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使用场景：使用 Elasticsearch 管理时序数据

Elasticsearch 提供了多种功能来帮助您存储、管理和搜索时序数据，例如日志和指标。一旦进入 Elasticsearch，您可以使用 Kibana 和其他 Elastic Stack 功能来分析和可视化您的数据。

Elasticsearch 的 ILM 功能使用 数据层，随着数据的老化，自动将旧数据移动到硬件成本较低的节点。这有助于提高性能并降低存储成本。

热数据层和内容数据层是必需的。温数据层、冷数据层和冻结数据层是可选的。

在热数据层和温数据层中使用高性能节点，以便更快地索引和搜索您最近的数据。在冷数据层和冻结数据层中使用速度较慢、成本较低的节点，以降低成本。

内容数据层通常不用于时序数据。但是，它是创建系统索引和其他不属于数据流的索引所必需的。

设置数据层的步骤因您的部署类型而异

  1. 登录到 Elastic Cloud Console。
  2. 从 Elastic Cloud 主页或Hosted deployments页面添加或选择您的部署。
  3. 从您的部署菜单中，选择 Edit deployment。
  4. 要启用数据层，请单击 Add capacity。

启用自动缩放

自动缩放会自动调整您的部署容量，以满足您的存储需求。要启用自动缩放，请在 Edit deployment 页面上选择 Autoscale this deployment。自动缩放仅适用于 Elastic Cloud Hosted。

要将节点分配给数据层，请将相应的 节点角色添加到节点的 elasticsearch.yml 文件。更改现有节点的角色需要 滚动重启。

# Content tier
node.roles: [ data_content ]

# Hot tier
node.roles: [ data_hot ]

# Warm tier
node.roles: [ data_warm ]

# Cold tier
node.roles: [ data_cold ]

# Frozen tier
node.roles: [ data_frozen ]

我们建议您在冻结层中使用专用节点。如果需要，您可以将其他节点分配给多个层。

node.roles: [ data_content, data_hot, data_warm ]

为您的节点分配集群所需的任何其他角色。例如，小型集群可能具有具有多个角色的节点。

node.roles: [ master, ingest, ml, data_hot, transform ]

冷数据层和冻结数据层可以使用 可搜索快照 来降低本地存储成本。

要使用可搜索快照，您必须注册一个受支持的快照存储库。注册此存储库的步骤因您的部署类型和存储提供商而异

当您创建集群时，Elastic Cloud Hosted 会自动注册一个默认的 found-snapshots 存储库。此存储库支持可搜索快照。

found-snapshots 存储库特定于您的集群。要使用另一个集群的默认存储库，请参阅 Cloud 快照和还原 文档。

您还可以将以下任何自定义存储库类型与可搜索快照一起使用

将以下任何存储库类型与可搜索快照一起使用

您还可以使用这些存储库类型的替代实现，例如 MinIO，只要它们完全兼容即可。使用 存储库分析 API 来分析您的存储库是否适合与可搜索快照一起使用。

数据流跨多个后备索引存储您的数据。ILM 使用 索引生命周期策略 来自动将这些索引移动到您的数据层。

如果您使用 Fleet 或 Elastic Agent，请编辑 Elasticsearch 的内置生命周期策略之一。如果您使用自定义应用程序，请创建您自己的策略。无论哪种情况，都要确保您的策略

  • 包含您配置的每个数据层的阶段。
  • 计算从翻转转换到阶段的阈值或 min_age。
  • 如果需要，在冷数据阶段和冻结数据阶段使用可搜索快照。
  • 如果需要，包含删除阶段。

Fleet 和 Elastic Agent 使用以下内置生命周期策略

  • logs
  • metrics
  • synthetics

您可以根据您的性能、弹性和保留要求自定义这些策略。

要在 Kibana 中编辑策略，请打开主菜单并转到 Stack Management > Index Lifecycle Policies。单击您要编辑的策略。

您还可以使用 更新生命周期策略 API。

 PUT _ilm/policy/logs {
  "policy": {
    "phases": {
      "hot": {
        "actions": {
          "rollover": {
            "max_primary_shard_size": "50gb"
          }
        }
      },
      "warm": {
        "min_age": "30d",
        "actions": {
          "shrink": {
            "number_of_shards": 1
          },
          "forcemerge": {
            "max_num_segments": 1
          }
        }
      },
      "cold": {
        "min_age": "60d",
        "actions": {
          "searchable_snapshot": {
            "snapshot_repository": "found-snapshots"
          }
        }
      },
      "frozen": {
        "min_age": "90d",
        "actions": {
          "searchable_snapshot": {
            "snapshot_repository": "found-snapshots"
          }
        }
      },
      "delete": {
        "min_age": "735d",
        "actions": {
          "delete": {}
        }
      }
    }
  }
}

要在 Kibana 中创建策略，请打开主菜单并转到 Stack Management > Index Lifecycle Policies。单击 Create policy。

您还可以使用 更新生命周期策略 API。

 PUT _ilm/policy/my-lifecycle-policy {
  "policy": {
    "phases": {
      "hot": {
        "actions": {
          "rollover": {
            "max_primary_shard_size": "50gb"
          }
        }
      },
      "warm": {
        "min_age": "30d",
        "actions": {
          "shrink": {
            "number_of_shards": 1
          },
          "forcemerge": {
            "max_num_segments": 1
          }
        }
      },
      "cold": {
        "min_age": "60d",
        "actions": {
          "searchable_snapshot": {
            "snapshot_repository": "found-snapshots"
          }
        }
      },
      "frozen": {
        "min_age": "90d",
        "actions": {
          "searchable_snapshot": {
            "snapshot_repository": "found-snapshots"
          }
        }
      },
      "delete": {
        "min_age": "735d",
        "actions": {
          "delete": {}
        }
      }
    }
  }
}
提示

如果您使用 Fleet 或 Elastic Agent，请跳到 搜索和可视化您的数据。Fleet 和 Elastic Agent 使用内置模板为您创建数据流。

如果您使用自定义应用程序，则需要设置您自己的数据流。数据流需要匹配的索引模板。在大多数情况下，您可以使用一个或多个组件模板来组成此索引模板。您通常为映射和索引设置使用单独的组件模板。这使您可以在多个索引模板中重用组件模板。

创建组件模板时，请包含

  • @timestamp 字段的 date 或 date_nanos 映射。如果您未指定映射，Elasticsearch 会将 @timestamp 映射为带有默认选项的 date 字段。
  • index.lifecycle.name 索引设置中的生命周期策略。
提示

在映射您的字段时，使用 Elastic Common Schema (ECS)。默认情况下，ECS 字段与多个 Elastic Stack 功能集成。

如果您不确定如何映射您的字段，请使用 运行时字段，以便在搜索时从 非结构化内容 中提取字段。例如，您可以将日志消息索引到 wildcard 字段，然后在搜索期间从此字段提取 IP 地址和其他数据。

要在 Kibana 中创建组件模板，请打开主菜单并转到 Stack Management > Index Management。在 Index Templates 视图中，单击 Create component template。

您还可以使用 创建组件模板 API。

 # Creates a component template for mappings PUT _component_template/my-mappings
{
  "template": {
    "mappings": {
      "properties": {
        "@timestamp": {
          "type": "date",
          "format": "date_optional_time||epoch_millis"
        },
        "message": {
          "type": "wildcard"
        }
      }
    }
  },
  "_meta": {
    "description": "Mappings for @timestamp and message fields",
    "my-custom-meta-field": "More arbitrary metadata"
  }
}

# Creates a component template for index settings
PUT _component_template/my-settings
{
  "template": {
    "settings": {
      "index.lifecycle.name": "my-lifecycle-policy"
    }
  },
  "_meta": {
    "description": "Settings for ILM",
    "my-custom-meta-field": "More arbitrary metadata"
  }
}

使用您的组件模板来创建索引模板。指定

  • 与数据流名称匹配的一个或多个索引模式。我们建议使用我们的 数据流命名方案。
  • 该模板已启用数据流。
  • 包含您的映射和索引设置的任何组件模板。
  • 优先级高于 200，以避免与内置模板发生冲突。请参阅 避免索引模式冲突。

要在 Kibana 中创建索引模板，请打开主菜单并转到 Stack Management > Index Management。在 Index Templates 视图中，单击 Create template。

您还可以使用 创建索引模板 API。包含 data_stream 对象以启用数据流。

 PUT _index_template/my-index-template {
  "index_patterns": ["my-data-stream*"],
  "data_stream": { },
  "composed_of": [ "my-mappings", "my-settings" ],
  "priority": 500,
  "_meta": {
    "description": "Template for my time series data",
    "my-custom-meta-field": "More arbitrary metadata"
  }
}

索引请求 将文档添加到数据流。这些请求必须使用 op_type 的 create。文档必须包含 @timestamp 字段。

要自动创建您的数据流，请提交一个针对数据流名称的索引请求。此名称必须与您的索引模板的索引模式之一匹配。

 PUT my-data-stream/_bulk { "create":{ } }
{ "@timestamp": "2099-05-06T16:21:15.000Z", "message": "192.0.2.42 - - [06/May/2099:16:21:15 +0000] \"GET /images/bg.jpg HTTP/1.0\" 200 24736" }
{ "create":{ } }
{ "@timestamp": "2099-05-06T16:25:42.000Z", "message": "192.0.2.255 - - [06/May/2099:16:25:42 +0000] \"GET /favicon.ico HTTP/1.0\" 200 3638" }

POST my-data-stream/_doc
{
  "@timestamp": "2099-05-06T16:21:15.000Z",
  "message": "192.0.2.42 - - [06/May/2099:16:21:15 +0000] \"GET /images/bg.jpg HTTP/1.0\" 200 24736"
}

要在 Kibana 中探索和搜索您的数据，请打开主菜单并选择 Discover。请参阅 Kibana 的 Discover 文档。

使用 Kibana 的 Dashboard 功能以图表、表格、地图等形式可视化您的数据。请参阅 Kibana 的 Dashboard 文档。

您还可以使用 search API 来搜索和聚合您的数据。使用 运行时字段 和 grok 模式，在搜索时动态地从日志消息和其他非结构化内容中提取数据。

 GET my-data-stream/_search {
  "runtime_mappings": {
    "source.ip": {
      "type": "ip",
      "script": """
        String sourceip=grok('%{IPORHOST:sourceip} .*').extract(doc[ "message" ].value)?.sourceip;
        if (sourceip != null) emit(sourceip);
      """
    }
  },
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        {
          "range": {
            "@timestamp": {
              "gte": "now-1d/d",
              "lt": "now/d"
            }
          }
        },
        {
          "range": {
            "source.ip": {
              "gte": "192.0.2.0",
              "lte": "192.0.2.255"
            }
          }
        }
      ]
    }
  },
  "fields": [
    "*"
  ],
  "_source": false,
  "sort": [
    {
      "@timestamp": "desc"
    },
    {
      "source.ip": "desc"
    }
  ]
}

默认情况下，Elasticsearch 搜索是同步的。跨冻结数据、长时间范围或大型数据集的搜索可能需要更长时间。使用 async search API 在后台运行搜索。有关更多搜索选项，请参阅搜索 API。

 POST my-data-stream/_async_search {
  "runtime_mappings": {
    "source.ip": {
      "type": "ip",
      "script": """
        String sourceip=grok('%{IPORHOST:sourceip} .*').extract(doc[ "message" ].value)?.sourceip;
        if (sourceip != null) emit(sourceip);
      """
    }
  },
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        {
          "range": {
            "@timestamp": {
              "gte": "now-2y/d",
              "lt": "now/d"
            }
          }
        },
        {
          "range": {
            "source.ip": {
              "gte": "192.0.2.0",
              "lte": "192.0.2.255"
            }
          }
        }
      ]
    }
  },
  "fields": [
    "*"
  ],
  "_source": false,
  "sort": [
    {
      "@timestamp": "desc"
    },
    {
      "source.ip": "desc"
    }
  ]
}
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