Elasticsearch 7.10 hizo que la configuración del ciclo de vida de sus datos fuera menos complicada. En esta publicación de blog, se explicara algunos de los cambios, cómo usarlos y algunas de las mejores prácticas a lo largo del camino.

El ciclo de vida de los datos puede abarcar muchas etapas, por lo que tocaremos:

• Dividir un clúster en niveles (caliente, cálido, frío), asegurando que los nuevos datos lleguen al lugar correcto.
• Hacer uso de esos niveles dentro de la gestión del ciclo de vida del índice (ILM) para migrar datos entre niveles.
• Aumento de la densidad de datos dentro del nivel frío mediante instantáneas con capacidad de búsqueda.
• Poniéndolo todo junto con un ejemplo real de cómo fluyen los datos a través de los niveles.

Fuera los atributos, adelante con los roles de nodo

Un caso de uso común cuando se trata de datos de series de tiempo es separar la topología del clúster en niveles separados. Estos niveles reciben nombres como hot , donde se ingieren y consultan nuevos datos, tibios , donde se almacenan y consultan datos de mediana edad, y fríos , donde los datos generalmente se almacenan durante largos períodos de tiempo, siendo consultados con menos frecuencia.

Es común que los usuarios configuren estos niveles con hardware diferente para que el hardware más potente y costoso se utilice para el nivel activo, mientras que el hardware menos costoso y con mayor densidad de almacenamiento se utilice para los niveles cálido o frío.

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