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public static void main(String[] args) { // The AK and SK used for authentication are hard-coded or stored in plaintext, which has great
RequestOptions.DEFAULT); if (response.hasFailures()) { System.out.println(response.buildFailureMessage()); } else {
优化向量检索写入与查询性能 写入性能优化 关闭副本,待数据导入完成后再开启副本,减少副本构建的开销。 调整“refresh_interval”为120s或者更大,避免频繁刷新索引生成大量小的segments,同时减少merge带来的向量索引构建开销。 适当调大“native.vector
制、HTTP并发连接数限制、HTTP最大连接数限制、基于请求Path的堆内存最大使用量流控能力、基于CPU最大占用率流控能力,一键断流能力,同时也提供节点访问IP统计和URL的采样统计能力。开启流控功能会使请求在入口处直接阻塞,可以缓解节点高并发场景下的集群压力,降低P99时延,减少节点不可用的风险。
聚合增强在数据聚簇的情况下,利用向量化技术,批量处理数据,从而提升聚合性能,优化可观测性业务的聚合分析能力。 在大规模数据的集聚合分析场景下,耗时主要集中在对数据的分组聚合。 提升分组聚合能力依赖排序键和聚簇键。 排序键:数据按照排序键顺序存储。 聚簇键:是排序键的前缀子集,数据按照聚簇键聚簇在一起。
配置Elasticsearch集群索引回收站 Elasticsearch集群在执行删除索引的操作时,会直接将索引删除,没有回收站的能力。为了防止客户误操作导致数据被删除,CSS提供了索引回收站功能,支持将删除的索引存放到回收站中,且支持从回收站中还原索引,进而提升集群的数据可靠性。
白名单的访问限制、HTTPS并发连接数限制、HTTP最大连接数限制,基于节点内存的客户端写入流量反压控制,一键断流能力。同时也提供节点访问IP统计和URL的统计能力。开启客户端写入流量反压控制功能,会在节点堆内存过大时阻止大请求涌入节点占用内存,避免节点崩溃,减少节点不可用的风险。
request_timeout=3600) if errors: print("write bulk failed with errors: ", errors) # 根据需求进行错误处理 else: print("write
制、HTTP并发连接数限制、HTTP最大连接数限制、基于请求Path的堆内存最大使用量流控能力、基于CPU最大占用率流控能力,一键断流能力,同时也提供节点访问IP统计和URL的采样统计能力。开启流控功能会使请求在入口处直接阻塞,可以缓解节点高并发场景下的集群压力,降低P99时延,减少节点不可用的风险。
管理向量索引缓存 CSS的向量检索引擎使用C++实现,使用的是堆外内存,该插件提供了接口对向量索引的缓存进行管理。 查看缓存统计信息 GET /_vector/stats 在向量插件实现中,向量索引与Lucene其他类型索引一样,每一个segment构造并存储一份索引文件,在查询
率和检索性能均优于开源引擎。能够满足高性能、高精度、低成本、多模态等多种应用场景及需求。 向量检索支持原生Elasticsearch的所有能力,包括分布式、多副本、错误恢复、快照、权限控制等;兼容所有原生Elasticsearch生态,包括集群监测工具Cerebro,可视化工具K
则索引无法正常执行VectorQuery标准查询,该查询请求将会返回错误码500,错误信息中包含“Load native index failed exception”。此时,建议先执行离线构建再查询。 父主题: 配置Elasticsearch集群向量检索
action支持base_log_collect和real_time_log_collect两种,base就是之前历史的能力,real_time为实时采集能力,默认不传就是base,兼容之前的逻辑 请求参数 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 agency 否
0/{project_id}/domains/{domain_id}/ai-ops/smn-topics 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 domain_id 是 String 域账号ID。
智能运维 获取智能运维任务列表及详情 创建一次集群检测任务 删除一个检测任务记录 获取智能运维告警可用的SMN主题 父主题: API
Studio大模型即服务平台(后续简称为MaaS)上的开源大模型,如DeepSeek模型。 应用场景 在人工智能应用中,RAG技术逐渐成为提升智能系统性能的关键手段。RAG结合了检索(Retrieval)和生成(Generation)的能力,通过检索相关知识并结合生成模型输出高质量结果。DeepSeek V3作
public static void main(String[] args) { // The AK and SK used for authentication are hard-coded or stored in plaintext, which has great
响应Body参数 参数 参数类型 描述 total_size Integer 检测任务个数。 aiops_list Array of aiops_list objects 检测任务详情列表 表4 aiops_list 参数 参数类型 描述 id String 检测任务id。 name String
云搜索服务集成了共享型负载均衡器的能力,支持绑定公网访问和开启终端节点服务。相比共享型负载均衡器,独享型负载均衡器功能更丰富、性能更强,本章主要介绍如何配置集群的独享型负载均衡。 场景描述 使用独享型负载均衡器接入集群具有如下优点: 非安全模式集群也支持集成弹性负载均衡服务的能力。 支持用户使用自定义证书进行HTTPS双向认证。