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通过LDAP接入Elasticsearch集群 LDAP（Light Directory Access Portocol）是基于X.500标准的轻量级目录访问协议。基于LDAP协议的LDAP服务可以提供用户身份验证的能力。CSS服务通过使用Opendistro的Security插件
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，在查询时
CES中OpenSearch集群支持的监控指标 云监控服务CES支持实时监控云搜索服务集群的核心指标，方便用户掌握集群的指标信息，以便及时处理集群的异常状况。 功能说明 云监控服务CES支持实时监控云搜索服务集群的核心指标，方便用户掌握集群的指标信息，以便及时处理集群的异常状况。本文定义了云搜索服务上报云监控服务的集群和节点监控指标的命名空间
配置Elasticsearch集群简繁体转换搜索 本文介绍如何在Elasticsearch集群实现搜索数据的简繁体转换。 场景介绍 简繁体转换插件是一款可以使中文简体和中文繁体相互转换的插件。通过该插件的转换，用户可以使用中文繁体关键字搜索出包含对应中文简体的索引数据，也可以使用中文简体关键字搜索出包含对应中文繁体的索引数据
变更Elasticsearch集群节点规格 当Elasticsearch或OpenSearch集群的数据面业务变化，需要动态调整集群的节点规格和磁盘类型时，可以参考本文变更规格。 场景描述 表1 变更规格场景 场景 描述 约束限制 升级节点规格 基于某一节点类型变更集群的“节点规格
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，向量检索也需要某种索引结构来避免在全量的数据上做匹配
为Logstash集群绑定企业项目 企业可以根据组织架构规划企业项目，将企业分布在不同区域的资源按照企业项目进行统一管理，同时可以为每个企业项目设置拥有不同权限的用户组和用户。本章节为您介绍CSS集群如何绑定、修改企业项目。 前提条件 在使用企业项目前，需账号开通权限才可以进行操作
基本概念 集群 云搜索服务是以集群为单位进行组织，一个集群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
配置Elasticsearch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。
使用CES监控Logstash集群 云搜索服务支持通过云监控服务CES对已创建成功的集群进行日常监控。配置集群监控后，就可以在CES管理控制台直观查看集群的监控指标数据。 配置集群监控的操作流程： 配置告警规则：根据实际业务需要对监控指标设置自定义告警规则，当监控指标超过设置的阈值时
向量检索的客户端代码示例（Java） 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
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
为Elasticsearch集群绑定企业项目 企业可以根据组织架构规划企业项目，将企业分布在不同区域的资源按照企业项目进行统一管理，同时可以为每个企业项目设置拥有不同权限的用户组和用户。本章节为您介绍CSS集群如何绑定、修改企业项目。 前提条件 在使用企业项目前，需账号开通权限才可以进行操作
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
通过Cerebro登录Elasticsearch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。
切换Elasticsearch集群可用区 CSS服务支持跨可用区的能力，在集群使用过程中遇到可用区资源不足或需要提升集群的高可用性时，可以通过切换可用区实现。 场景描述 切换可用区包含两大场景：可用区高可用改造和可用区平移切换。 可用区高可用改造：适用于单AZ改造成两AZ、单AZ改造成三
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，向量检索也需要某种索引结构来避免在全量的数据上做匹配
创建Elasticsearch集群用户并授权使用 CSS服务会对开启安全模式的集群进行访问控制，只有通过身份认证的用户才能访问安全集群。在创建安全集群时，必须配置一个管理员账号。该管理员能够使用Kibana为集群添加新用户，并授予相应的安全集群使用权限。本文将以7.10.2版本的Kibana
在OpenSearch集群创建向量索引 创建向量索引的操作流程如下所示： （可选）准备工作：根据业务需要，完成集群高级配置。 （可选）预构建与注册中心点向量：当选择使用“IVF_GRAPH”或“IVF_GRAPH_PQ”索引算法创建向量索引时，则需要对中心点向量进行预构建和注册。
通过Python客户端接入Elasticsearch集群 本文介绍通过Python语言访问CSS集群的配置说明。 准备工作 CSS集群处于可用状态。 确保运行Python代码的服务器与CSS集群的网络是互通的。 接入集群 安装Elasticsearch Python客户端，建议和Elasticsearch
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