기술나눔

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소개

빅데이터 시대에는 데이터의 수명주기를 효과적으로 관리하는 것이 시스템 성능, 비용 관리 및 규정 준수를 보장하는 데 중요합니다. Elasticsearch의 ILM(인덱스 수명주기 관리)은 이를 위한 강력한 솔루션을 제공합니다. 이 장에서는 독자가 이 중요한 분야의 본질을 이해하는 데 도움이 되도록 ILM의 개념, 전략 설계 및 구현, 모니터링 및 유지 관리 방법을 자세히 살펴보겠습니다.

7.1 ILM 개념: 데이터 관리를 위한 스마트 전략

ILM(인덱스 수명주기 관리)은 Elasticsearch의 고급 기능으로, 자동화된 수단을 통해 데이터 생성부터 활성 사용까지 최종 보관 또는 삭제까지 효율적으로 안내하는 것을 목표로 하는 미래 지향적인 데이터 관리 철학을 나타냅니다. ILM의 핵심 목표는 리소스 활용도를 최적화하고 효율적인 저장, 액세스 및 데이터 규정 준수를 보장하는 동시에 총 소유 비용(TCO)을 줄이는 것입니다. 다음은 의미, 구성 요소, 워크플로우를 포함하여 ILM의 개념에 대해 심도 있게 논의한 것입니다.

7.1.1 ILM의 의미와 배경

데이터 양이 폭발적으로 증가함에 따라 데이터 관리는 점점 더 복잡해지고 비용도 많이 듭니다. 기존의 수동 관리 방식은 데이터의 동적인 변화에 대처하기 어렵고 리소스 낭비나 성능 병목 현상을 쉽게 초래할 수 있습니다. ILM은 데이터 관리를 자동화하는 정책 기반 접근 방식을 제공하고 데이터의 적시성과 액세스 빈도를 기반으로 스토리지 및 인덱싱 전략을 동적으로 조정할 수 있으므로 중요 데이터에 대한 빠른 액세스를 보장하는 동시에 자주 발생하지 않는 데이터 액세스를 줄일 수 있습니다. 저렴한 스토리지 계층.

7.1.2 ILM의 구성 요소

ILM은 완전한 데이터 수명주기 관리 시스템을 구성하는 여러 핵심 구성 요소로 구성됩니다.

1. 정책 : ILM 정책은 인덱스 생성부터 폐기까지의 단계와 각 단계에서 취해야 할 조치를 정의하는 전체 관리 프로세스에 대한 청사진입니다.전략에는 단계 정의 및 전환 조건이 포함됩니다.