다음은 OpenSearch를 192.168.2.171 단일 서버에 설치 및 운영하기 위한 자원 확인 명령어 목록이다. 이 목록은 CPU, 메모리, 디스크, 커널 파라미터, Docker 환경, GPU 자원 등 OpenSearch 설치 및 ML 기능을 안정적으로 실행하기 위한 핵심 정보를 점검하는 데 필요한 모든 명령어를 포함하고 있다.
명령어 실행 순서대로 점검하면 충분하다.
OpenSearch 설치 및 빌드를 위한 서버 자원 확인 절차¶
1. 운영체제 및 커널 정보 확인¶
해당 정보를 통해 OpenSearch에서 요구하는 Linux 환경과 커널 버전을 충족하는지 확인할 수 있다.
2. CPU 자원 확인¶
OpenSearch는 일반적으로 4코어 이상을 권장하며, ML 기능이나 대량 색인 작업을 수행할 경우 더 많은 코어가 필요하다.
3. 메모리 용량 확인¶
ML 추론 기능을 사용하는 경우 16GB 이상의 메모리를 권장하며, 일반 검색 클러스터 구성에는 8GB 이상이 필요하다.
4. 디스크 용량 확인¶
색인 및 벡터 저장 용량 확보를 위해 최소 10GB 이상의 여유 공간이 있어야 하며, 디스크 I/O 성능도 중요하다.
5. 가상 메모리 및 커널 파라미터 확인¶
vm.max_map_count는 OpenSearch가 Lucene 인덱스를 로드하는 데 필요한 설정으로, 미만일 경우 실행 오류가 발생할 수 있다.
6. Docker 설치 및 실행 상태 확인¶
Docker Compose 기반 배포를 위해 Docker가 설치되어 있어야 하며, 실행 중이어야 한다.
7. 포트 바인딩 상태 확인¶
# 9200 (OpenSearch), 9600 (metrics), 5601 (Dashboards) 포트 확인
sudo ss -tuln | grep -E '9200|9600|5601'
해당 포트가 방화벽 또는 다른 서비스에 의해 막혀 있지 않아야 OpenSearch와 Dashboard가 정상적으로 외부에 노출된다.
8. Java 런타임 확인 (빌드 전용 시)¶
OpenSearch는 기본적으로 Java 11+를 포함하지만, 수동 빌드나 개발 환경에서는 Java 설치 여부를 확인해야 한다.
9. GPU 자원 확인 (선택 사항)¶
# NVIDIA GPU 정보 확인 (CUDA 기반)
nvidia-smi
# AMD ROCm 기반 GPU 확인
rocminfo
# GPU 장치 정보 확인
lshw -C display
ML 모델 추론 성능을 높이기 위해 GPU를 사용할 수 있다면, 해당 GPU의 종류 및 VRAM 용량을 확인해야 한다.
10. cgroup 및 Docker 자원 격리 가능 여부 확인¶
Docker가 cgroup v2를 사용하고 있다면, 메모리 및 CPU 제한 기능이 더 정밀하게 작동한다.
11. 사용자 자원 제한 (ulimit) 확인¶
OpenSearch는 메모리 락(lock)이 필요하므로 ulimit -l이 unlimited 상태이거나 충분히 높은 값으로 설정되어 있어야 한다.
요약¶
아래는 OpenSearch 설치 및 ML 기능을 안정적으로 운영하기 위한 최소 요구 조건이다.
| 항목 | 권장 값 |
|---|---|
| CPU | 4 코어 이상 |
| 메모리 | 8GB 이상 (ML 기능 시 16GB 이상) |
| 디스크 | 10GB 이상 여유 공간 |
| vm.max_map_count | 262144 이상 |
| Docker | 설치 및 실행 상태 |
| 포트 | 9200, 9600, 5601 개방 상태 |
| GPU (선택) | CUDA 또는 ROCm 호환 GPU |
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