ILM是Elasticsearch提供的一种机制，允许用户自动化地管理索引在其整个生命周期内的各个阶段。这些阶段通常包括Hot、Warm、Cold和Delete。每个阶段都有其特定的优化目标和操作，如存储类型、副本数、段合并等。
在Elasticsearch中，随着数据的不断积累，管理旧数据成为了一个重要的问题。为了有效地管理这些数据，Elasticsearch提供了索引生命周期管理（ILM）功能。ILM允许根据索引的年龄、大小或其他条件自动执行一系列操作，包括删除旧数据。在本文中，将深入探讨如何使用ILM删除旧数据，并介绍相关的详细命令和最佳实践。
Index lifecycle management(索引生命周期管理)是elasticsearch提供的一种用于自动管理索引的生命周期的功能。允许使用者定义索引的各个阶段，从创建至删除。并允许使用者在每个阶段定义索引需要执行的特定动作。这些动作包含索引创建，rollover滚动规则， shrink收缩索引，索引降冷，删除索引等动作。极大程度的降低了elasticsearch索引管理的成本。
在 Elasticsearch 的日常中，有很多如存储 「系统日志」、「行为数据」等方面的应用场景，这些场景的特点是数据量非常大，并且随着时间的增长 索引 的数量也会持续增长，然而这些场景基本上只有最近一段时间的数据有使用价值或者会被经常使用（热数据），而历史数据几乎没有作用或者很少会被使用（冷数据），这个时候就需要对 索引 进行一定策略的维护管理甚至是删除清理，否则随着数据量越来越多除了浪费磁盘与内存空间之外，还会严重影响 Elasticsearch 的性能；
引入索引生命周期管理的一个最重要的目的就是对大量时序数据在es读写操作的性能优化，对于日志或指标（metric）类时序性强的ES索引，因为数据量大，并且写入和查询大多都是近期时间内的数据。可以采用hot-warm-cold架构将索引数据切分成hot/warm/cold的索引。hot阶段索引负责最新数据的读写，可使用SSD存储；warm阶段索引负责较旧数据的读取，可使用高性能磁盘存储；cold阶段索引很少被读取，可使用大容量磁盘存储。delete阶段索引将被被删除。随着时间的推移，索引数据不断从hot阶段->warm阶段->cold阶段>delete阶段迁移。针对不同阶段的索引我们还可以调整索引的主分片数，副本数，单分片的segment数等等，更好的利用机器资源。
对于日志或指标（metric）类时序性强的ES索引，因为数据量大，并且写入和查询大多都是近期时间内的数据。我们可以采用hot-warm-cold架构将索引数据切分成hot/warm/cold的索引。hot索引负责最新数据的读写，可使用内存存储；warm索引负责较旧数据的读取，可使用内存或SSD存储；cold索引很少被读取，可使用大容量磁盘存储。随着时间的推移，数据不断从hot索引->warm索引->cold索引迁移。针对不同阶段的索引我们还可以调整索引的主分片数，副本数，单分片的segment数等等，更好的利用机器资源。
索引生命周期管理 (Index Lifecycle Management, ILM) 是在 Elasticsearch 在 6.6（公测版）首次引入并在 6.7 版正式推出的一项功能。ILM 旨在帮助用户更方便地管理时序数据（例如日志，指标等）。时序数据有如下几个典型的特点：
之前的博文和视频都讲过 ILM 索引生命周期管理。但从近期的反馈和我自己的实战经验看，依然会有很多坑。
Elasticsearch Index Lifecycle Management（ILM）是Elasticsearch的一个功能，用于管理索引的生命周期，优化索引的性能和减少存储成本。ILM可以自动执行索引的各种操作，如创建、删除、滚动、缩小等，从而帮助用户轻松地管理索引的生命周期。ILM可以帮助用户减少手动干预的工作量，使其可以更好地专注于数据分析。
Elasticsearch 从版本6.8开始已经免费开放索引生命周期管理的功能，通过该功能我们可以实现日志索引不同阶段的细化管理进而达到实际需求。本文基于以往的索引生命周期管理知识沉淀作进一步的深化，如大家想了解ILM的相关文章，请参考如下链接：
这是系列文章的第六篇，主要探讨：Elasticsearch 集群状态变成黄色或者红色，怎么办？
作者：腾讯云大数据ES团队 自治索引是腾讯云ES推出的一站式索引全托管解决方案，应用于日志分析、运维监控等时序数据场景，提供分片自动调优、查询裁剪、故障自动修复、索引生命周期管理等功能。可在降低运维与管理成本的同时，提高使用效率与读写性能。 背景概述 腾讯云ES团队从大量的运营实践中发现，索引的合理设置是业务高效稳定运行的基础，现实中索引管理不仅使用门槛高、运维投入高，更是很多线上问题的源头，目前ES 60%的运维管理操作、60%的基础线上问题都与此相关，是使用ES的关键痛点。 基于此背景，腾讯云ES推出
可以考虑用 filter “包裹一层”，如处理时间范围检索，Elasticsearch 能缓存部分结果。但，要说明的是更换时间窗口，换不同时间段检索，原有缓存不起作用。
在 Elasticsearch的日常管理中，有很多如系统日志，行为数据等方面的应用场景，这些场景的特点是数据量非常大，并且随着时间的增长索引的数量也会持续增长，然而这些场景基本上只有最近一段时间的数据有使用价值或者会被经常使用（热数据），而历史数据几乎没有作用或者很少会被使用（冷数据），这个时候就需要对索引进行一定策略的维护管理甚至是删除清理，否则随着数据量越来越多除了浪费磁盘与内存空间之外，还会严重影响 Elasticsearch 的性能。
Elasticsearch 可搜索快照是 7.10 版本才有的新功能，之前呼声非常高。
本文将从三个方面介绍Elasticsearch索引生命周期管理的特性，首先会介绍ES索引生命周期管理的基本原理，其次会通过一个常见的日志场景来一步步配置索引生命周期管理，最后向大家介绍在日常的ES运维工作中遇到的关于索引生命周期管理常见的问题及解决方法。
<1>这是日志收集的环境，索引属于时间序列，每个索引270主分片，索引大小从17T-27T左右不等;
Elasticsearch是目前大数据领域最热门的技术栈之一，腾讯云 Elasticsearch Service（ES）是基于开源搜索引擎 Elasticsearch 打造的高可用、可伸缩的云端全托管 Elasticsearch 服务，完善的高可用解决方案，让业务可以放心的把重要数据存储到腾讯云 ES 中。
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service（ES）。
直接从一个新概念的认知过程说下 elasticsearch data stream。
导语 | 随着业务的发展，系统日益复杂，功能愈发强大，用户数量级不断增多，设备cpu、io、带宽、成本逐渐增加，当发展到某个量级时，这些因素会导致系统变得臃肿不堪，服务质量难以保障，系统稳定性变差，耗费相当的人力成本和服务器资源。这就要求我们：要有勇气和自信重构服务，提供更先进更优秀的系统。
作者：gavinyao，腾讯 PCG 后台开发工程师 Elasticsearch 是目前大数据领域最热门的技术栈之一，腾讯云 Elasticsearch Service（ES）是基于开源搜索引擎 Elasticsearch 打造的高可用、可伸缩的云端全托管 Elasticsearch 服务，完善的高可用解决方案，让业务可以放心的把重要数据存储到腾讯云 ES 中。 了解 ES 的索引管理方法有助于扬长避短，更好的利用 ES 的强大功能，特别是当遇到性能问题时，原因通常都可回溯至数据的索引方式以及集群中的
注意：ES 数据节点之间维持数据的同步，每个节点会维持一定数量的长链接。这在本地机房的条件下没有什么问题，但是在异地集群的条件下，可能有网络不稳定的情况，远程集群查询也因此有返回500的问题。建议这种情况，可以考虑自建客户端远程短链接查询。
Elasticsearch 7.6.0 发布了，Elasticsearch 是一个分布式的 RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。
关于人生，有人这么说：“人，生来一个人，死去一个人，所以，人生就是一个人生老病死的简称。”
Elasticsearch 提供快照和恢复功能，我们可以在远程文件系统仓库（比如共享文件系统、S3、HDFS 等）中为部分索引或者整个集群创建快照。快照有以下使用场景：
登陆 kibana 依次点击 Stack Management ， Index Lifecycle Policies，Create Policy 来创建ILM
作者：腾讯云 ES 团队 背景概述 当您有日志、监控等持续产生的时序数据存储需求时，通常通过滚动Elasticsearch索引的方式完成，该方式虽然能帮忙您完成基本的数据管理功能，但是仍然需要结合索引模版、索引生命周期管理、索引别名等实现较完整的索引管理，有一定的使用门槛。另外也有一定的索引维护成本，例如需准确的进行索引分片数预估，避免索引分片数不足影响写入可用性、不合理的索引分片数设置导致分片数过多影响集群稳定性，以及索引所在节点故障阻塞写入时需要介入滚动新的索引等问题。 为了解决这些问题，腾讯云Ela
某中型互联网公司的游戏业务，使用了腾讯云的Elasticsearch产品，采用ELK架构存储业务日志。因为游戏业务本身的日志数据量非常大(写入峰值在100w qps)，在服务客户的几个月中，踩了不少坑，经过数次优化与调整，把客户的ES集群调整的比较稳定，避免了在业务高峰时客户集群的读写异常，并且降低了客户的资金成本和使用成本。下面把服务客户过程中遇到的典型问题进行梳理，总结经验，避免再次踩坑。
关于如何创建快照和恢复快照，可以参考这篇：干货 | Elasitcsearch7.X集群/索引备份与恢复实战。
导语 | Elasticsearch 7.10 版本最近发布，该版本有一个重磅特性：Searchable snapshots （可搜索快照功能），可以大幅度地降低存储成本。那么 Searchable snapshots 的使用方式和实现效果是怎样的呢，下面就让我们来一探究竟吧！
在kibana上创建了相关的 iml（索引生命周期管理），删除7天前的索引，后面发现一直没删除相关索引。
如果你要处理时间序列数据，则不想将所有内容连续转储到单个索引中。 取而代之的是，您可以定期将数据滚动到新索引，以防止数据过大而又缓慢又昂贵。 随着索引的老化和查询频率的降低，您可能会将其转移到价格较低的硬件上，并减少分片和副本的数量。
关注腾讯云大学，了解行业最新技术动态 文章作者：bellen，腾讯云大数据研发工程师 导 语 腾讯云Elasticsearch 被广泛应用于日志实时分析、 结构化数据分析、全文检索等场景中，本文将以情景植入的方式， 向大家介绍与腾讯云客户合作过程中遇到的各种典型问题， 以及相应的解决思路与方法，希望与大家一同交流。 背景 某中型互联网公司的游戏业务，使用了腾讯云的 Elasticsearch 产品，采用 ELK 架构存储业务日志。 因为游戏业务本身的日志数据量非常大(写入峰值在 100w qps
作者：吴容——腾讯云 Elasticsearch 高级开发工程师 Elasticsearch于7.10版本推出可搜索快照功能，但是7.10版本的可搜索快照技术还不够成熟，随着7.14版本的发布，可搜索快照技术才真正能够大规模用于生产实践中。本文将基于ES 7.14.2版本，继续从原理和实践两个角度向大家介绍可搜索快照技术。 可搜索快照特性向我们展现一种能够直接搜索快照中数据的魔力，通常我们会将快照备份到非常廉价的存储介质中，如腾讯云对象存储COS中。这样我们就可以将集群的使用成本降到最低。 一、可搜索快照
导语 | 随着业务的发展，系统日益复杂，功能愈发强大，用户数量级不断增多，设备cpu、io、带宽、成本逐渐增加，当发展到某个量级时，这些因素会导致系统变得臃肿不堪，服务质量难以保障，系统稳定性变差，耗费相当的人力成本和服务器资源。这就要求我们：要有勇气和自信重构服务，提供更先进更优秀的系统。文章作者：刘敏，腾讯基础架构研发工程师。 前言 自今年三月份以来天机阁用户数快速上涨，业务总体接入数达到1000+，数据进入量更是迎来了爆发式上涨，日均处理量上涨了一个数量级：Trace数据峰值处理量达到340亿/日条
假设有三个索引，my-index-001, my-index-002, my-index-003, 全部绑定到别名 my-alias, 并且 my-index-003 设置了 "is_write_index": true。这意味着对 my-alias 查询可以查询到以上所有三个索引的数据，而对 my-alias 写入数据只会写入到 my-index-003。
导语 | Elasticsearch于7.10版本推出可搜索快照功能，但是7.10版本的可搜索快照技术还不够成熟，随着7.14版本的发布，可搜索快照技术才真正能够大规模用于生产实践中。本文将基于ES 7.14.2版本，继续从原理和实践两个角度向大家介绍可搜索快照技术。 可搜索快照特性向我们展现一种能够直接搜索快照中数据的魔力，通常我们会将快照备份到非常廉价的存储介质中，如腾讯云对象存储COS中。这样我们就可以将集群的使用成本降到最低。 一、可搜索快照技术原理 （一）DataTier模型 要了解可搜索快
我在之前的博文《Elasticsearch引入可搜索快照（searchable snapshot）》中介绍过Searchable snapshot这个功能，简单来说，通过这个功能，我们能够解锁对象存储简单用作快照备份的功能，实现：
Elasticsearch于7.10版本推出可搜索快照功能，但是7.10版本的可搜索快照技术还不够成熟，随着7.14版本的发布，可搜索快照技术才真正能够大规模用于生产实践中。本文将基于ES 7.14.2版本，继续从原理和实践两个角度向大家介绍可搜索快照技术。
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.17/ilm-rollover.html
用于查看Node级别的基本信息，选参数为pipelines、os和jvm，如下查看基本的os和jvm信息：
Curator是一个用来管理Elasticsearch索引的工具，使用它可以管理需要删除或保留的索引数据。
ilm： 索引生命周期管理，把索引分为了Hot、Warm、Cold、delete阶段。
客户有2个ES集群，索引mapping格式都一样，数据量不同。执行同样的API，一个集群可以基于时间字段排序并成功返回，一个集群却无法实现排序并成功返回。客户要执行的代码如下：
某中型互联网公司的游戏业务，使用了腾讯云的 Elasticsearch 产品，采用 ELK 架构存储业务日志。
随着ELK方案在开源日志分析领域越来越流行，各种业务场景也给ELK方案带来了越来越多的挑战。本文将回顾一次真实客户案例，从使用姿势上，提供一些大集群、多日志主题场景下的集群优化思路。
某客户集群的一个节点磁盘使用率达到100%，集群写保护，被禁止写入了，ES集群存储是以节点为单位来计算集群容量的。那么本客户集群是多节点、低配置，集群索引设置1主1副。如下截图：
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