我知道hot-warm(-cold-frozen-deleted)生命周期是一個很棒的工具，但是我沒有找到太多的數字檔案：為數不多的給出數字示例（而不僅僅是功能描述）的檔案之一就是這個博文。在沒有匯總的熱溫示例中，在我看來，主要的存盤優化是由副本數給出的：
- 一天的資料 = 86.4 GB
- 7 熱天 = 1 天資料 * 7 天 * 2 個副本 = 1.2 TB
- 30-7 溫暖天 = 1 天資料 * 23 天 * 1 個副本 = 1.98 TB
還有像這個網路研討會這樣的其他資源，但它不區分存盤使用情況和 RAM 使用情況。是否有官方檔案（或第三方實驗/報告）顯示冷/凍結/“洗掉后不可搜索的快照”階段是否以及在多大程度上優化了存盤使用？或者只是關于更少的RAM使用？
uj5u.com熱心網友回復：
這里不能有一個單一的“基準”，因為 ILM 只是一個允許根據您的資料使用模式調整硬體配置的工具。
例如，假設您對所有資料進行大量索引和大量搜索。在這種情況下，您不想減少舊資料的副本數，而收益主要是由于“熱”SSD 存盤稍微便宜一些。因此，如果分離開銷補償了該增益，則此處的差異將很小或根本沒有差異。
一個相反的例子是出于合規目的存盤日志（大量寫入但讀取最少，并且主要持續 24 小時） - 然后您可能希望將超過一周左右的所有內容移動到使用 s3 存盤桶進行存盤的“凍結”層而且很便宜。此外，關于堆使用和穩定性，這些分片不計入集群分片計數。在這種情況下，分層存盤可能會比單層集群便宜幾個數量級。
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