Kibana管理ES生命周期

希望通过Kibana界面管理ES索引的生命周期

版本:7.15.2

创建索引模板

创建索引模板方便匹配索引,对匹配到的一批索引采用同一套生命周期管理策略,例如开发环境的所有索引以dev-开头,可以创建样式为dev-*的索引模板以匹配开发环境的所有索引。

主要设置模板名称和索引匹配样式,其它默认即可。

更多索引模板信息请戳

创建生命周期管理策略

Elastic ILM(Index Lifecycle Management)是Elasticsearch提供的一种功能,用于自动化管理索引的生命周期。它通过在索引的不同阶段执行预设的动作,帮助用户实现索引从创建到删除的全自动管理,降低了索引管理的成本。

ILM通常包括Hot、Warm、Cold和Delete这四个阶段,每个阶段都有其特定的优化目标和操作。

  • Hot阶段:此阶段主要针对新创建或频繁更新的索引。优化目标是高写入速度和实时查询性能。在这个阶段,索引可能会被放置在高性能硬件上,并拥有较多的副本以保证可用性。
  • Warm阶段:当索引不再频繁更新但仍需要被查询时,它会进入Warm阶段。在这个阶段,可以执行如段合并等操作来减少存储占用并提高查询效率。此外,索引可能会被迁移到成本较低的硬件上。
  • Cold阶段:对于很少被查询的数据,ILM会将其移动到Cold阶段。在这个阶段,数据通常会被压缩并存储在更便宜的存储介质上,以进一步降低成本。
  • Delete阶段:当数据达到其保留期限或不再需要时,ILM会自动删除索引,从而释放存储空间。

简单实践

简单实践分两阶段:热阶段和删除阶段。既热数据直接到删除阶段。

热阶段配置如下:

删除阶段配置如下:

主要是配置留存的时间,上述配置代码保留30天以内的数据,超过三十天的会移入到删除阶段等待删除。

链接

干货 | Elasticsearch 索引生命周期管理 ILM 实战指南
Elastic ILM 索引生命周期管理最佳实践

相关推荐
小程故事多_808 小时前
Vibe Coding的致命隐患,你必须知道的技术债务和扩展性危机
大数据·人工智能·aigc
毕设源码-邱学长11 小时前
【开题答辩全过程】以 基于大数据技术的音乐推荐系统设计与实现为例,包含答辩的问题和答案
大数据
旺仔Sec11 小时前
2026年广东省职业院校技能大赛中职组“大数据应用与服务“赛项任务书(三)
大数据·hadoop
曾阿伦11 小时前
Elasticsearch 自定义分词匹配与同义词处理实战详解
大数据·elasticsearch·搜索引擎
天远云服12 小时前
天远企业司法认证API对接实战:PHP构建B2B供应链合规防火墙
大数据·开发语言·后端·node.js·php
赵谨言12 小时前
基于YOLOv5的植物目标检测研究
大数据·开发语言·经验分享·python
Hello.Reader12 小时前
Flink 应用升级与版本迁移Savepoint、状态兼容、跨版本恢复一次讲透
大数据·chrome·flink
毕设源码-朱学姐13 小时前
【开题答辩全过程】以 基于大数据技术的电商推荐系统的设为例,包含答辩的问题和答案
大数据
远方160913 小时前
115-使用freesql体验Oracle 多版本特性
大数据·数据库·sql·ai·oracle·database