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指定节点类型缩容 功能介绍 该接口用于集群对不同类型实例的个数以及存储容量进行缩容。包周期类型的集群不支持通过api进行指定节点类型缩容操作。 在缩容前，建议备份所有关键数据，以免造成数据丢失。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1.0/extend/{pr
“OBS桶”：快照存储的OBS桶位置。 “备份路径”：快照在OBS桶中的存放路径。 “IAM委托”：由于需要将快照保存在OBS中，所以需要在IAM中设置对应的委托获取对OBS服务的授权。 自动设置集群快照接口将会自动创建快照OBS桶和委托。如果有多个集群，每个集群使用这个接口都会创建一个不一样的OBS桶，可
CSS集群平均已用内存比例达到98%怎么办？ 问题现象 查看集群监控发现，Elasticsearch集群“平均已用内存比例”一直处于98%，用户担心内存比例过高是否对集群有影响。 问题原因 在Elasticsearch集群中，Elasticsearch会占用50%内存，另外50%内存会被Lucene用于缓
"css_obs_agency", "logBasePath" : "css/log", "logBucket" : "000-words" } 开启日志实时采集功能。 POST /v1.0/6204a5bd270343b5885144cf9c8c158d/clusters/
"css_obs_agency", "logBasePath" : "css/log", "logBucket" : "000-words" } 更新日志实时采集配置 POST /v1.0/6204a5bd270343b5885144cf9c8c158d/clusters/4
"vector": True }, "number_of_shards": shards, "number_of_replicas": replicas, },
"certsRecords" : [ { "id" : "2630b1ab-47f8-445c-a4e0-5de74683d767", "status" : "available", "fileLocation" : "/rds/datastore/logstash/v7
审计与日志 审计 云审计服务（Cloud Trace Service，CTS），是华为云安全解决方案中专业的日志审计服务，提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能，可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。 用户开通云审计服务并创建和配置追踪器后，CTS可记录CSS服务的操作事件用于审计。
使用CES监控Elasticsearch集群 云搜索服务支持通过云监控服务CES对已创建成功的集群进行日常监控。配置集群监控后，就可以在CES管理控制台直观查看集群的监控指标数据。 配置集群监控的操作流程： 配置告警规则：根据实际业务需要对监控指标设置自定义告警规则，当监控指标超
针对可能存在的风险及时处理，保障集群的稳定运行。详情请参见索引监控。 集群监控增强 云搜索服务支持集群监控增强，支持对集群Search请求的P99时延进行监控、对集群HTTP状态码进行监控等。详情请参见集群监控增强。 高可靠性 支持用户手动触发以及定时触发的快照备份，支持恢复到本
使用CES监控OpenSearch集群 云搜索服务支持通过云监控服务CES对已创建成功的集群进行日常监控。配置集群监控后，就可以在CES管理控制台直观查看集群的监控指标数据。 配置集群监控的操作流程： 配置告警规则：根据实际业务需要对监控指标设置自定义告警规则，当监控指标超过设置
使用CES监控Logstash集群 云搜索服务支持通过云监控服务CES对已创建成功的集群进行日常监控。配置集群监控后，就可以在CES管理控制台直观查看集群的监控指标数据。 配置集群监控的操作流程： 配置告警规则：根据实际业务需要对监控指标设置自定义告警规则，当监控指标超过设置的阈
低到秒/分级别。 当确定OBS中的历史索引数据不再使用时，可以定期删除数据，释放存储资源。 本文通过OpenSearch Dashboards访问集群，介绍如何使用存算分离。 约束限制 仅Elasticsearch 7.6.2、Elasticsearch 7.10.2、OpenSearch
成本管理 随着上云企业越来越多，企业对用云成本问题也越发重视。使用云搜索服务时，如何进行成本管理，减轻业务负担呢？本文将从成本构成、成本分配、成本分析和成本优化四个维度介绍成本管理，帮助您通过成本管理节约成本，在保障业务快速发展的同时获得最大成本收益。 成本构成 使用云搜索服务时
免在全量的数据上做匹配，传统文本检索是通过倒排索引来过滤掉无关文档，而向量检索是通过对向量建立索引结构来绕过不相关的向量，减小需要考察的范围。 降低单个向量计算的复杂度 向量检索支持漏斗模型，先对所有向量进行量化和近似计算，筛选出一定量接近检索目标的数据集，然后基于筛选的数据集进
免在全量的数据上做匹配，传统文本检索是通过倒排索引来过滤掉无关文档，而向量检索是通过对向量建立索引结构来绕过不相关的向量，减小需要考察的范围。 降低单个向量计算的复杂度 向量检索支持漏斗模型，先对所有向量进行量化和近似计算，筛选出一定量接近检索目标的数据集，然后基于筛选的数据集进
配置Elasticsearch集群大查询隔离 场景描述 大查询隔离支持对查询请求进行独立管理，将高内存、长耗时的查询请求进行隔离，保证节点内存安全。在节点堆内存使用率过高时，触发中断控制程序，根据选择的中断策略将其中一条大查询请求进行中断，取消其正在运行的查询任务。大查询隔离同时
细颗粒度的权限管理，可以使用统一身份认证服务IAM创建独立的IAM用户（子用户）并给IAM用户组授予策略或角色，便可使用这些策略来控制用户对CSS资源的访问范围。 本章节为您详细介绍如何创建IAM用户，并将IAM用户添加至用户组中，从而使IAM用户拥有创建CSS集群的权限。 创建
"vector": "true", # 开启向量特性 "number_of_shards": 1, # 索引分片数，根据实际需求设置 "number_of_replicas": 0, # 索引副本数，根据实际需求设置
"vector": "true", # 开启向量特性 "number_of_shards": 1, # 索引分片数，根据实际需求设置 "number_of_replicas": 0, # 索引副本数，根据实际需求设置
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