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聚合增强在数据聚簇的情况下，利用向量化技术，批量处理数据，从而提升聚合性能，优化可观测性业务的聚合分析能力。 在大规模数据的集聚合分析场景下，耗时主要集中在对数据的分组聚合。 提升分组聚合能力依赖排序键和聚簇键。 排序键：数据按照排序键顺序存储。 聚簇键：是排序键的前缀子集，数据按照聚簇键聚簇在一起。
GC次数 CSS集群中各个节点的JVM Old GC次数累计值的最大值。 ≥ 0 max_cpu_usage 最大CPU利用率 CSS集群中各个节点的CPU利用率的最大值。 单位：百分比 0-100% max_load_average 最大节点Load值 CSS集群中各个节点在操作系统中1分钟平均排队任务数的最大值。
0/s 表3 返回信息的参数说明 参数 说明 index 索引名称。 begin 查看监控数据的起始时间。 end 查看监控数据的结束时间。 status 查询监控时间间隔内的索引状态。 pri 查询监控时间间隔内的索引的shard数量。 rep 查询监控时间间隔内的索引副本数量。 init
6或OpenSearch 2.11.0。 集群的镜像版本号 ≥ 24.2.0。集群的镜像版本号可以在集群列表的“版本”列查看，如图所示。 图2 查看集群子版本号 登录云搜索服务管理控制台。 在“集群管理”页面，单击需要配置日志备份的集群名称，进入集群基本信息页面。 左侧导航栏，选
6或OpenSearch 2.11.0。 集群的镜像版本号 ≥ 24.2.0。集群的镜像版本号可以在集群列表的“版本”列查看，如图所示。 图2 查看集群子版本号 登录云搜索服务管理控制台。 在“集群管理”页面，单击需要配置日志备份的集群名称，进入集群基本信息页面。 左侧导航栏，选
自建Kibana如何对接CSS服务的Elasticsearch集群？ 约束限制 只有OSS版本的Kibana镜像支持对接CSS服务的Elasticsearch集群。 操作步骤 创建一个弹性云服务器ECS。 ECS需要和CSS服务的集群在同一个虚拟私有云中。 ECS选择的安全组需要开放5601端口。
片内，通过逐个遍历各个Segment的方式进行查询。 图2 Elasticsearch的索引组成 查询性能优化 基于Elasticsearch的数据查询流程分析，有以下几种性能优化方案。 表1 查询性能优化 优化方案 方案说明 通过routing减少检索扫描的分片数 在数据入库时
Kibana公网访问配置的白名单依赖ELB的白名单能力。更新白名单后，白名单对新建的连接是实时生效的，但对于已存在的长连接，可能会出现去掉的白名单IP地址还能访问Kibana的场景，这是因为要等长连接断开后才生效，预计1分钟左右。 配置完成后，单击“确定”。 待集群的Kibana公网访
置不同的值。比如实例1的值为client1，实例2的值为client2。 auto_offset_reset 否 指定数据从通道中开始消费的位置，支持： earliest：从通道中最早的数据开始消费。 latest：从通道中最新的数据开始消费。 hosts 是 输出数据的Elasticsearch集群的访问地址。
Elasticsearch集群内核支持的监控指标 表1 集群内核支持的监控指标 指标名称 描述 支持的集群版本 相关文档 search请求的P99时延 开源Elasticsearch在监控search请求时仅提供了平均延迟指标，这不足以准确反映集群的实际搜索性能。为了改进这一点，CS
Elasticsearch集群报错：unassigned shards all indices 问题描述 Elasticsearch集群报错unassigned shards all indices，集群状态为red。 原因分析 当前集群存在未分配的shard。 解决方案 在Kibana的“Dev Tools”页面，执行如下命令：
如何查看CSS集群的分片数以及副本数？ 登录云搜索控制台。 在集群管理页面，选择需要查看的集群操作列的Kibana。 登录Kibana界面，选择Dev Tools。 在Dev Tools的Console界面中执行GET _cat/indices?v命令，查询集群分片数和副本数。如
earch，该方案常用于以下场景： 跨版本迁移：利用Logstash的兼容性和灵活性，实现不同版本间的数据迁移，确保数据在新版本中的可用性和一致性。适用于Elasticsearch集群版本跨度较大的迁移场景，例如从6.X版本迁移至7.X版本。 集群合并：使用Logstash进行数
不断合并成大的索引段，以提供更优的查询性能。由于向量索引的构建是计算密集型的，向量数据写入过程频繁的合并任务会消耗更多的CPU资源。因此，在数据实时性要求不高的场景，建议设置向量字段的“lazy_indexing”参数为“true”开启索引延迟构建，当全量数据写入完成后，再调用离
h集群的生命周期索引策略。 背景信息 Elasticsearch的ISM（Index State Management）是一个索引状态管理插件，支持通过索引使用期限、索引大小或文档数等信息的变化来自动触发周期性的管理操作。通过ISM插件可以自定义索引策略，实现自动处理索引的滚动或
Level Client的版本和Elasticsearch的版本保持一致，例如需要访问的Elasticsearch集群版本是7.10.2，则使用的Elasticsearch Rest High Level Client客户端版本建议也是7.10.2。 本章节以2.5.5版本Spring Boot为例介绍Spring
查看索引各个分片的大小。 GET _cat/shards?index=index_name&v 检查分片数是否分布不均匀。 提供如下两种方式查看： 通过CSS控制台集群详情页的“集群监控”中的“节点状态”查看，具体操作可参见查看监控指标。 通过CURL客户端，查看集群各个节点的分片个数。
统均匀分配的节点满足各个AZ之间节点数量的差小于等于1，具体的节点分布情况，包括不同数量的节点如何在各个可用区中分布，可以参考表1。 在创建集群时，选择的任意类型的节点数量都要大于等于所选的AZ数量，否则跨可用区部署会失败。 部署跨AZ集群时，任意类型的节点都会被均匀的分布在不同
数据保护技术 云搜索服务主要从以下几个方面保障数据和业务运行安全： 网络隔离 整个网络划分为2个平面，即业务平面和管理平面。两个平面采用物理隔离的方式进行部署，保证业务、管理各自网络的安全性。 业务平面：主要是集群的网络平面，支持为用户提供业务通道，对外提供数据定义、索引、搜索能力。
检索数据的场景，建议使用随机生成的_id。 设置合适的分片数 分片数建议设置为集群数据节点的倍数，且分片的大小控制在50GB以内。 关闭副本 数据写入与查询错峰执行，在数据写入时关闭数据副本，待数据写入完成后再开启副本。 Elasticsearch 7.x版本中关闭副本的命令如下：
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