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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
代表一个独立运行的搜索服务，由多个节点构成。 索引 用于存储Elasticsearch的数据，是一个或多个分片分组在一起的逻辑空间。 Shard 索引可以存储数据量超过1个节点硬件限制的数据。为满足这样的需求，Elasticsearch提供了一个能力，将一个索引拆分为多个，称为S
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
停止，且全部管道数据迁移中断。 热停止某个迁移任务 当需要停止管道列表中某一个配置文件的数据迁移任务时，勾选管道，单击管道列表上方的“热停止”。 根据对话框提示，单击“确定”，停止所选管道的数据迁移任务。 热停止成功则可以看到管道列表中目标配置已被移除且该管道数据迁移中断。 父主题：
集群。建议不要执行导入数据的操作，避免数据丢失。您可以查看监控或重启集群处理异常，当依旧执行失败时，请及时联系技术支持。 任务状态 展示重启集群、扩容集群、缩容集群等任务的状态。 版本 展示集群版本号和镜像版本号。 说明： 当集群的创建时间比较早时，数据库可能未记录其镜像信息，导致页面无法显示集群的镜像版本号。
作为冷数据。冷热数据切换可以减低存储成本，提升搜索效率。 切换冷热数据和存算分离比，更适用于对搜索性能要求高的场景，冷数据存储在集群本地的冷数据节点中，存储的数据量大小依赖冷数据节点数和磁盘容量，存储成本也会比OBS高一些。 只要集群有冷数据节点就支持。 切换OpenSearch集群冷热数据
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
通过Cerebro登录OpenSearch集群 CSS服务的Elasticsearch和OpenSearch集群默认提供Cerebro，无需安装部署，即可一键访问Cerebro，同时CSS服务的Elasticsearch和OpenSearch集群也完全兼容开源Cerebro。 通过CSS控制台的Cerebro访问集群
配置OpenSearch集群公网访问 当集群开启了“安全模式”和“HTTPS访问”时，可以选择是否配置“公网访问”。配置公网访问后，用户可以获得一个公网访问的IP地址，通过这个IP地址可以在公网访问该安全集群。同时，还支持配置访问控制，设置允许公网访问集群的IP地址或网段。 El
配置Elasticsearch集群简繁体转换搜索 重启Elasticsearch集群 删除Elasticsearch集群 父主题： 使用Elasticsearch搜索数据
知 智能检测Elasticsearch集群风险 查询和管理Elasticsearch集群日志 父主题： 使用Elasticsearch搜索数据
提升使用效率。 数据查询流程 图1 数据查询流程 如图1所示，以Elasticsearch集群为例，介绍客户端往Elasticsearch或OpenSearch集群发送查询请求的流程。图中的P表示主分片Primary，R表示副本分片Replica，主副分片在数据节点Node里是随机分配的，但是不能在同一个节点里。
配置OpenSearch集群向量检索 向量检索特性介绍 在OpenSearch集群创建向量索引 在OpenSearch集群使用向量索引搜索数据 优化向量检索写入与查询性能 管理向量索引缓存 向量检索的客户端代码示例（Python） 向量检索的客户端代码示例（Java） 父主题： 增强OpenSearch集群搜索能力
安全认证的数据源时，则需要参考文本配置自定义证书。 场景描述 当Logstash集群连接安全模式+HTTPS协议的Elasticsearch集群时，CSS预置的默认CA证书可以用于信任该服务端。Logstash集群支持查看默认证书。 当Logstash集群连接其他数据源，且需要进
扩缩容Elasticsearch集群 扩容Elasticsearch集群 缩容Elasticsearch集群 父主题： 使用Elasticsearch搜索数据
中5个数据节点，2个client节点，3个master节点，有个索引的分片数为30，如果将total_shards_per_node值设为4，能分配的shard总数只有4*5=20，分片无法完全分配。5个数据节点，需要分配30个分片，每个节点应最少分配6个分片，防止某数据节点故障
发生故障后可能导致索引不可用，本地盘集群未设置副本会有数据丢失的风险。 检测集群是否存在kibana索引冲突。 检测节点磁盘用量百分比，节点磁盘存储过大可能导致节点无法分配新索引分片并影响集群性能。 检测集群数据节点/冷数据节点的存储用量是否均衡，不均衡的存储用量分布可能导致集群负载不均，读写延迟增加。
向量检索支持对图像、视频、语料等非结构化数据提取的特征向量数据进行最近邻或近似近邻检索。 原理说明 向量检索从本质上讲，其思维框架和传统的检索方法没有区别。为了提升向量检索的性能，通常需要解决以下两个问题： 减少候选向量集 和传统的文本检索类似，向量检索也需要某种索引结构来避免在全量的数据上做匹配，传统文
选择“资源实例”页签，查看集群的监控指标。 资源实例：选择要查看监控信息的集群，默认选择当前集群。支持多选，进行数据对比。 支持设置监控时间，以及查看同一集群的同比/环比数据。 添加视图分组：支持在默认分组的基础上新增自定义的分组。当鼠标悬停在左侧分组名称上，右侧会显示修改名称和删除分组的图标，可以修改分组。
向量检索支持对图像、视频、语料等非结构化数据提取的特征向量数据进行最近邻或近似近邻检索。 原理说明 向量检索从本质上讲，其思维框架和传统的检索方法没有区别。为了提升向量检索的性能，通常需要解决以下两个问题： 减少候选向量集 和传统的文本检索类似，向量检索也需要某种索引结构来避免在全量的数据上做匹配，传统文
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