System Observability: Logging, Metrics & Tracing (ELK + OpenTelemetry) · Lektion

Index Lifecycle Management (ILM)

Meistern Sie Index Lifecycle Management, um Rollover, die Hot-Warm-Cold-Architektur und die Aufbewahrung zu automatisieren, sodass Logindizes schnell und der Speicherbedarf kontrollierbar bleiben.

Lektion 4 von 413 Schritte

Index Lifecycle Management (ILM) ist eine kostenlose System Observability: Logging, Metrics & Tracing (ELK + OpenTelemetry)-Lektion auf CoddyKit. Dies ist Lektion 4 von 4. Du kannst die komplette Lektion unten kostenlos lesen – dann übst du sie direkt im Browser mit einem integrierten Code-Editor und einem KI-Tutor rund um die Uhr. Sie ist Teil des System Observability: Logging, Metrics & Tracing (ELK + OpenTelemetry)-Lernpfads, und dein Fortschritt wird über Web und CoddyKit-App synchronisiert. Der System Observability: Logging, Metrics & Tracing (ELK + OpenTelemetry)-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.

Teile dieser Lektion wurden noch nicht übersetzt und werden auf Englisch angezeigt.

Why Manage Index Lifecycle?

Time-series data like logs grows endlessly. Index Lifecycle Management (ILM) automates moving, shrinking, and deleting indices so old data does not crush your cluster.

Rollover

Rollover creates a new index when the current one hits a size, age, or document count threshold. Writes always go to a single alias.

rollover:
  max_size: 50gb
  max_age: 1d
  max_docs: 100000000

Write Aliases

Apps write to an alias such as logs-write. ILM swaps which physical index the alias points to on rollover, invisible to the writer.

POST logs-write/_doc
{ "message": "..." }

The Phases

ILM defines lifecycle phases a data ages through.

  • Hot: actively written and queried
  • Warm: read-only, queried less
  • Cold: rarely queried, cheap storage
  • Delete: removed

Hot Phase

The hot phase lives on the fastest nodes with the most resources, handling all writes and recent queries.

phases:
  hot:
    actions:
      rollover: { max_age: 1d }

Warm Phase

In warm, indices become read-only and may move to cheaper nodes. You can shrink shards and force-merge segments to save space.

warm:
  min_age: 7d
  actions:
    forcemerge: { max_num_segments: 1 }
    shrink: { number_of_shards: 1 }

Cold and Frozen

Cold data moves to the cheapest disks; frozen can be searched directly from object storage. Both trade query speed for cost.

cold:
  min_age: 30d
  actions:
    allocate: { require: { data: cold } }

Delete Phase

The delete phase enforces retention by removing indices past a chosen age, the simplest way to cap storage growth.

delete:
  min_age: 90d
  actions:
    delete: {}

Attaching a Policy

An index template binds new indices to an ILM policy and the write alias automatically.

PUT _index_template/logs
{ "template": { "settings": {
  "index.lifecycle.name": "logs-policy" } } }

Node Roles

Hot-warm-cold relies on node attributes so allocation actions can route shards to the right hardware tier.

node.attr.data: hot   # on fast nodes
node.attr.data: cold  # on cheap nodes

Putting It Together

A typical logging policy: roll over daily in hot, move to warm and force-merge after a week, go cold after a month, and delete after ninety days.

Quick Check

Pick the phase that enforces retention.

Recap

You learned how ILM automates index management: rollover starts fresh indices behind a write alias, and the hot-warm-cold-delete phases move data to cheaper tiers as it ages and finally remove it. Index templates bind policies automatically, keeping clusters fast and storage bounded.

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Häufig gestellte Fragen

Ist die Lektion „Index Lifecycle Management (ILM)“ kostenlos?

Ja — der vollständige Text von „Index Lifecycle Management (ILM)“ ist hier im Web kostenlos zu lesen. Um sie interaktiv zu üben (integrierter Code-Editor und 24/7 KI-Tutor) und den Rest des System Observability: Logging, Metrics & Tracing (ELK + OpenTelemetry)-Kurses freizuschalten, upgrade auf CoddyKit PRO. Der System Observability: Logging, Metrics & Tracing (ELK + OpenTelemetry)-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.

Was lerne ich in „Index Lifecycle Management (ILM)“?

Meistern Sie Index Lifecycle Management, um Rollover, die Hot-Warm-Cold-Architektur und die Aufbewahrung zu automatisieren, sodass Logindizes schnell und der Speicherbedarf kontrollierbar bleiben. Du übst System Observability: Logging, Metrics & Tracing (ELK + OpenTelemetry) mit praktischem Code, den du direkt im Browser ausführst, und ein 24/7 KI-Tutor beantwortet deine Fragen während du die Lektion bearbeitest.

Brauche ich Erfahrung, um System Observability: Logging, Metrics & Tracing (ELK + OpenTelemetry) zu starten?

Keine Vorkenntnisse erforderlich. System Observability: Logging, Metrics & Tracing (ELK + OpenTelemetry) auf CoddyKit ist für Anfänger bis fortgeschrittene Lernende strukturiert, sodass du hier starten oder von Anfang an beginnen und in deinem eigenen Tempo voranschreiten kannst. Dies ist Lektion 4 von 4.

Wie lange dauert die Lektion „Index Lifecycle Management (ILM)“?

Die meisten CoddyKit-Lektionen dauern etwa 5–10 Minuten. Jede ist kompakt und interaktiv, sodass du stetig Fortschritte machst und genau dort weitermachst, wo du aufgehört hast – im Web und in der App.

Kann ich in dieser System Observability: Logging, Metrics & Tracing (ELK + OpenTelemetry)-Lektion Code schreiben und ausführen?

Ja. Jede System Observability: Logging, Metrics & Tracing (ELK + OpenTelemetry)-Lektion enthält einen integrierten Code-Editor, sodass du echten Code direkt in deinem Browser schreibst und ausführst und sofort KI-Feedback erhältst — ohne lokale Einrichtung erforderlich.

Alle Lektionen in diesem Kurs

  1. Elasticsearch Query Language (DSL)
  2. Logstash-Filter und -Pipelines
  3. Kibana Discover und Lens
  4. Index Lifecycle Management (ILM)
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