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跨版本升级是升级集群的版本,用于功能加强或版本收编。 跨引擎升级是支持Elasticsearch集群升级至OpenSearch集群。 升级原理 升级过程采用的是one-by-one的方式,不会中断业务。升级时,先下线一个节点,将该节点的数据迁移到其余节点,再创建一个目标版本的新节
建议更改集群安全模式前,先完成数据备份。 集群必须处于“可用”状态,且无正在进行的任务。 确认集群是否启用“负载均衡”,如果启用了,则先关闭集群的“负载均衡”,待安全模式变更完成后再开启“负载均衡”。避免变更过程中造成通过负载均衡实例访问集群异常。 约束限制 2022年11月之后创建的集群(且集群版本不小于6
查询集群支持的elbv3负载均衡器 cluster listElbs 打开或关闭ES负载均衡器 cluster enableOrDisableElb ES监听器配置 cluster createElbListener 获取该esELB的信息 cluster showElbDetail
查询集群支持的elbv3负载均衡器 cluster listElbs 打开或关闭ES负载均衡器 cluster enableOrDisableElb ES监听器配置 cluster createElbListener 获取该esELB的信息 cluster showElbDetail
集群负载过高导致集群不可用 问题现象 “集群状态”为“不可用”,单击集群名称进入集群基本信息页面,选择“日志管理”,单击“日志查询”页签,可见日志内容存在报错“OutOfMemoryError”和警告“[gc][xxxxx] overhead spent [x.xs] collecting
存储在OBS上的索引数据会收取OBS费用,费用可以参考OBS价格计算器中单AZ标准存储的价格。 冻结索引到OBS后仍可执行查询命令获取索引信息的原理 由于Elasticsearch和OpenSearch集群默认使用本地存储,底层的Lucene索引文件存储在本地磁盘,Lucene通过Di
热数据,对于历史数据要求分钟级别返回的数据放在大容量低规格节点作为冷数据。冷热数据切换可以减低存储成本,提升搜索效率。 图1 切换冷热数据原理 在创建集群时,启用的冷数据节点会被打上“cold”标签,用来存放冷数据,数据节点会被打上“hot”标签,用于存放热数据。用户可以通过配置
热数据,对于历史数据要求分钟级别返回的数据放在大容量低规格节点作为冷数据。冷热数据切换可以减低存储成本,提升搜索效率。 图1 切换冷热数据原理 在创建集群时,启用的冷数据节点会被打上“cold”标签,用来存放冷数据,数据节点会被打上“hot”标签,用于存放热数据。用户可以通过配置
eipSize 否 Integer 带宽。单位:Mbit/s elbWhiteList 否 StartKibanaPublicReqElbWhitelist object elb白名单。 表3 StartKibanaPublicReqElbWhitelist 参数 是否必选 参数类型 描述 enableWhiteList
StartKibanaPublicReqElbWhitelist elbWhiteListbody = new StartKibanaPublicReqElbWhitelist(); elbWhiteListbody.withEnableWhiteList(true)
withInstType("{inst_type}"); UpgradingTheKernelBody body = new UpgradingTheKernelBody(); body.withAgency("css-test-agency");
节点对象列表。 publicKibanaResp publicKibanaRespBody object Kibana公网访问信息。 elbWhiteList elbWhiteListResp object 公网访问信息。 updated String 集群上次修改时间,格式为ISO8601:
eipSize 是 Integer 带宽大小。 elbWhiteList 是 CreateClusterPublicKibanaElbWhiteList object kibana白名单信息。 表16 CreateClusterPublicKibanaElbWhiteList 参数 是否必选 参数类型
节点对象列表。 publicKibanaResp publicKibanaRespBody object Kibana公网访问信息。 elbWhiteList elbWhiteListResp object 弹性IP白名单列表。 updated String 集群上次修改时间,格式为ISO8601:
向量检索特性介绍 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
向量检索特性介绍 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
确保节点的稳定运行。 索引分片与节点数的关系:对于单个索引,建议其分片数与集群的节点数保持一致,或者设置为节点数的整数倍。这有助于实现负载均衡,优化查询和索引的性能。 通过以上建议,可以更有效地规划和管理CSS集群的索引分片,从而提升集群的整体性能和可维护性。 父主题: 使用OpenSearch搜索数据
分类统计。 高亮提示:提供高亮能力,页面可自定义高亮显示方式。 图1 站内搜索场景 全场景日志分析 云搜索服务可用于全场景日志分析,包括ELB日志、服务器日志、容器和应用日志。其中Kafka作为消息缓冲队列,用于削峰填谷,Logstash负责数据ETL,Elasticsearch
tive Directory作为身份验证后端,使集群无缝接入到LDAP服务中。本文会讲解CSS集群接入LDAP认证的基本方式,并会讲解基本原理。 本文介绍如何在CSS服务的Elasticsearch集群中配置轻量目录访问协议LDAP认证,以实现相应角色的LDAP用户接入Elasticsearch集群。
CSS服务中Elasticsearch集群如何设置search.max_buckets参数? 问题描述 CSS默认聚合操作中允许的最大bucket数量为10000,如果执行聚合操作时需要返回超过10000个bucket,可以通过修改“search.max_buckets”的值来允