Elasticseach 的模型如何转化为这些高可用性模式？
How does Elasticseach's model translate into these High-Availability patterns?
我一直在研究可用性的 Elasticsearch 模型，您可以在其中创建具有主节点和数据节点的集群 [1]，其中主节点控制集群，数据节点保存数据。您还可以为每个索引设置通过这些数据节点分布的多个分片和副本。
我还看到 [2] 高可用性模式通常是故障转移（主动-被动或主动-主动）和/或复制（主从或主控）的某种模型。但我无法将这些信息放在一起。我如何按照这种模式对这种模型进行分类？
还有 [3] 其他 NoSQL 数据库，如 MongoDB 具有类似的 HA 模型，并在 Kubernetes 中使用 StatefulSets 作为集群部署。我想更多地了解它是如何工作的。有什么提示吗？
参考文献：
[1] https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/modules-node.html
[3]https://kubernetes.io/blog/2017/01/running-mongodb-on-kubernetes-with-statefulsets/
Kubernetes 中的 StatefulSet
在分布式系统中，处理无状态 工作负载要容易得多，因为它不包含任何状态，而且将服务复制到任意数量的副本也很简单。在 Kubernetes 中，无状态工作负载由 ReplicaSet 管理（从 Deployment 部署）。
大多数服务都需要某种状态。 StatefulSet 在 Kubernetes 上管理 stateful 工作负载，它与 ReplicaSet 的不同之处在于由 StatefulSet 管理的 pods 具有唯一的身份，由一个序号，一个稳定的网络身份，和稳定的存储。
故障转移和复制
I also seen that High-Avalability patterns are usually some model of Fail-Over (Active-passive or Active-Active) and?/or Replication (Master-slave or Master-master). But I couldn't fit these information together. How can I classify this model in this patterns?
这些都是非常过时的模式。现在，Consensus algorthims is the norm for High-Availability and Fail-over since both these problems is about replication and leader-election. Raft (2013) is one of the most popular consensus algorithms and I can recommend the book Designing Data-Intensive Applications 如果您想详细了解 高可用性 、 故障转移 、 的问题复制和共识.
Elasticsearch 似乎使用 consensus algorithm 进行聚类。任何 master-eligible 节点都可以被选为 master 并且建议至少拥有三个节点（为了高可用性）
节点的作用
a cluster with master nodes and data nodes, where master nodes control the cluster and data nodes hold data. You can also set for each index, a number of shards and replicas that are distributed through these data nodes.
节点在 Elasticsearch 集群中可以有多个角色。当你有一个小集群时，你的节点可以有多个角色，例如master-eligible 和 data 但随着集群增长到更多节点，建议为角色设置专用节点。
我一直在研究可用性的 Elasticsearch 模型，您可以在其中创建具有主节点和数据节点的集群 [1]，其中主节点控制集群，数据节点保存数据。您还可以为每个索引设置通过这些数据节点分布的多个分片和副本。
我还看到 [2] 高可用性模式通常是故障转移（主动-被动或主动-主动）和/或复制（主从或主控）的某种模型。但我无法将这些信息放在一起。我如何按照这种模式对这种模型进行分类？
还有 [3] 其他 NoSQL 数据库，如 MongoDB 具有类似的 HA 模型，并在 Kubernetes 中使用 StatefulSets 作为集群部署。我想更多地了解它是如何工作的。有什么提示吗？
参考文献：
[1] https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/modules-node.html
[3]https://kubernetes.io/blog/2017/01/running-mongodb-on-kubernetes-with-statefulsets/
Kubernetes 中的 StatefulSet
在分布式系统中，处理无状态 工作负载要容易得多，因为它不包含任何状态，而且将服务复制到任意数量的副本也很简单。在 Kubernetes 中，无状态工作负载由 ReplicaSet 管理（从 Deployment 部署）。
大多数服务都需要某种状态。 StatefulSet 在 Kubernetes 上管理 stateful 工作负载，它与 ReplicaSet 的不同之处在于由 StatefulSet 管理的 pods 具有唯一的身份，由一个序号，一个稳定的网络身份，和稳定的存储。
故障转移和复制
I also seen that High-Avalability patterns are usually some model of Fail-Over (Active-passive or Active-Active) and?/or Replication (Master-slave or Master-master). But I couldn't fit these information together. How can I classify this model in this patterns?
这些都是非常过时的模式。现在，Consensus algorthims is the norm for High-Availability and Fail-over since both these problems is about replication and leader-election. Raft (2013) is one of the most popular consensus algorithms and I can recommend the book Designing Data-Intensive Applications 如果您想详细了解 高可用性 、 故障转移 、 的问题复制和共识.
Elasticsearch 似乎使用 consensus algorithm 进行聚类。任何 master-eligible 节点都可以被选为 master 并且建议至少拥有三个节点（为了高可用性）
节点的作用
a cluster with master nodes and data nodes, where master nodes control the cluster and data nodes hold data. You can also set for each index, a number of shards and replicas that are distributed through these data nodes.
节点在 Elasticsearch 集群中可以有多个角色。当你有一个小集群时，你的节点可以有多个角色，例如master-eligible 和 data 但随着集群增长到更多节点，建议为角色设置专用节点。