« 调整分片大小 故障排除 »
Elastic 文档 ›Elasticsearch 指南 [8.14] ›操作指南

使用 Elasticsearch 存储时间序列数据

编辑

使用 Elasticsearch 存储时间序列数据编辑

Elasticsearch 提供了功能来帮助您存储、管理和搜索时间序列数据，例如日志和指标。将数据存储在 Elasticsearch 后，您可以使用 Kibana 和其他 Elastic Stack 功能来分析和可视化数据。

设置数据层级编辑

Elasticsearch 的 ILM 功能使用 数据层级 自动将较旧的数据移动到硬件成本较低的节点，随着时间的推移。这有助于提高性能并降低存储成本。

热层和内容层是必需的。暖层、冷层和冻结层是可选的。

在热层和暖层中使用高性能节点，以便更快地索引和搜索最新数据。在冷层和冻结层中使用速度较慢、成本较低的节点，以降低成本。

内容层通常不用于时间序列数据。但是，它需要创建系统索引和其他不属于数据流的索引。

设置数据层级的步骤因您的部署类型而异

  1. 登录 Elasticsearch 服务控制台。
  2. 从 Elasticsearch 服务主页或部署页面添加或选择您的部署。
  3. 从您的部署菜单中，选择 编辑部署。
  4. 要启用数据层级，请单击 添加容量。

启用自动扩展

自动扩展 会自动调整部署的容量，以满足您的存储需求。要启用自动扩展，请在 编辑部署 页面上选择 自动扩展此部署。自动扩展仅适用于 Elasticsearch 服务。

注册快照存储库编辑

冷层和冻结层可以使用 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

创建集群时，Elasticsearch 服务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。要使用其他集群的默认存储库，请参考 Cloud 快照和恢复 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

创建或编辑索引生命周期策略编辑

数据流 将您的数据存储在多个支持索引中。ILM 使用 索引生命周期策略 自动将这些索引移动到您的数据层级。

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，请创建自己的策略。无论哪种情况，请确保您的策略

  • 包含您已配置的每个数据层级的阶段。
  • 计算阶段转换的阈值或 min_age，从滚动开始。
  • 如果需要，在冷层和冻结层中使用可搜索快照。
  • 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

  • 日志
  • 指标
  • 合成

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 堆栈管理 > 索引生命周期策略。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": {}
        }
      }
    }
  }
}

创建组件模板编辑

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合此索引模板。您通常使用单独的组件模板来映射和索引设置。这使您可以在多个索引模板中重复使用组件模板。

创建组件模板时，请包含

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

在映射字段时使用 Elastic Common Schema (ECS)。ECS 字段默认与多个 Elastic Stack 功能集成。

如果您不确定如何映射字段，请使用 运行时字段 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，然后在搜索期间从该字段中提取 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 堆栈管理 > 索引管理。在 索引模板 视图中，单击 创建组件模板。

您还可以使用 创建组件模板 API。

response = client.cluster.put_component_template(
  name: 'my-mappings',
  body: {
    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'
    }
  }
)
puts response

response = client.cluster.put_component_template(
  name: 'my-settings',
  body: {
    template: {
      settings: {
        'index.lifecycle.name' => 'my-lifecycle-policy'
      }
    },
    _meta: {
      description: 'Settings for ILM',
      "my-custom-meta-field": 'More arbitrary metadata'
    }
  }
)
puts response
# 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"
  }
}

创建索引模板编辑

使用您的组件模板创建索引模板。指定

  • 一个或多个与数据流名称匹配的索引模式。我们建议使用我们的 数据流命名方案。
  • 模板是数据流启用的。
  • 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 堆栈管理 > 索引管理。在 索引模板 视图中，单击 创建模板。

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。

response = client.indices.put_index_template(
  name: 'my-index-template',
  body: {
    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'
    }
  }
)
puts response
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"
  }
}

将数据添加到数据流编辑

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

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

response = client.bulk(
  index: 'my-data-stream',
  body: [
    {
      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'
    }
  ]
)
puts response

response = client.index(
  index: 'my-data-stream',
  body: {
    "@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'
  }
)
puts response
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"
}

搜索和可视化您的数据编辑

要在 Kibana 中浏览和搜索数据，请打开主菜单并选择 发现。请参阅 Kibana 的 发现文档。

使用 Kibana 的 仪表板 功能以图表、表格、地图等方式可视化数据。请参阅 Kibana 的 仪表板文档。

您也可以使用 搜索 API 搜索和聚合您的数据。使用 运行时字段 和 grok 模式 在搜索时从日志消息和其他非结构化内容中动态提取数据。

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。跨越冻结数据、长时间范围或大型数据集的搜索可能需要更长时间。使用 异步搜索 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"
    }
  ]
}
« 调整分片大小 故障排除 »