ILM通过定义一系列策略来自动化执行以下操作：
热（Hot）阶段：数据刚被索引的阶段，读写操作频繁。通常配置高性能存储，如SSD。
温（Warm）阶段：数据不再写入，但仍有查询需求。可以转移到成本较低的存储，例如大容量HDD，或者将分片收缩（Shrink）以减少资源占用。
冷（Cold）阶段：数据很少被访问，但仍需保留。可以进一步转移到更廉价的存储，例如对象存储（如S3），并且可以冻结（Freeze）索引以减少内存占用。
删除（Delete）阶段：数据已不再需要，可以自动删除。
通过ILM，您可以创建自定义策略，根据时间、索引大小或文档数量等条件，自动将索引从一个阶段移动到下一个阶段，执行相应的操作。这极大地简化了大规模数据的存储管理，并确保了资源的有效利用。
Elasticsearch与机器学习：从数据中挖掘更深层洞察
Elasticsearch正在将机器学习功能深度集成到其平台中，帮助用户从数据 韩国电话号码库 中发现模式、检测异常和预测未来趋势，而无需成为专业的机器学习专家。
1. 异常检测（Anomaly Detection）：
这是Elasticsearch中最受欢迎的机器学习功能之一。它能够自动学习数据的正常行为模式，并实时识别出偏离这些模式的异常点。例如：
日志异常：检测日志中突然出现的错误率高峰或不常见的事件。
指标异常：发现CPU使用率、
用户行为异常：识别出与正常用户行为模式不符的登录或交易。
异常检测功能可以帮助运维团队快速发现系统问题、安全团队识别潜在威胁，以及业务团队发现异常的业务趋势。
2. 分类（Classification）与回归（Regression）：
Elasticsearch支持导入和使用预训练的机器学习模型，进行分类和回归任务：
分类：例如，对传入的客户支持请求进行分类，自动将其路由到正确的团队；或者对电子邮件进行垃圾邮件分类。
回归：例如，预测未来一段时间的服务器负载或销售额。