本文主要是介绍ES官网阅读-ILM（index lifecycle management），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
ILM：管理 index 的生命周期
可以根据你的性能、弹性、保存时长需求，使用ILM策略来自动管理你的index；比如
1. 当一个index达到确定的大小，或者一定数量的documents的时候，启动一个新索引；
2. 按照每天、每周、每月创建新index，并归档之前的index；
3. 删除过期index来执行数据保留标准；
可以通过kibana 管理界面或者ILM 的API来创建和配置ILM策略，当你给Beats或Logstash Elasticsearch的输出插件启用了ILM，默认的策略会自动配置；
自动备份你的index和管理你的snapshots，使用snapshot lifecycle policies；
ILM 可以出发哪些动作
Rollover：当当前index达到确定的大小，确定数量的docs（document）或者期限，创建一个新的index；
Shrink：减少索引中主分片的数量；
Force merge：手动触发发一个merge 来减少index shards 中的segments数量
Freeze： 使index 制度并且最小化内存占用；
Delete：永久删除一个index，包括元数据（metadata）和数据（data）
ILM 使管理在hot-warm-cold架构中的索引变得简单，当你处理日志和指标（metrics)等时间序列数据是，这很常见；
你可以指定：
1. 你想要滚动到新索引的最大分片大小、文档数量或期限
2. 不再更小索引并可以减少主分片数量的点；
3. 何时强制合并并永久删除标记为删除的文档；
4. 可以将索引移至性能较低的硬件的点；
5. 可用性不那么重要并且可以减少副本数量的点；
6. 何时index 可以被安全删除；
举个例子，如果您要将 ATM 机群中的指标数据索引到 Elasticsearch 中，您可以定义一个策略：
1. 当index 的主分片大小达到50GB，roll over（滚动）到一个新索引；
2. 将旧的index移动到warm 阶段（phase），标记制度，并且将其缩小为单个shard；
3. 7天后，移动到cold阶段（phase），并且移动到更便宜（less expensive）的硬件上；
4. 达到要求的30天保留期后删除索引；
使用ILM的注意事项：使用ILM，一个集群中的所有节点都必须运行相同的版本（version),隋岩可能会在混合的版本中创建和应用策略，但是不保证按照预期执行。尝试使用非所有节点都支持的的策略，可能会导致错误
ILM 概念
index 生存周期（lifecycle)
ILM 定义了五个index生存周期阶段（phases）：
Hot：该索引正在积极的更新和查询；
Warm：该索引不再被更新但是仍然被查询；
Cold：该索引不再更新，查询也不再频繁，信息仍然需要可搜索，但如果这些查询速度较慢也没关系；
Frozen：该索引不再被更新，很少查询，信息仍然需要被搜索，但如果这些查询速度特别慢也没关系；
Delete：该索引不再被需要，并可以被安全删除；
一个index 生存周期管理策略指定了哪些阶段适用，在每个阶段什么动作被执行，以及何时在阶段之间转换。
你可以在你创建一个index 的时候，手动应用一个lLM策略，对于时间序列索引，你需要关联ILM策略到用于创建新的时序index的index template。当一个index 滚动（roll over）创建，一个手动应用的策略不会自动应用到新的index。
如果你使用Elasticsearch安全特性，ILM以上次更新策略的用户身份执行操作，ILM 仅具有上次策略更新时分配给用户的角色权限；
阶段转换（Phase transitions）
这篇关于ES官网阅读-ILM（index lifecycle management）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
