Nós de dados mais armazenamento EBS para um cluster de pesquisa gerenciado.
Os clusters de pesquisa ficam caros quando índices obsoletos forçam mais ou maiores nós ativos. Transfira dados antigos para camadas quentes/frias e dimensione nós quentes para consultas ativas. Relacionado: calculadora de retenção de log.
O Calculadora de custos OpenSearch / Elasticsearch estima o fatura mensal para executar a camada de dados de um cluster de pesquisa. Leva o número de nós de dados, o preço por nó por hora, e o horas por mês o cluster é executado e, em seguida, multiplica-os para produzir seu custo de computação recorrente. O Armazenamento EBS por nó a entrada escala esse total em todo o cluster, para que você possa ver quanto disco anexado seus nós carregam junto com as próprias instâncias. Os principais motivadores são simples e diretos: adicionar nós, escolher uma instância horária maior (mais cara) ou correr 24 horas por dia, tudo isso aumenta o número em uma linha reta e previsível.
A principal compensação a observar é contagem de nós e tamanho da instância versus armazenamento por nó. Um cluster com muitos nós pequenos e armazenamento pesado por nó pode custar muito mais do que um design mais enxuto que contém os mesmos dados, por isso vale a pena dimensionar corretamente antes de confirmar. Porque horas por mês é uma entrada explícita, a calculadora também torna visível o custo de clusters sempre ativos — ambientes de não produção que ficam inativos durante a noite ou nos finais de semana raramente precisam de um mês inteiro de tempo de execução. Insira os números reais da página de preços do seu provedor, em vez de estimativas arredondadas, e execute-os novamente sempre que dimensionar nós ou armazenamento para manter a projeção honesta.
Por hora de nó de dados para computação, além de armazenamento EBS por GB por mês anexado a cada nó, além de nós mestres dedicados em clusters maiores. Você paga pelo cluster em execução continuamente, não por consulta.
Use o gerenciamento do ciclo de vida do índice para mover ou excluir índices antigos, manter apenas os fragmentos consultados e dimensionar a memória do nó corretamente para seus dados pesquisáveis. As camadas UltraWarm e de armazenamento frio armazenam dados raramente pesquisados muito mais baratos do que os nós quentes.