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方案概述 对于时间序列数据，随着时间推移数据持续写入，索引会越来越大，通过生命周期管理来定期将数据滚动到新索引，并将历史老索引删除，实现自动滚动索引。 本案例通过配置生命周期策略，当索引的大小达到1TB或索引创建超过1天时，自动滚动生成新索引；当索引创建7天后，关闭数据副本；当索引创建30天后，删除该索引。
可通过以下方法进行定位分析。 检查分片（shard）数据量是否过大。 单个分片数据量过大，可能引起Bulk Reject，建议单个分片大小控制在20GB - 50GB左右。可在kibana控制台，通过如下命令查看索引各个分片的大小。 GET _cat/shards?index=index_name&v
Dashboards 无。 通过控制台访问OpenSearch Dashboards登录OpenSearch集群 公网地址访问OpenSearch Dashboards 仅安全模式的集群支持通过Kibana公网访问地址访问OpenSearch Dashboards。 通过公网地址访问OpenSearch
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
系统的容错能力。 当现有Logstash节点处理能力达到极限，无法满足日益增长的数据量时，扩容可以提供更多的处理能力，保证数据流的顺畅处理。 当Logstash集群需要执行更复杂的数据处理逻辑，如数据丰富、转换等，扩容可以提供更多的计算资源来处理这些任务 。 扩容节点数量 升级节点规格
背景信息 云搜索服务的词库用于对文本进行分词，使得一些特殊词语在分词的时候能够被识别出来，便于根据关键词搜索文本数据。例如，根据公司名称来查询，如“华为”；或者根据网络流行词来查询，如“喜大普奔”。也支持基于同义词词库，根据同义词搜索文本数据。 CSS服务使用的分词器包括IK分词
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行精细的计算和排序。本方法不需要对所有向量都进行复杂的计算，可以有效提高检索效率。 向量检索即在一个给定的向量数据集中，按照某种度量方式，检索出与查询向量相近的K个向量（K-Nearest
CSS集群所有节点的磁盘每秒读取数据的请求总次数。 ≥ 0 sum_disk_write_requests_rate 磁盘写总IOPS CSS集群所有节点的磁盘每秒写数据的请求总次数。 ≥ 0 sum_disk_read_bytes_rate 磁盘读总带宽 CSS集群所有节点的磁盘每秒读出数据量。 ≥ 0
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 在数据入库时指定routing值，将数据路由到某个特定的分片，查询时通过该routing值将请求转发到某个特定的分片，而不是
指定节点缩容 功能介绍 该接口可以对集群现有节点中指定节点进行缩容。包周期类型的集群不支持通过api进行指定节点缩容操作。 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/{project_id}/cluster
现Prometheus对Elasticsearch集群的关键性能指标进行实时监控和分析。 Prometheus是一个开源系统监控和警报工具包，用于记录实时的时间序列数据，特别是指标，并通过灵活的查询语言提供数据查询功能。 约束与限制 仅Elasticsearch 7.10.2版本（镜像版本号大于或等于7
Logstash集群规划建议 规划集群可用区 为防止数据丢失，并确保在服务中断情况下能降低集群的停机时间，从而增强集群的高可用性，CSS服务支持跨可用区（即多可用区）部署。用户可以在同一个区域内选择两个不同的可用区进行集群部署。 在创建集群时，如果用户选择了两个可用区，CSS服务
背景信息 云搜索服务的词库用于对文本进行分词，使得一些特殊词语在分词的时候能够被识别出来，便于根据关键词搜索文本数据。例如，根据公司名称来查询，如“华为”；或者根据网络流行词来查询，如“喜大普奔”。也支持基于同义词词库，根据同义词搜索文本数据。 CSS服务使用的分词器包括IK分词
ECS服务器部署Logstash推送数据到CSS服务报错 问题现象 ECS服务器部署logstash，然后推送数据到云搜索服务CSS，出现错误信息如下： LogStash::Outputs::ElasticSearch::HttpClient::Pool::BadResponseCodeError:
求。 冷数据节点（ess-cold） 冷数据节点用于存储对查询时延要求不高，但数据量较大的历史数据，是管理大规模数据集和优化存储成本的有效方式。 需要存储大量历史数据：当需要存储大量不常访问但对分析有用的历史数据时，使用冷数据节点可以提供成本效益较高的存储解决方案。 需要优化热数
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行精细的计算和排序。本方法不需要对所有向量都进行复杂的计算，可以有效提高检索效率。 向量检索即在一个给定的向量数据集中，按照某种度量方式，检索出与查询向量相近的K个向量（K-Nearest
自动备份是将集群的索引数据进行备份。索引的备份是通过创建集群快照实现，第一次备份时，建议将所有索引数据进行备份。 云搜索服务支持将ES实例的快照数据保存到对象存储（OBS）服务中，借助OBS的跨region复制功能，可实现数据的跨region备份。 恢复数据（恢复快照） 当数据发生丢
为了方便用户使用日志定位问题，云搜索服务提供了日志备份、日志采集和日志查询功能。 日志备份可以定期将集群的日志存储在OBS桶中，通过OBS可以直接下载需要的日志文件，进行问题分析定位。 日志采集可以实时将集群的日志存放到CSS集群中，方便通过Kibana进行日志搜索分析。 日志备份在OBS桶中需要额外收费，具体收费以对象存储服务计费说明为准。
群的正常使用。 当数据节点任务分发量、结果汇聚量过大时，可以升级Client节点的“节点规格”。 当数据的写入与查询突然变得缓慢时，可以升级数据节点的“节点规格”提高数据节点的查询与写入效率。 当存在冷数据查询缓慢时，可以升级冷数据节点的“节点规格”，提高数据查询的效率。 变更节
缩容Logstash集群 当集群有充足的能力处理当前数据时，为节省资源可以缩容Logstash集群。 缩容Logstash集群是通过随机下线节点减少集群的“节点数量”，减少集群占用的资源。 前提条件 集群处于“可用”状态，且无正在进行的任务。 约束限制 缩容是通过下线节点减少节点数量
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