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企业只有了解组织中哪些方面产生了成本，才能正确地控制和优化成本。成本中心支持使用“成本分析”的汇总和过滤机制可视化企业的原始成本和摊销成本，从而通过各种角度、范围分析成本和用量的趋势及驱动因素。 企业还可以通过成本中心的“成本监控”，及时发现计划外费用，做到成本的可监控、可分析和可追溯。 详细介绍请参见通
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，传统文本检索是通过
ECS无法连接到集群 遇到该问题，请按照如下操作步骤排查解决。 先确认ECS实例和集群是否在同一个VPC。 如果在，执行步骤2。 如果不在，需要重新创建ECS实例，使之和集群在同一个VPC下。 查看集群的安全组的出方向和入方向是否已允许9200端口（TCP协议），或者允许的端口范围已包含9200端口（TCP协议）。
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，传统文本检索是通过
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分词器和同义词分词器。IK分词器配备主词词库和停词词库；同义词分词器配备同义词词库。其中，IK分词器包含ik_max_word和ik_smart分词策略。同义词分词器使用的是ik_synonym分词策略。 i
终端节点 终端节点（Endpoint）即调用API的请求地址，不同服务不同区域的终端节点不同，您可以从地区和终端节点中查询所有服务的终端节点。 父主题： 使用前必读
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分词器和同义词分词器。IK分词器配备主词词库和停词词库；同义词分词器配备同义词词库。其中，IK分词器包含ik_max_word和ik_smart分词策略。同义词分词器使用的是ik_synonym分词策略。 i
最新动态 本文介绍了云搜索服务CSS各特性版本的功能发布和对应的文档动态，新特性将在各个区域（Region）陆续发布，欢迎体验。 2021年3月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 Logstash类型集群 云搜索服务支持创建Logstash类型集群。 商用 / 2021年1月
华为云：负责云服务自身的安全，提供安全的云。华为云的安全责任在于保障其所提供的IaaS、PaaS和SaaS类云服务自身的安全，涵盖华为云数据中心的物理环境设施和运行其上的基础服务、平台服务、应用服务等。这不仅包括华为云基础设施和各项云服务技术的安全功能和性能本身，也包括运维运营安全，以及更广义的安全合规遵从。 租户
Dashboards，无需安装部署，即可一键访问，同时CSS服务的OpenSearch集群也兼容了开源OpenSearch Dashboards的可视化展现和统计分析能力。 OpenSearch Dashboards支持多种访问方式，不同访问方式登录OpenSearch集群的操作有差异，具体请参见表1。
Topic，注意和SMN服务中的主题名称保持一致。 图1 Add destination 单击“Create”返回Destinations列表，在列表可见新建的SMN目的端，表示创建完成。 图2 Destinations列表 新建一个监控，并配置告警的触发条件和监控频率。 在“A
如果集群长期处于高负载状态，则集群会存在写入、查询缓慢等情形，建议根据业务需要升级节点规格或者对集群节点的数量和存储容量进行扩容，使集群更好的满足业务需求。升级节点规格、扩容节点数量和节点存储容量的指导请参见扩容Elasticsearch集群。 查询集群是否存在任务堆积。 方式一：在Kibana的“Dev
向量检索的客户端代码示例（Python） OpenSearch提供了标准的REST接口，以及Java、Python等语言编写的客户端。 本节提供一份创建向量索引、导入向量数据和查询向量数据的Python代码示例，介绍如何使用客户端实现向量检索。 前提条件 客户端已经安装python依赖包。如果未安装可以执行如下命令安装：
Elasticsearch提供了标准的REST接口，以及Java、Python等语言编写的客户端。 本节提供一份创建向量索引、导入向量数据和查询向量数据的Java代码示例，介绍如何使用客户端实现向量检索。 前提条件 根据集群实际版本添加如下Maven依赖，此处以7.10.2举例。
向量检索的客户端代码示例（Java） OpenSearch提供了标准的REST接口，以及Java、Python等语言编写的客户端。 本节提供一份创建向量索引、导入向量数据和查询向量数据的Java代码示例，介绍如何使用客户端实现向量检索。 前提条件 根据集群实际版本添加如下Maven依赖，此处以OpenSearch
CSS服务中如何清理Elasticsearch缓存？ 清理fielddata 进行聚合和排序时，会使用fielddata数据结构，会占用较大内存。 在Kibana执行如下命令，查看scroll_id值。 GET my_index/_search/?scroll=1m 执行如下命令查看索引的fielddata占用情况。
通过Rest High Level Client接入Elasticsearch集群。 注意事项 建议Transport Client的版本和Elasticsearch的版本保持一致，例如需要访问的Elasticsearch集群版本是7.6.2，则使用的Transport Client客户端版本建议也是7
Elasticsearch提供了标准的REST接口，以及Java、Python等语言编写的客户端。 本节提供一份创建向量索引、导入向量数据和查询向量数据的Python代码示例，介绍如何使用客户端实现向量检索。 前提条件 客户端已经安装python依赖包。如果未安装可以执行如下命令安装：
max_buckets”的值来允许更多的bucket返回。但是需要注意，增加“search.max_buckets”的值也会增加集群的负载和内存使用，因此需要谨慎使用。 解决方案 在Kibana的“Dev Tools”页面执行如下命令： PUT _cluster/settings
2 7.10.2 7.10.2（最新） 说明： 7.6.2 和7.10.2为主力版本，建议其他版本的集群收编到该版本。实际支持的目标版本请以升级页面中“目标镜像”的可选值为准。 5.x版本的集群不支持跨版本升级，6.2.3和6.5.4版本集群可先升级到6.8.23版本，再升级到7.x
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