利用 Elasticsearch 可搜索快照与 ILM 提升存储效率

新智锦绣 2024-12-04

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引言

在大数据时代，海量数据的存储和管理是每个企业面临的挑战。Elasticsearch（ES）通过可搜索快照功能与索引生命周期管理（ILM）结合，提供了一种高效、经济的解决方案。本文将深入探讨如何使用可搜索快照及其与 ILM 的结合，为您的数据存储策略提供参考。

什么是可搜索快照

可搜索快照（Searchable Snapshots）是 Elasticsearch 引入的一项功能，允许用户将索引存储在经济高效的存储介质（如对象存储）中，同时仍支持对数据的查询操作。这项功能可以显著降低存储成本，并在需要时快速访问归档数据。

可搜索快照的主要特性

节省存储成本：数据存储在 S3 或其他对象存储中，替代高成本的热存储。
查询能力：直接对快照执行搜索，无需恢复到集群中。
兼容 ILM：通过 ILM 的自动化策略控制索引生命周期，降低运维复杂度。

索引生命周期管理（ILM）

ILM 是 Elasticsearch 提供的一种功能，用于自动管理索引的生命周期。用户可以基于数据的访问模式定义不同的阶段（热、温、冷、删除），并通过策略自动执行操作。

ILM 的主要阶段

热阶段：用于频繁查询的索引，存储在性能最佳的节点上。
温阶段：用于较少查询的索引，存储在较为经济的节点上。
冷阶段：归档数据，存储在冷存储节点或可搜索快照中。
删除阶段：根据策略删除不再需要的索引，释放存储空间。

如何结合使用可搜索快照与 ILM

以下是配置可搜索快照和 ILM 的步骤：

1. 创建快照仓库

首先，创建一个快照仓库以存储可搜索快照。以下是一个示例命令：

PUT _snapshot/my_repository
{
  "type": "s3",
  "settings":{
    "bucket": " ",
    "base_path": " ",
    "endpoint": "x.x.x.x",
    "protocol": "http"
  }
}

2. 创建 ILM 策略

定义一个 ILM 策略，将索引在不同阶段移动到相应存储中：

PUT _ilm/policy/my_policy
{
  "policy": {
    "phases": {
      "hot": {
        "actions": {
          "rollover": {
            "max_size": "50gb",
            "max_age": "30d"
          }
        }
      },
      "cold": {
        "actions": {
          "searchable_snapshot": {
            "snapshot_repository": "my_repository"
          }
        }
      },
      "delete": {
        "min_age": "90d",
        "actions": {
          "delete": {}
        }
      }
    }
  }
}

3. 将索引绑定到 ILM 策略

通过以下命令将索引模板与 ILM 策略关联，以便新索引可以自动应用该策略：

PUT _index_template/my_template
{
  "index_patterns": ["logs-*"],
  "template": {
    "settings": {
      "index.lifecycle.name": "my_policy",
      "index.lifecycle.rollover_alias": "logs"
    }
  }
}

总结

结合使用 Elasticsearch 的可搜索快照和 ILM，可以实现数据的自动化管理和存储优化。通过这种方式，企业可以在降低成本的同时，确保对历史数据的查询能力。这种灵活、高效的存储方式，使得 Elasticsearch 成为企业日志分析与数据管理的理想选择。

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