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产品优势 云搜索服务主要有以下特点与显著优势： 高效易用 TB级数据毫秒级返回检索结果，提供可视化平台方便数据展示和分析。 弹性灵活 按需申请，在线扩容，零业务中断，快速应对业务增长。 无忧运维 全托管服务，开箱即用，主要操作一键可达，专业团队贴身看护。 内核增强 向量检索 云搜索服务的向量检索引擎支持对图像
下单订购后，是否自动从客户的华为云账户中支付，而不需要客户手动去进行支付。该参数适用于包周期集群。
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CSS服务中Elasticsearch是否支持不同VPC之间的数据迁移？ 在CSS服务中，实现不同虚拟私有云（VPC）环境下的Elasticsearch集群迁移，可以通过以下两种方法： 方法一： 可以使用备份与恢复功能迁移集群数据。具体操作请参见使用备份与恢复迁移集群数据。 方法二
当源数据是Oracle数据库时，需要确保Oracle可通过公网IP访问，或者已经建立好了企业内部数据中心到华为云上的VPN通道或专线。 导入数据 登录云搜索服务管理控制台。 在左侧导航栏中，选择对应集群类型，进入集群管理列表页面。
当源数据是Oracle数据库时，需要确保Oracle可通过公网IP访问，或者已经建立好了企业内部数据中心到华为云上的VPN通道或专线。 导入数据 登录云搜索服务管理控制台。 在左侧导航栏中，选择对应集群类型，进入集群管理列表页面。
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通过OpenSearch Dashboards登录OpenSearch集群 CSS服务的OpenSearch集群默认提供OpenSearch 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
实时数据同步：通过华为云数据复制服务DRS，可以实现MySQL数据库中的数据实时同步到Elasticsearch，确保数据的一致性和实时性。
使用Elasticsearch、自建Logstash和Kibana构建日志管理平台 使用CSS服务的Elasticsearch集群搭建的统一日志管理平台可以实时地、统一地、方便地管理日志，让日志驱动运维、运营等，提升服务管理效率。 应用场景 本文以Elasticsearch、Filebeat
通过Kibana登录Elasticsearch集群 CSS服务的Elasticsearch集群默认提供Kibana，无需安装部署，即可一键访问Kibana，同时CSS服务的Elasticsearch集群也兼容了开源Kibana的可视化展现和Elasticsearch统计分析能力。
分片未正常分配导致集群不可用 问题现象 “集群状态”为“不可用”。 在Kibana的“Dev Tools”页面，执行命令GET _cluster/health查看集群健康状态，结果中“status”为“red”，“unassigned_shards”不为0。或者在“Cerebro”
CSS服务中如何清理Elasticsearch索引数据？ 在清理索引数据前，请谨慎评估索引数据删除后对业务的影响。 自动化定期清理 可以写定时任务调用清理索引的请求，定期执行。CSS支持Opendistro Index State Management，可以参考案例通过索引生命周期实现索引存算分离设置定期清理数据
下单订购后，是否自动从客户的华为云账户中支付，而不需要客户手动去进行支付。该参数适用于包周期集群。
产品组件 CSS服务支持Kibana和Cerebro组件。 Kibana Kibana是一个开源的数据分析与可视化平台，与Elasticsearch搜索引擎一起使用。通过Kibana可以搜索、查看存放在Elasticsearch索引中的数据，也可以实现以图表、地图等方式展示数据。Kibana
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创建OpenSearch集群 本文介绍如何创建OpenSearch集群。 场景描述 当创建的集群类型不同时，需要关注如表1所示的关键参数的配置。 表1 集群创建差异 集群类型 “安全模式” “HTTPS访问” “公网访问” “Kibana公网访问” 非安全模式的集群 关闭 不涉及
创建Elasticsearch集群 本文介绍如何创建Elasticsearch集群。 场景描述 当创建的集群类型不同时，需要关注如表1所示的关键参数的配置。 表1 集群创建差异 集群类型 “安全模式” “HTTPS访问” “公网访问” “Kibana公网访问” 非安全模式的集群 关闭
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
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
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