В современную эпоху цифровой трансформации облачные технологии играют решающую роль в развитии бизнеса и удовлетворении растущих требований пользователей. Компания Elastic, создатель популярной системы Elasticsearch, предприняла смелый шаг — разработала платформу Elastic Cloud Serverless, призванную полностью переосмыслить подход к работе с Elasticsearch в облаке. Эта платформа сочетает в себе все преимущества серверлесс-архитектуры, обеспечивая бесшовное масштабирование, оптимизацию затрат и отказоустойчивость. Разберем основные этапы этого трансформационного пути, архитектурные решения и технические вызовы, с которыми столкнулась команда Elastic при создании Elastic Cloud Serverless. Понимание мотивации серверлесс-решения Современные клиенты и разработчики все чаще ищут простые в эксплуатации решения, освобождающие их от необходимости постоянного управления инфраструктурой.
Администрирование, ручное масштабирование и мониторинг становятся серьезной нагрузкой, мешающей сосредоточиться на бизнес-логике и развитии продуктов. В условиях растущих ожиданий и стремления к эффективности Elastic поставила цель предоставить сервис, который автоматически подстраивается под нагрузку, предлагает оплату только за фактическое использование и сводит к минимуму сложность технического сопровождения. Переход от stateful к stateless архитектуре Изначально Elastic Cloud Hosted (ECH) основывался на stateful архитектуре, где данные хранились локально на NVMe-SSD или управляемых дисках. Такой подход обеспечивал высокую производительность и надежность, но сопровождался значительными операционными сложностями. Распределенная инфраструктура требовала постоянного контроля за состоянием узлов, гарантией дублирования данных и поддержанием консистентности, что усложняло масштабирование и увеличивало риск сбоев.
Для решения этих проблем команда Elastic приняла решение отказать от хранения состояния непосредственно на вычислительных узлах в пользу stateless архитектуры. Ключевым изменением стало перенесение постоянного хранения данных в облачные объектные хранилища, предоставляемые крупнейшими поставщиками облачных услуг (CSP). Такой подход снял необходимость в ручном масштабировании и управлении сложными кластерами, снизил нагрузку на инфраструктуру и повысил уровень защищенности данных благодаря встроенным механизмам избыточности CSP. Использование объектного хранения и оптимизация работы Облачное объектное хранилище стало центральным элементом новой архитектуры Elastic Cloud Serverless. Ранее хранение данных происходило на локальных SSD, что давало преимущества по скорости, но усложняло горизонтальное масштабирование для растущих объемов данных.
Концепция searchable snapshots, реализованная в ECH, позволила осуществлять поиск напрямую из объектного хранилища, существенно снижая стоимость хранения без потери функциональности. Одной из технических задач был анализ возможности использования объектных хранилищ в условиях интенсивной записи данных, характерных для Elasticsearch. Разработчики провели масштабные тесты, подтвердив, что объектные хранилища способны справляться с нагрузкой индексации, предоставляя при этом высокую доступность и отказоустойчивость. Кроме того, благодаря емкому кэшированию и оптимизации транзакционных логов (translog buffering) удалось минимизировать количество вызовов API объектного хранения, что положительно отразилось на стоимости и производительности. Выбор Kubernetes для оркестрации При выборе системы оркестрации для Elastic Cloud Serverless рассматривались разные подходы.
Ранее в Elastic использовался собственный контейнерный оркестратор, поддерживающий Elastic Cloud Enterprise (ECE). Однако с распространением Kubernetes и развитием его экосистемы компания приняла решение опереться на существующие индустриальные стандарты. Использование managed Kubernetes-сервисов ведущих CSP — AWS, Google Cloud и Azure — позволило существенно снизить операционные издержки, обеспечив при этом гибкость и масштабируемость. При этом Elastic выбрали гибридный подход: в разных облаках используются как самоуправляемые, так и CSP-нативные реализации Cilium для управления сетевым трафиком внутри кластеров. Это позволило оптимизировать безопасность и производительность сетевого уровня, сохраняя единый опыт управления.
Управление инфраструктурой с помощью Crossplane Для упрощения процесса управления мультиоблачной инфраструктурой Elastic внедрила Crossplane — инструмент, расширяющий Kubernetes API и позволяющий декларативно управлять облачными ресурсами из одного источника правды. Такой подход создает единый интерфейс и унифицированную автоматизацию, позволяя операторам и разработчикам эффективно управлять кластерами и ресурсами в разных CSP на основе общих YAML-манифестов. Кроме того, Elastic применяет мультиуровневую архитектуру управления, состоящую из Unified, Management и Workload уровней, которые взаимодействуют для обеспечения безопасности, масштабируемости и непрерывности сервисов. Например, использование двух управляющих кластеров для каждого CSP позволяет выполнять canary-развертывания и минимизировать риски при обновлениях или изменениях. Решение проблемы ограничения облачной емкости Несмотря на распространенное представление об «безграничности» ресурсов облаков, в реальности CSP накладывают квоты и ограничения на доступность определенных типов инстансов.
Это может приводить к ошибкам «out of capacity» и сбоям при развертывании. Для повышения устойчивости Elastic реализовала систему приоритетных пулов емкости, позволяющую динамически переключаться между ресурсами разных типов и регионов. Прогнозирование спроса и резервирование вычислительной мощности заранее дает возможность выдерживать пиковые нагрузки без снижения качества сервиса. Автоматизация обновлений Kubernetes кластеров Обновления Kubernetes — процесс, часто сопровождающийся сложностями и рисками. Elastic выстроила полностью автоматизированный pipeline обновлений, минимизирующий вмешательство человека, ускоряющий адаптацию новых версий и поддерживающий высокую доступность.
Используются методы blue-green и canary развертываний, что позволяет безопасно тестировать новые версии в ограниченном окружении с последующим масштабированием. Это снижает вероятность возникновения простоев и непредвиденных ошибок. Обеспечение устойчивости и отказоустойчивости архитектуры В Elastic Cloud Serverless применена cell-based архитектура, когда каждый Kubernetes кластер и сопутствующая инфраструктура разворачиваются в отдельном аккаунте CSP, что обеспечивает изоляцию, безопасность и масштабируемость без взаимного влияния. Кроме того, сервисы разделены на независимые компоненты (ячейки), которые масштабируются и обновляются автономно. Такой модульный подход снижает влияние сбоев и позволяет гибко управлять нагрузкой и ресурсами.
Архитектура Control Plane и Data Plane с push-моделью коммуникации Контрольная плоскость (Control Plane) отвечает за управление пользовательскими запросами и настройками, предоставляя интерфейсы для администрирования проектов и управления доступами. Плоскость данных (Data Plane) — это инфраструктура, непосредственно исполняющая пользовательские задачи и предоставляющая вычислительные ресурсы. Elastic выбрала push-модель взаимодействия между этими слоями — Control Plane активно отправляет конфигурации на кластеры Data Plane. Это упрощает архитектуру управления, гарантирует односторонний поток данных и повышает устойчивость работы кластеров при сбоях в центральном управлении, поскольку Data Plane функционирует автономно. Интеллектуальное масштабирование выше простого хорума Обычные методы масштабирования предусматривают увеличение ресурсов по горизонтали или вертикали, часто без учета специфики рабочих нагрузок.
Elastic разработала кастомные контроллеры автоскейлинга, которые анализируют в режиме реального времени специфические метрики приложений, такие как нагрузка на поток обработки запросов, использование CPU и памяти, а также внутренние показатели Elasticsearch. Такой подход позволяет не только динамически подстраивать количество реплик и выделенные ресурсы, но и оптимизировать баланс между индексирующим и поисковым уровнями, предотвращая избыточное потребление или дефицит мощностей. Специфические API для серверлесс-решения возвращают метрики, на основе которых формируются рекомендации, фильтруются резкие колебания и накладываются ограничения для безопасного масштабирования. Гибкая модель ценообразования, основанная на фактическом использовании Переход к серверлесс-архитектуре требует прозрачной и справедливой системы оплаты. Elastic реализовала модель, в которой затраты клиентов соответствуют реальному потреблению ресурсов и объему данных.
Для Observability и Security тарификация зависит от объема данных на входе и в хранении, а для Elasticsearch — основывается на виртуальных вычислительных единицах (Elastic Consumption Units), учитывающих использование CPU, памяти, индексирование и хранение данных. Для поддержки такой модели была создана сложная двухэтапная pipeline обработки данных о потреблении. Вначале сервисы отправляют статистику использования в очередь, которая через обработчики формирует агрегированное, унифицированное представление в объектном хранилище. Затем Billing pipeline преобразует эти данные в счета-фактуры, сопоставляет с прайс-листами и учитывает дополнительные параметры. Такая архитектура повышает надежность, способность к масштабированию и дает гибкость в модификации тарифов.
Ключевые уроки и выводы Проект Elastic Cloud Serverless — это не просто техническая модернизация, а фундаментальный сдвиг в способе разработки, эксплуатации и мышлении о сервисах. Применение передовых архитектурных паттернов, интеграция с облачными технологиями и переход к автоматизации позволили создать платформу, пригодную для работы в самых разных условиях и удовлетворяющую стремительно меняющиеся потребности пользователей. Важным оказалось не только техническое совершенство, но и культурный аспект — инновационное отношение к управлению, оптимизации и развитию продукта. Такой подход гарантирует гибкость и устойчивость на долгосрочную перспективу. Взгляд в будущее и перспективы развития Elastic продолжает активно развивать Elastic Cloud Serverless, расширяя географию присутствия и интеграцию с различными CSP.
Появляются новые возможности для кастомизации, углубленная аналитика и улучшение моделей автоскейлинга. Весь спектр функций Elastic Stack становится доступен без компромиссов по скорости, масштабируемости и стоимости. Эта платформа открывает новые горизонты для разработчиков и организаций, позволяя быстрее внедрять инновации и максимально эффективно использовать данные. Серверлесс революция в поиске, безопасности и наблюдаемости уже здесь, и Elastic уверенно лидирует в этом направлении, задавая новые стандарты.
