Gestione del ciclo di vita degli indici
Automatizzi l'invecchiamento degli indici attraverso le fasi hot, warm, cold e delete con le policy ILM, per controllare costi e prestazioni su larga scala.
Gestione del ciclo di vita degli indici è una lezione Elasticsearch & Full Text Search Systems gratuita su CoddyKit. Questa è la lezione 4 di 4. Puoi leggere la lezione completa qui gratuitamente — poi esercitati direttamente nel browser con un editor di codice integrato e un tutor IA disponibile 24/7. Fa parte del percorso di apprendimento Elasticsearch & Full Text Search Systems, e i tuoi progressi si sincronizzano tra il web e l'app CoddyKit. Il corso Elasticsearch & Full Text Search Systems include 4 lezioni in totale.
Parti di questa lezione non sono ancora state tradotte e vengono mostrate in inglese.
Data Gets Old
Time-based data like logs and metrics keeps growing. Recent data is queried constantly; old data rarely. Index Lifecycle Management (ILM) automates moving indices through phases so you spend resources only where they matter.
The Four Phases
ILM defines up to four phases:
- Hot: actively written and queried.
- Warm: no longer written, still queried.
- Cold: rarely queried, kept cheaply.
- Delete: removed.
Rollover
In the hot phase, rollover starts a fresh index when the current one hits a size, document count, or age limit. This keeps individual shards a manageable size.
"rollover": {
"max_size": "50gb",
"max_age": "7d"
}Defining a Policy
An ILM policy lists each phase and its min_age and actions. Here data moves to warm after 7 days and is deleted after 30.
PUT _ilm/policy/logs_policy
{
"policy": { "phases": {
"hot": { "actions": { "rollover": { "max_age": "1d" } } },
"warm": { "min_age": "7d", "actions": {} },
"delete": { "min_age": "30d", "actions": { "delete": {} } }
}}
}Warm Phase Actions
In warm you can shrink the index to fewer shards, forcemerge segments for query efficiency, and move shards to cheaper warm nodes via allocation.
"warm": {
"actions": {
"forcemerge": { "max_num_segments": 1 },
"shrink": { "number_of_shards": 1 }
}
}Cold and Frozen
The cold phase can store data as searchable snapshots on object storage, drastically cutting cost while keeping it queryable. The frozen tier takes this even further for archival data.
Attaching to an Index
A policy is linked to indices through an index template, so newly rolled-over indices inherit it automatically.
PUT _index_template/logs_template
{
"index_patterns": ["logs-*"],
"template": { "settings": {
"index.lifecycle.name": "logs_policy"
}}
}Data Streams
Data streams are the modern way to manage append-only time-series data with ILM. They hide rollover behind a single write alias, so you just index into the stream name.
Monitoring ILM
Use the explain lifecycle API to see which phase each index is in and whether any step is stuck or errored.
GET logs-*/_ilm/explainCost and Performance Wins
ILM lets hot data live on fast SSD nodes while old data drifts to cheap storage and is eventually deleted automatically. This is the backbone of cost-effective, large-scale time-series clusters.
Best Practices
Roll over on size to keep shards near 30-50 GB, forcemerge only once writes stop, test policies on a sample index, and always pair ILM with snapshots for true backups (delete is permanent).
Quick Check
Test your understanding of ILM.
Recap
You learned to automate index aging:
- ILM moves indices through hot, warm, cold, and delete phases by age.
- Rollover keeps shards manageable; warm actions shrink and forcemerge.
- Cold/frozen tiers use searchable snapshots for cheap storage.
- Attach policies via templates, use data streams for time-series, and pair ILM with real snapshots.
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Domande Frequenti
La lezione «Gestione del ciclo di vita degli indici» è gratuita?
Sì — il testo completo di «Gestione del ciclo di vita degli indici» è gratuito qui sul web. Per esercitarvi in modo interattivo (un editor di codice integrato e un tutor IA 24/7) e sbloccare il resto del corso Elasticsearch & Full Text Search Systems, passa a CoddyKit PRO. Il corso Elasticsearch & Full Text Search Systems include 4 lezioni in totale.
Cosa imparerò in «Gestione del ciclo di vita degli indici»?
Automatizzi l'invecchiamento degli indici attraverso le fasi hot, warm, cold e delete con le policy ILM, per controllare costi e prestazioni su larga scala. Eserciti Elasticsearch & Full Text Search Systems con codice pratico che esegui direttamente nel browser, e un tutor IA 24/7 risponde alle tue domande mentre lavori sulla lezione.
Ho bisogno di esperienza per iniziare Elasticsearch & Full Text Search Systems?
Non è richiesta alcuna esperienza precedente. Elasticsearch & Full Text Search Systems su CoddyKit è strutturato per principianti e studenti avanzati, quindi puoi iniziare da qui o dall'inizio e procedere al tuo ritmo. Questa è la lezione 4 di 4.
Quanto tempo richiede la lezione «Gestione del ciclo di vita degli indici»?
La maggior parte delle lezioni CoddyKit richiede circa 5–10 minuti. Ogni lezione è breve e interattiva, quindi fai progressi costanti e riprendi esattamente da dove hai lasciato su web e app.
Posso scrivere ed eseguire codice in questa lezione Elasticsearch & Full Text Search Systems?
Sì. Ogni lezione Elasticsearch & Full Text Search Systems include un editor di codice integrato, quindi scrivi ed esegui codice reale direttamente nel tuo browser e ricevi feedback istantaneo dall'IA — nessuna configurazione locale necessaria.
Tutte le lezioni di questo corso
- Funzionalità di ricerca geospaziale
- Gestione dei dati di serie temporali
- Strategie di deployment in produzione
- Gestione del ciclo di vita degli indici