. "인덱스를 여러 조각으로 나눈 거야.

마치 피자를 여러 조각으로 나누는 것처럼. 각 조각을 여러 노드에 분산해서 저장하면 더 빠르게 검색할 수 있거든." _cat API는 더 읽기 쉬운 형태로 정보를 보여줍니다.

_cat/nodes는 클러스터에 속한 노드 목록을, _cat/indices는 생성된 인덱스 목록을 보여줍니다. ?v 옵션을 붙이면 컬럼 헤더가 함께 출력되어 각 값이 무엇을 의미하는지 알 수 있습니다.

운영 환경에서는 이런 상태 확인을 자동화하는 것이 좋습니다. 모니터링 도구와 연동하여 상태가 yellow나 red로 바뀌면 알림을 받도록 설정해두면 장애에 빠르게 대응할 수 있습니다.

김개발 씨가 직접 명령어를 입력해보았습니다. status가 green으로 표시되는 것을 보고 안심했습니다.

"이제 좀 감이 오네요!"

실전 팁

💡 - 운영 환경에서는 클러스터 상태가 항상 green을 유지하도록 관리하세요

• _cat API에 ?v 옵션을 붙이면 컬럼 헤더가 출력되어 읽기 쉬워집니다

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5. Docker로 실행하기

다음 날, 새로 입사한 이주니어 씨가 같은 프로젝트에 합류했습니다. 김개발 씨가 Elasticsearch 설치를 도와주려 했는데, 이주니어 씨의 노트북은 Windows였습니다.

"설정이 좀 다를 텐데..." 그때 박시니어 씨가 말했습니다. "Docker 쓰면 되지!"

Docker를 사용하면 운영체제에 상관없이 동일한 환경에서 Elasticsearch를 실행할 수 있습니다. 마치 이사할 때 가구를 그대로 옮기는 것처럼, 설정된 환경 그대로를 컨테이너에 담아 어디서든 동일하게 실행할 수 있습니다.

개발 환경 구축 시간을 획기적으로 줄여주는 방법입니다.

다음 코드를 살펴봅시다.

# Elasticsearch Docker 이미지 다운로드 및 실행
docker run -d \
  --name elasticsearch \
  -p 9200:9200 \
  -p 9300:9300 \
  -e "discovery.type=single-node" \
  -e "xpack.security.enabled=false" \
  -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms2g -Xmx2g" \
  -v elasticsearch-data:/usr/share/elasticsearch/data \
  docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.11.0

# Docker Compose 사용 (docker-compose.yml)
version: '3.8'
services:
  elasticsearch:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.11.0
    environment:
      - discovery.type=single-node
      - xpack.security.enabled=false
      - ES_JAVA_OPTS=-Xms2g -Xmx2g
    ports:
      - "9200:9200"
    volumes:
      - es-data:/usr/share/elasticsearch/data

volumes:
  es-data:

박시니어 씨가 Docker의 장점을 설명했습니다. "Docker를 쓰면 '내 컴퓨터에서는 되는데'라는 말이 사라져.

모두가 똑같은 환경에서 개발할 수 있거든." Docker로 Elasticsearch를 실행하는 것은 정말 간단합니다. docker run 명령어 한 줄이면 됩니다.

물론 옵션이 좀 길지만, 한 번 이해하면 어렵지 않습니다. -d 옵션은 백그라운드에서 실행하라는 의미입니다.

이 옵션이 없으면 터미널이 Elasticsearch 로그로 가득 차게 됩니다. -p 9200:9200은 포트 매핑입니다.

컨테이너 내부의 9200 포트를 호스트의 9200 포트와 연결합니다. 이렇게 해야 외부에서 localhost:9200으로 접속할 수 있습니다.

-e 옵션은 환경 변수를 전달합니다. 앞서 배운 elasticsearch.yml 설정이나 JVM 옵션을 환경 변수로 전달할 수 있습니다.

discovery.type=single-node는 단일 노드 모드를, xpack.security.enabled=false는 개발 편의를 위해 보안을 비활성화합니다. -v 옵션은 볼륨 마운트입니다.

Docker 컨테이너는 삭제되면 내부 데이터도 함께 사라집니다. 볼륨을 마운트해두면 컨테이너를 삭제하고 다시 만들어도 데이터가 보존됩니다.

팀 전체가 같은 환경을 사용하려면 Docker Compose가 편리합니다. docker-compose.yml 파일에 설정을 정의해두면, docker-compose up 명령어 하나로 모든 팀원이 동일한 환경을 구축할 수 있습니다.

이주니어 씨가 Docker Compose 파일을 받아 실행했습니다. 몇 분 후, 그의 Windows 노트북에서도 Elasticsearch가 정상적으로 동작했습니다.

"와, 진짜 금방이네요!" 김개발 씨도 놀랐습니다. 자신이 설치할 때는 꽤 오래 걸렸는데, Docker로는 순식간이었습니다.

"앞으로는 저도 Docker로 해야겠어요." 하지만 운영 환경에서 Docker를 사용할 때는 주의할 점이 있습니다. 메모리 제한, 디스크 I/O, 네트워크 설정 등을 세심하게 조정해야 합니다.

개발 환경에서의 간편함과 운영 환경에서의 복잡함은 다르다는 것을 기억해야 합니다.

실전 팁

💡 - 개발 환경에서는 xpack.security.enabled=false로 보안을 비활성화하면 편리합니다

• 볼륨 마운트를 반드시 설정하여 데이터 유실을 방지하세요

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6. Elastic Cloud 소개

프로젝트가 본격적으로 진행되면서 김개발 씨에게 고민이 생겼습니다. "운영 서버는 누가 관리하죠?

장애 나면 어떡해요?" 팀장님이 회의에서 답을 주셨습니다. "클라우드 서비스를 써보는 건 어때?

Elastic Cloud라는 게 있더라고."

Elastic Cloud는 Elastic 사에서 직접 제공하는 공식 매니지드 서비스입니다. 마치 자가용 대신 택시를 타는 것처럼, 서버 관리의 부담 없이 Elasticsearch를 사용할 수 있습니다.

설치, 업그레이드, 백업, 보안 등 운영에 필요한 모든 것을 Elastic이 대신 처리해줍니다.

다음 코드를 살펴봅시다.

# Elastic Cloud 접속 예시 (API Key 인증)
curl -X GET "https://my-deployment.es.us-east-1.aws.elastic.cloud:9243" \
  -H "Authorization: ApiKey YOUR_API_KEY"

# Elasticsearch 클라이언트 설정 (Node.js 예시)
const { Client } = require('@elastic/elasticsearch');

const client = new Client({
  cloud: {
    id: 'my-deployment:dXMtZWFzdC0xLmF3cy5...'
  },
  auth: {
    apiKey: 'YOUR_API_KEY'
  }
});

# Python 클라이언트 설정
from elasticsearch import Elasticsearch

client = Elasticsearch(
    cloud_id="my-deployment:dXMtZWFzdC0xLmF3cy5...",
    api_key="YOUR_API_KEY"
)

# 연결 테스트
info = client.info()
print(info)

팀장님의 제안에 박시니어 씨가 동의했습니다. "직접 운영하려면 신경 쓸 게 한두 가지가 아니에요.

작은 팀에서는 매니지드 서비스가 합리적인 선택이죠." Elastic Cloud는 Elasticsearch를 만든 Elastic 사에서 직접 운영하는 클라우드 서비스입니다. AWS, GCP, Azure 세 가지 클라우드 플랫폼에서 사용할 수 있습니다.

가장 큰 장점은 운영 부담이 없다는 것입니다. 서버 구축, 모니터링, 백업, 보안 패치, 버전 업그레이드 등 운영에 필요한 모든 작업을 Elastic이 대신 해줍니다.

개발팀은 오로지 검색 기능 개발에만 집중할 수 있습니다. 또한 Kibana가 기본 제공됩니다.

Kibana는 Elasticsearch의 데이터를 시각화하고 관리하는 도구입니다. 별도로 설치할 필요 없이 바로 사용할 수 있어 편리합니다.

확장성도 뛰어납니다. 트래픽이 늘어나면 클릭 몇 번으로 노드를 추가할 수 있습니다.

블랙프라이데이 같은 이벤트 때 일시적으로 용량을 늘렸다가 다시 줄이는 것도 간단합니다. 물론 단점도 있습니다.

직접 설치하는 것보다 비용이 더 듭니다. 하지만 개발자 인건비, 서버 관리 비용, 장애 대응 비용 등을 고려하면 오히려 저렴할 수 있습니다.

특히 작은 팀에서는 매니지드 서비스가 경제적으로 합리적인 경우가 많습니다. 접속 방법도 간단합니다.

Elastic Cloud 콘솔에서 배포를 생성하면 Cloud ID와 API Key가 발급됩니다. 이 두 값만 있으면 어떤 언어의 Elasticsearch 클라이언트에서도 바로 연결할 수 있습니다.

김개발 씨가 Elastic Cloud 무료 체험을 신청해보았습니다. 몇 분 만에 Elasticsearch 클러스터가 생성되었고, Kibana까지 바로 사용할 수 있었습니다.

"이거 정말 편하네요. 설치할 때 그렇게 고생했는데..." 박시니어 씨가 웃으며 말했습니다.

"그래도 직접 설치해본 경험이 있으니까 내부 동작을 이해할 수 있는 거야. 클라우드를 쓰더라도 기본기는 알아야 문제가 생겼을 때 대처할 수 있거든." 이제 김개발 씨는 Elasticsearch의 설치부터 클라우드까지 전체적인 그림을 이해하게 되었습니다.

다음 단계는 실제로 데이터를 색인하고 검색하는 방법을 배우는 것입니다. 하지만 그것은 또 다른 이야기입니다.

실전 팁

💡 - Elastic Cloud는 14일 무료 체험을 제공하니 부담 없이 테스트해볼 수 있습니다

• 작은 팀에서는 운영 비용과 개발자 시간을 고려할 때 매니지드 서비스가 효율적일 수 있습니다

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이상으로 학습을 마칩니다. 위 내용을 직접 코드로 작성해보면서 익혀보세요!