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導入

ビッグデータの時代では、データのライフサイクルを効果的に管理することが、システムのパフォーマンス、コスト管理、コンプライアンスを確保するための鍵となります。 Elasticsearch の Index Lifecycle Management (ILM) は、これに対する強力なソリューションを提供します。この章では、読者がこの重要な分野の本質を理解できるように、ILM の概念、戦略の設計と実装、監視とメンテナンスの実践について詳しく説明します。

7.1 ILM コンセプト: データ管理のための賢い戦略

インデックス ライフサイクル管理 (ILM) は、Elasticsearch の高度な機能であり、データの生成からアクティブな使用に至るまで、プロセス全体を通じて効率的にデータをアーカイブまたは削除することを目的としています。 ILM の主な目標は、リソースの使用率を最適化し、データの効率的なストレージ、アクセス、コンプライアンスを確保しながら、総所有コスト (TCO) を削減することです。以下では、その意味、コンポーネント、ワークフローなど、ILM の概念について詳しく説明します。

7.1.1 ILMの意味と背景

データ量が爆発的に増加するにつれて、データ管理はますます複雑になり、コストがかかります。従来の手動管理方法では、データの動的な変化に対処することが難しく、リソースの無駄やパフォーマンスのボトルネックにつながりやすいです。 ILM は、データ管理を自動化するためのポリシー主導のアプローチを提供し、データの適時性とアクセス頻度に基づいてストレージとインデックス付けの戦略を動的に調整できるため、重要なデータへの高速アクセスを確保しながら、頻繁に行われないデータへのアクセスを削減します。低コストのストレージ階層。

7.1.2 ILM のコンポーネント

ILM はいくつかのコア コンポーネントで構成されており、これらが一緒になって完全なデータ ライフサイクル管理システムを形成します。

1. ポリシー : ILM ポリシーは、管理プロセス全体の青写真であり、インデックスの作成から廃止までの段階と、各段階で実行する必要があるアクションを定義します。戦略にはステージの定義と移行条件が含まれます