Elasticsearch & Full Text Search Systems · レッスン

インデックスライフサイクル管理

ILMポリシーを使い、hot、warm、cold、deleteの各フェーズを通じてインデックスの経過に応じた管理を自動化し、大規模環境でコストと性能を制御する方法を学びます。

レッスン 4/413 ステップ

「インデックスライフサイクル管理」はCoddyKit上の無料Elasticsearch & Full Text Search Systemsレッスンです。これはレッスン4/4です。下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。これはElasticsearch & Full Text Search Systems学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 Elasticsearch & Full Text Search Systemsコースには全4レッスンが含まれています。

このレッスンの一部はまだ翻訳されておらず、英語で表示されています。

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/explain

Cost 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.

対話的なレッスンで答える

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.

無料で開始

AI チューターと学ぶ Elasticsearch & Full Text Search Systems — 無料

ブラウザでリアルコードを書いて実行し、24/7 の AI チューターから瞬時にサポートを受け、ウェブまたはアプリで続きから学習できます。

コース: 12
レッスン: 48

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よくある質問

「インデックスライフサイクル管理」レッスンは無料ですか？

はい。「インデックスライフサイクル管理」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、Elasticsearch & Full Text Search Systemsコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 Elasticsearch & Full Text Search Systemsコースには全4レッスンが含まれています。

「インデックスライフサイクル管理」で何を学びますか？

ILMポリシーを使い、hot、warm、cold、deleteの各フェーズを通じてインデックスの経過に応じた管理を自動化し、大規模環境でコストと性能を制御する方法を学びます。ブラウザで直接実行するハンズオンコードでElasticsearch & Full Text Search Systemsを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。

Elasticsearch & Full Text Search Systemsを始めるのに経験は必要ですか？

事前経験は必要ありません。CoddyKitのElasticsearch & Full Text Search Systemsは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。これはレッスン4/4です。

「インデックスライフサイクル管理」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？

ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。

このElasticsearch & Full Text Search Systemsレッスンでコードを書いて実行できますか？

はい。すべてのElasticsearch & Full Text Search Systemsレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。

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