基于SCF实现Elasticsearch的快照生命周期管理(SLM)

在ES 7.4版本后,我们拥有了SLM(快照生命周期管理)的功能,但是只有X-PACK商业版才能使用该功能,快照生命周期管理的实现也比较简单,实际上就是制定计划定时执行快照,我们可以通过编写脚本然后配置crontab任务来实现SLM。本文主要介绍如何利用腾讯云的SCF(云函数)来实现SLM并且结合ILM(索引生命周期管理)降低集群整体的分片数量和数据存储量,从而降低集群压力,减少存储成本。

实施步骤

1. 创建COS仓库

我们把快照保存到腾讯云的COS对象存储中,首先需要调用ES的API创建一个COS repository:

PUT _snapshot/cos-repo
{
    "type": "cos",
    "settings": {
        "app_id": "xxxxxxx",
        "access_key_id": "xxxxxx",
        "access_key_secret": "xxxxxxx",
        "bucket": "xxxxxx",
        "region": "ap-guangzhou",
        "compress": true,
        "chunk_size": "500mb",
        "base_path": "/"
    }
}

更详细的基于COS备份和恢复ES数据的步骤可以参考使用 COS 进行备份及恢复.

2. 创建SCF云函数

如图,基于名为"ES写入函数"的模板,创建一个新的函数:


image

点击"下一步"进入函数编辑界面,直接复制如下函数代码粘贴到编辑框,修改ES的vip和用户名密码,以及索引前缀名称等信息:

# -*- coding: utf8 -*-
import datetime
from elasticsearch import Elasticsearch

ESServer = Elasticsearch(["x.x.x.x:9200"],http_auth=('username', 'password'))
# 需要进行备份的索引名称前缀,需要进行修改
esPrefix = "my-index-"
# 备份多少天前的索引
beforeOfDay = 7


def check_or_create_snapshot():
    today = datetime.datetime.now()
    offset = datetime.timedelta(days=-beforeOfDay)
    re_date = (today + offset).strftime('%Y-%m-%d');

    params = {}
    params["ignore_unavailable"] = "true"
    getResult = ESServer.snapshot.get("cos-repo", "snapshot-"+ re_date, params = params)
    snapshots = getResult["snapshots"]
    if len(snapshots) != 0:
        if snapshots[0]["state"] == "SUCCESS":
            print "snapshot-"+ re_date +" executed finished!"
        else:
            print "snapshot-"+ re_date +" is running!"
    else:
        body = {}
        # 可以选择备份按天创建的索引
        body["indices"] = esPrefix + re_date
        # 也可以选择备份按小时创建的所有索引
        # body["indices"] = esPrefix + re_date + "-*"
        body["ignore_unavailable"] = "true"
        body["include_global_state"] = "false"
        createResult = ESServer.snapshot.create("cos-repo", "snapshot-"+ re_date,body)
        if createResult["accepted"] == True:
            print "create [snapshot-"+ re_date +"] success!"
            return
        else:
            print "create [snapshot-"+ re_date +"] failed!" + str(createResult)


def main_handler(event,context):
    check_or_create_snapshot()

image

点击"完成"即可完成云函数的创建。

3. 配置云函数

创建完云函数后,需要进行配置才能使用,如下图,可以配置函数的私有网络VPC和Subnet(选择和ES相同的VPC和Subnet):


image

4. 测试云函数

配置完云函数后,可以对函数代码进行测试,保证能够正常运行;如果需要进行编辑,可以直接编辑然后点击"保存并测试":


image

5. 配置触发器

配置触发器,每小时执行一次函数:


image

6. 查看函数监控

可以查看函数的运行监控信息:


image

也可以查看函数的运行日志:


image

7. 配置函数告警

在云监控的控制台配置SCF的监控告警,可以及时获取函数的执行情况:


image

8. 配置ILM

在ES的kibana中配置ILM(X-PACK商业版支持), 我们的场景是索引创建7天后将其移动到warm节点,15天后将副本调低为0,因为使用了上述基于SCF实现的SLM功能,因为数据已经备份再COS中了,副本数可以降低为0,这样做的好处一是可以降低集群整体的分片数量,避免影响集群性能;二是可以降低存储成本。

image

image

image
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 157,298评论 4 360
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 66,701评论 1 290
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 107,078评论 0 237
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 43,687评论 0 202
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 52,018评论 3 286
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 40,410评论 1 211
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 31,729评论 2 310
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 30,412评论 0 194
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 34,124评论 1 239
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 30,379评论 2 242
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 31,903评论 1 257
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 28,268评论 2 251
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 32,894评论 3 233
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 26,014评论 0 8
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 26,770评论 0 192
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 35,435评论 2 269
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 35,312评论 2 260

推荐阅读更多精彩内容