问题描述
正在寻找一种适合构建可水平扩展的索引搜索系统的最佳技术架构和技术选择。具体要求如下：
用户有多个数据库索引，用于搜索数据元素，这些索引被分解成小片段。每个数据库索引实际上是用户自己的序列化数据结构，可以由N个索引文件片段组成。所有数据库的所有片段都存储在S3存储桶中，并且可以通过文件名模式正确地识别。
对于一个特定的数据库，需要将S3中的所有N个文件片段加载到RAM内存中以进行快速搜索。但是所有片段可能无法全部适应一台机器的RAM，因此从理论上讲，每个数据库可以/将分布在多台机器上。
一旦请求查询特定数据库，需要将查询发送到包含该数据库任何片段的所有机器（某些机器可能包含多个片段），然后机器将返回是否找到。
一些数据库可能会在一段时间内不被使用，并且将从机器中卸载（数据库索引文件片段将从RAM中卸载）。
由于在查询到达时任何数据库索引片段都未加载，因此必须将其加载到存储片段的服务机器的内存中。
解决方案
请注意以下操作注意版本差异及修改前做好备份。
使用Amazon ECS搭建可扩展的索引搜索系统
您提到Amazon ECS可能对您的方案有所帮助，确实，Amazon Elastic Container Service（ECS）是一种容器管理服务，可以帮助您快速构建、部署和扩展容器化的应用程序。以下是您可以采取的步骤：
架构设计： 采用分布式架构，将数据库索引片段分布在多台机器上。每台机器运行一个或多个容器来处理索引加载、查询等操作。
容器化索引加载： 将数据库索引片段封装为容器，并使用Amazon S3作为持久存储，当容器启动时，加载所需的索引片段到RAM中。
自动扩展： 使用Amazon ECS的自动扩展功能，根据负载情况自动增加或减少容器实例。这有助于在负载增加时增加机器以容纳更多索引片段。
负载均衡和调度： 使用Amazon ECS的负载均衡功能，将查询请求均匀地分发到不同的容器实例上。
状态管理： 您可以使用Amazon DynamoDB或Amazon RDS等数据库来存储关于加载的索引片段、机器状态等信息，以实现状态管理和恢复。
定期清理： 使用定时任务或Amazon CloudWatch Events，定期检查数据库的使用情况，如果某个数据库长时间未被使用，可以卸载相应的索引片段以释放RAM。
解决方案的优缺点
优点：
- 构建在Amazon ECS上的分布式架构，可以实现高可用性和扩展性。
- 自动扩展和负载均衡功能可以根据实际负载情况自动调整容器实例。
- 利用Amazon S3作为持久存储，确保索引片段的可靠存储。
缺点：
- 需要设计和管理复杂的架构，包括容器化、自动扩展、负载均衡等方面。
- 可能存在一些延迟，因为需要将索引片段加载到RAM中。
- 需要考虑状态管理和恢复机制，以应对机器故障等情况。
总结
基于您的需求，构建可水平扩展的索引搜索系统可以考虑使用Amazon ECS作为核心技术，通过容器化索引加载、自动扩展和负载均衡来实现高效的搜索和查询功能。同时，您还需要综合考虑状态管理、恢复机制以及可能的延迟问题。
希望这些解决方案对您有所帮助！如果您对其他技术或架构有进一步的疑问，请随时提问。