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fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见API Explorer的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 请求已成功，返回文件流。 400 非法请求。 建议直接修改该请求，不要重试该请求。
//重新生成冷数据本地缓存的平均时长 "reload_fail_count" : 0 //重新生成冷数据本地缓存的失败次数 },
程。一般用于小规格变更为大规格，常用于如下场景： 当现有的Logstash节点处理能力达到瓶颈，无法满足日益增长的数据量时，升级节点规格可以提供更多的计算资源和存储空间，从而提高整体的处理性能。 在流量高峰期，为了及时处理增加的数据，可以通过升级Logstash节点规格来提高处理能力。
并且数据需要更新的场景。 超高I/O型 （CPU架构为鲲鹏计算） 本地盘 挂载SSD盘 适用大型日志场景，用于存储热数据。 超高I/O型 （CPU架构为X86计算） 本地盘 挂载SSD盘 适用大型搜索与分析场景，场景对计算或磁盘I/O均有较高要求，例如舆情分析、专利检索、以及部分数据库加速场景。
通过HTTP对Elasticsearch的访问会收到响应和相应的状态码，但开源的Elasticsearch原生不支持对这些状态码进行统计，导致无法精确掌握接口调用的具体状况，用户也无法通过监控了解集群的整个请求情况。为了改进这一点，CSS服务新增了HTTP状态码监控功能，能够获取HTTP状态码统计信息。
并且数据需要更新的场景。 超高I/O型 （CPU架构为鲲鹏计算） 本地盘 挂载SSD盘 适用大型日志场景，用于存储热数据。 超高I/O型 （CPU架构为X86计算） 本地盘 挂载SSD盘 适用大型搜索与分析场景，场景对计算或磁盘I/O均有较高要求，例如舆情分析、专利检索、以及部分数据库加速场景。
云搜索服务的计费方式简单、灵活，您既可以选择按实际使用的资源计费，也可以选择更经济的按包周期（包年包月）计费方式。详细的费用价格请参见CSS价格计算器。 计费项 云搜索服务对您选择的实例规格和使用时长计费。 表1 云搜索服务计费说明 计费项 计费说明 节点规格 节点类型及规格（vCPU
大于5Mbit/s：按每Mbit/s计费 请参见云搜索服务价格计算器中的“带宽价格”。 图2给出了上述示例配置的费用计算过程。 图中价格仅供参考，实际计算请以云搜索服务价格计算器中的价格为准。 图2 按需计费集群费用计算示例 变更配置后对计费的影响 如果您在购买按需计费集群后变更了
动删除。自动续费的规则如下所述： 以集群的到期日计算第一次自动续费日期和计费周期。 集群自动续费周期根据您开通自动续费的途径不同，遵循不同的规则。 在集群到期前均可开通自动续费，到期前7日凌晨3:00首次尝试自动续费，如果扣款失败，每天凌晨3:00尝试一次，直至集群到期或者续费成功。
9:00:00期间按照ess.spec-4u8g规格计费，计费时长为42小时，费用计算如下： 在2023/03/20 9:00:00 ~ 2023/03/20 10:30:00期间按照ess.spec-8u16g规格计费，计费时长为2小时，费用计算如下： 包年/包月计费 在2023/03/20 10:30:00
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，选择的节点数量都要大于等于2，否则跨可用区部署会失败。 部署跨AZ集群时，节点会被均匀的分布在不同的AZ上。 表1 节点数量和AZ分布 集群节点个数 单AZ 两AZ AZ1 AZ1 AZ2 1个节点
变更计费模式概述 在购买集群后，如果发现当前计费模式无法满足业务需求，您可以变更计费模式。支持变更计费模式的计费项如表6-1所示。 表1 支持变更计费模式的计费项 计费项 变更说明 相关文档 节点规格 变更集群的计费模式会同时变更计算资源（vCPUs和内存）存储、公网带宽的计费模式。
大于5Mbit/s：按每Mbit/s计费 请参见云搜索服务价格计算器中的“带宽价格”。 图1给出了上述示例配置的费用计算过程。 图中价格仅供参考，实际计算请以云搜索服务价格计算器中的价格为准。 图1 包年/包月集群费用计算示例 按需计费模式下，各计费项的计费示例请参见计费示例。
大于5Mbit/s：按每Mbit/s计费 请参见云搜索服务价格计算器中的“带宽价格”。 图2给出了上述示例配置的费用计算过程。 图中价格仅供参考，实际计算请以云搜索服务价格计算器中的价格为准。 图2 包年/包月集群费用计算示例 变更配置后对计费的影响 当前包年/包月集群的规格不满足
重试升级失败任务 功能介绍 由于升级过程时间较长，可能由于网络等原因导致升级失败，可以通过该接口重试该任务或终止该任务的影响。 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v1.0/{project_id}/clusters/{cluster_id}/upgrade/{action_id}/retry
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
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
nc请求的回调中抛出异常验证status的状态切换，如下图所示： 当请求失败，status会切换为STOPPED且I/O Reactor将关闭，并使HLRC实例卡住。后续使用该HLRC实例调用任何请求都会失败。此处手动抛出异常是为了复现问题，生产环境中很难分辨是什么原因导致I/O
无法备份索引 索引的备份是通过创建集群快照实现的。遇到无法备份索引问题，请按照如下操作步骤排查解决。 排查集群的创建时间 登录云搜索服务管理控制台。 在左侧导航栏，选择“集群管理”。 在集群管理列表页，查看待备份索引的集群的“创建时间”。 如果创建时间早于2018年3月10日，则
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。 假设某个索引，其每天约产生2.4TB的数据，索引别名“log-a
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