Zeker, hier is een strategie voor logcompressie en opslagefficiëntie binnen je ELK Stack-omgeving, rekening houdend met je dagelijkse volume, kosten, en prestatieverwachtingen: 1. Dataretentie en opslagbeleid: - Kortere retentie voor de meest recente logs (bijvoorbeeld 24-30 dagen) waarop je real-time zoekt. - Oudere logs archiveren of verwijderen indien niet langer nodig, om opslagkosten te beperken. 2. Index lifecycle management (ILM): - Gebruik ILM-beleid om automatisch oude indices te verplaatsen naar minder dure opslag of te verwijderen. - Stel een "hot-warm-cold" structuur in: - Hot: voor recente logs, snelle indexering en zoeken. - Warm: voor oudere logs met minder frequent gebruik. - Cold: voor zeer oude logs, opgeslagen op kosteneffectieve opslag. 3. Compressietechnieken: - Elasticsearch gebruikt standaard compressie voor opgeslagen gegevens (LZ4 voor segmenten, DEFLATE voor opgeslagen objecten). Stel deze optimaal in via index instellingen. - Overweeg het gebruik van "index.codec": "best_compression" in je index templates voor maximale compressie (wel met een lichte impact op indexering en zoekprestaties). 4. Index instellingen: - Gebruik "index.routing.allocation.include" en "allocation awareness" om indices te verspreiden over goed gekoelde en goedkope opslagmedia. - Pas "refresh_interval" aan (bijvoorbeeld 30s of 60s) voor minder frequente indexupdates, wat CPU en opslag bespaart. - Zet "number_of_shards" en "number_of_replicas" optimaliseren om opslag en prestaties te balanceren. 5. Data scheiding en filtering: - Indexeer verschillende logtypen (applicatie, systeem, beveiliging) in aparte indices met eigen retentie- en compressie-instellingen. - Gebruik logfiltering en preprocessing om niet-relevante data te verwijderen voordat deze wordt geïndexeerd. 6. Data compressie buiten Elasticsearch: - Voor oudere logs die niet meer worden geïndexeerd, verplaats ze naar gecomprimeerde archieven (bijv. gzip, 7zip) op goedkope opslag. - Overweeg gebruik van object storage (bijv. S3) voor archieven, met lifecycle policies voor automatische overgang naar lagere kosten. 7. Kostenbeheer: - Monitor opslaggebruik en indexgrootte regelmatig. - Optimaliseer indexmapping en veldgebruik om onnodige data te voorkomen. - Beperk het aantal replica's en shards indien mogelijk. 8. Prestatie en zoekoptimalisatie: - Houd de hot indexen snel door voldoende resources toe te wijzen. - Gebruik query- en index-samenstellingen die gericht zijn op de laatste 24 uur. - Overweeg het gebruik van aliasen en data streams voor eenvoudiger beheer en snellere toegang. Samenvatting: - Implementeer ILM met hot-warm-cold fasen. - Gebruik "best_compression" codec en optimaliseer indexinstellingen. - Scheid logsoorten en stel retentiebeleid in. - Verplaats oude logs naar gecomprimeerde archieven of object storage. - Monitor en pas je strategie periodiek aan op basis van gebruik en kosten. Door deze aanpak maximaliseer je opslagefficiëntie en compressie, zonder in te boeten op zoekprestaties en dataintegriteit, binnen je budget van 5TB.

Hier is een praktische strategie voor uw ELK Stack omgeving: ## Compressietechnieken ### 1. Elasticsearch Compressie ```json { "index.codec": "best_compression", "index.number_of_shards": 2, "index.number_of_replicas": 1 } ``` ### 2. Logstash Optimalisaties - Gebruik `gzip` compressie bij logverzameling - Filter onnodige velden voor opslag - Gebruik `date` filter voor automatische indexrotatie ## Index Lifecycle Management (ILM) ### Hot Phase (0-24 uur) - 2 shards per index - SSD-opslag voor real-time prestaties - Geen compressie voor optimale zoeksnelheid ### Warm Phase (1-7 dagen) - Schakel over naar `best_compression` - Verminder replica's naar 1 - Bewaar op goedkopere HDD-opslag ### Cold Phase (8-30 dagen) - Zeer hoge compressie - Replica's: 0 (alleen primaire shards) - Mogelijkheid voor cloud cold storage ### Delete Phase (>30 dagen) - Automatische verwijdering na 30 dagen ## Opslagoptimalisaties ### 1. Index Template ```json { "template": "logs-*", "settings": { "number_of_shards": 2, "number_of_replicas": 1, "codec": "best_compression" } } ``` ### 2. Veldenoptimalisatie - Verwijder onnodige metadata - Gebruik `keyword` type voor niet-geanalyseerde velden - Vermijd `nested` objecten waar mogelijk ## Kostenbesparende Maatregelen ### 1. Bewaarperiode - Hot data: 24 uur (500GB) - Warm data: 7 dagen (3.5TB) - Cold data: 23 dagen (11.5TB) - **Totaal: 15.5TB → aanpassen naar 5TB budget** ### 2. Aanpassingen voor 5TB budget: - Bewaarperiode: 10 dagen totaal - Hot: 1 dag (500GB) - Warm: 4 dagen (2TB) - Cold: 5 dagen (2.5TB) - Replica reductie: 0 voor cold data ## Implementatiestappen 1. **ILM Policy instellen**: ```json { "policy": { "phases": { "hot": { "min_age": "0ms", "actions": {"rollover": {"max_size": "50gb"}} }, "warm": { "min_age": "1d", "actions": { "allocate": {"number_of_replicas": 1}, "set_priority": 50 } }, "cold": { "min_age": "5d", "actions": { "allocate": {"number_of_replicas": 0} } }, "delete": {"min_age": "10d"} } } } ``` 2. **Monitoring instellen**: - Gebruik Kibana monitoring voor opslaggebruik - Stel alerts in voor bijna-volle schijven - Monitor zoekprestaties real-time ## Prestatiegaranties - **Real-time zoeken**: gegarandeerd voor laatste 24 uur - **Compressieratio**: 3:1 tot 5:1 verwacht - **Opslagreductie**: 60-70% besparing - **Zoeksnelheid**: <2 seconden voor hot data Deze strategie houdt uw opslag binnen het 5TB budget terwijl real-time zoekprestaties voor de laatste 24 uur gegarandeerd blijven.