Sistemas de busca baseados em OpenSearch geralmente iniciam sua jornada com uma arquitetura simples. Um único cluster centraliza tudo: buscas de aplicações, logs, métricas e monitoramento. Inicialmente, essa topologia é altamente eficiente, oferecendo baixa latência e facilidade de operação.
Contudo, o crescimento dos dados e a expansão geográfica das empresas trazem complexidade. A necessidade de reduzir a latência para usuários em diferentes regiões, isolar workloads de analytics para proteger a performance do ambiente de produção e garantir resiliência através de estratégias de disaster recovery transforma aquele cluster único em um gargalo operacional. É aqui que o Cross-Cluster Search (CCS) e o Cross-Cluster Replication (CCR) deixam de ser recursos periféricos e tornam-se requisitos fundamentais para arquiteturas de cloud escaláveis.
Cross-Cluster Search (CCS)
O CCS permite que um cluster (coordenador) pesquise dados em clusters remotos sem a necessidade de migrar dados. Em vez de centralizar tudo em um único ponto, você mantém a soberania dos dados onde eles foram gerados, consultando múltiplos clusters de maneira federada no momento em que a query é executada.
Como funciona o Cross-Cluster Search:
- O cluster coordenador recebe a query do usuário.
- O coordenador despacha a requisição para os clusters remotos.
- Cada cluster remoto executa a busca localmente.
- Os resultados são agregados e retornados em uma única resposta.
Para times corporativos no Brasil, isso é particularmente útil na conformidade de dados e na redução de data egress costs entre regiões de cloud, mantendo a visibilidade global sem a necessidade de mover petabytes de telemetria.
Cross-Cluster Replication (CCR)
Enquanto o CCS foca na visibilidade, o CCR trata da resiliência e da proximidade dos dados. Ele mantém cópias sincronizadas (em tempo real) de índices entre clusters líder e seguidor. É a estratégia ideal para garantir que seu plano de disaster recovery não seja apenas teórico, permitindo que clusters de réplica assumam o tráfego rapidamente em caso de falha regional.
O uso de CCR, aliado a políticas de auto-follow, reduz drasticamente o esforço operacional de gestão de shards em ambientes multi-regionais, garantindo consistência sem intervenção manual contínua.
Considerações de Performance em Arquitetura Multi-Cluster
Adotar essas funcionalidades exige maturidade no design:
- Query Fan-out: O uso intenso de CCS em muitos clusters pode elevar o uso de CPU e memória. É fundamental que o cluster coordenador seja dimensionado considerando o overhead de agregação de resultados.
- Replication Lag: No CCR, a replicação é assíncrona. Embora o lag seja baixo, arquitetos devem monitorá-lo para evitar surpresas em cenários de failover.
- Network Latency: A comunicação inter-cluster é sensível à latência de rede entre regiões. O uso de Private Links e conexões dedicadas é recomendado para manter a previsibilidade dos SLAs.
Perspectiva Estratégica
A transição de um cluster monolítico para uma arquitetura distribuída via CCS e CCR é o caminho natural para empresas que buscam eficiência operacional e resiliência. A chave não é espalhar dados aleatoriamente, mas definir claramente o papel de cada cluster: ingestão local, análise centralizada e redundância geográfica.
Ao implementar, comece com um piloto focado em um índice crítico ou em um caso de uso específico, como logs globais. A gestão da infraestrutura via IaC (Infrastructure as Code) será o seu maior aliado para manter a consistência de mappings e templates entre os clusters, garantindo que o ambiente scale without drift.
Artigo originalmente publicado por Pratishtha Tandon em cloud-infrastructure.
