API установки режима обновления

POST _ml/set_upgrade_mode

Требуется привилегия кластера manage_ml. Эта привилегия включена в встроенную роль machine_learning_admin.

При обновлении кластера в некоторых случаях необходимо перезапустить узлы и переиндексировать индексы машинного обучения. В таких случаях не должно выполняться никаких задач машинного обучения. Вы можете остановить задачи машинного обучения, выполнить обновление, а затем снова запустить все задачи. Или вы можете использовать этот API для временной остановки задач, связанных с заданиями и каналами данных, и предотвращения запуска новых задач. Этот API также можно использовать во время обновлений, которые не требуют переиндексации индексов машинного обучения, хотя в этом случае остановка задач не является обязательной.

Дополнительную информацию см. в Руководстве по обновлению Elastic Stack.

При вызове этого API временно останавливаются все задачи заданий и каналов данных, и запрещается запуск новых заданий и каналов данных.

После этого вы можете вызвать API с параметром enabled, установленным в false, что позволит заданиям машинного обучения и каналам данных вернуться в необходимое состояние.

Текущее значение настройки upgrade_mode можно просмотреть с помощью API получения информации о машинном обучении.

В следующем примере включается upgrade_mode для кластера:

resp = client.ml.set_upgrade_mode(
    enabled=True,
    timeout="10m",
)
print(resp)

response = client.ml.set_upgrade_mode(
  enabled: true,
  timeout: '10m'
)
puts response

const response = await client.ml.setUpgradeMode({
  enabled: "true",
  timeout: "10m",
});
console.log(response);

POST _ml/set_upgrade_mode?enabled=true&timeout=10m

При успешном вызове возвращается подтвержденный ответ. Например:

{
  "acknowledged": true
}

Подтвержденный ответ будет возвращен только после того, как все задания машинного обучения и каналы данных закончат запись в внутренние индексы машинного обучения. Это означает, что переиндексацию этих внутренних индексов можно выполнять безопасно, не вызывая ошибок. Необходимо дождаться подтвержденного ответа перед переиндексацией, чтобы убедиться, что все записи завершены.

После завершения обновления необходимо установить upgrade_mode в false, чтобы задания машинного обучения снова начали работать. Например:

resp = client.ml.set_upgrade_mode(
    enabled=False,
    timeout="10m",
)
print(resp)

response = client.ml.set_upgrade_mode(
  enabled: false,
  timeout: '10m'
)
puts response

const response = await client.ml.setUpgradeMode({
  enabled: "false",
  timeout: "10m",
});
console.log(response);

POST _ml/set_upgrade_mode?enabled=false&timeout=10m