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带宽 公网访问的带宽，仅启用公网访问的集群显示。 单击“修改”，可以更新带宽大小。 HTTPS访问 集群是否启用HTTPS访问协议。 未启用HTTPS访问，则集群使用HTTP访问协议。 启用HTTPS访问，则集群使用HTTPS访问协议，仅安全模式的集群支持开启HTTPS访问。
带宽 公网访问的带宽，仅启用公网访问的集群显示。 单击“修改”，可以更新带宽大小。 HTTPS访问 集群是否启用HTTPS访问协议。 未启用HTTPS访问，则集群使用HTTP访问协议。 启用HTTPS访问，则集群使用HTTPS访问协议，仅安全模式的集群支持开启HTTPS访问。
商用 权限管理 2020年7月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 套餐包详情 云搜索服务支持查看当前账号下的所有集群的节点、存储以及带宽的相关信息，以及套餐包的使用情况。
表2 配置Kibana公网访问 参数 说明 带宽 设置公网访问的带宽。 取值范围：1-100。 单位：Mbit/s。 访问控制开关 如果关闭访问控制开关，则允许任何IP通过公网IP访问集群Kibana。
写入节点数=业务峰值时的流量÷单节点的核数÷单核写入性能基线x副本数 业务峰值写入100MB/s，使用16u64g的节点，预计需要100÷16÷1x2=12个节点。 查询节点 相同节点，不同业务场景下的性能差异非常大，单节点的性能基线难以评估。
cluster showIkThesaurus 删除自定义词库 cluster deleteIkThesaurus 开启Kibana公网访问 cluster startKibanaPublic 关闭Kibana公网访问 cluster updateCloseKibana 修改Kibana公网带宽
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表2 配置Kibana公网访问 参数 说明 带宽 设置公网访问的带宽。 取值范围：1-100。 单位：Mbit/s。 访问控制开关 如果关闭访问控制开关，则允许任何IP通过公网IP访问集群Kibana。
表12 CreateClusterPublicEipSize 参数 是否必选 参数类型 描述 size 是 Integer 带宽大小。
表3 UnBindPublicReqEipReq 参数 是否必选 参数类型 描述 bandWidth 否 BindPublicReqEipBandWidth object 公网带宽信息。
表3 BindPublicReqEip 参数 是否必选 参数类型 描述 bandWidth 是 BindPublicReqEipBandWidth object 公网带宽信息。
表7 配置Kibana公网访问 参数 说明 带宽 设置公网访问的带宽。 取值范围：1-100。 单位：Mbit/s。 访问控制开关 如果关闭访问控制开关，则允许任何IP通过公网IP访问集群Kibana。
表7 配置Kibana公网访问 参数 说明 带宽 设置公网访问的带宽。 取值范围：1-100。 单位：Mbit/s。 访问控制开关 如果关闭访问控制开关，则允许任何IP通过公网IP访问集群Kibana。
P99时延的计算是近似值，不提供精确值，越靠近两端的统计值越准确，即99%的时延比50%的时延更准确。 当重启集群时，P99时延的数据将被清空，会从集群重启成功后重新计算。 监控集群P99时延的命令还可以设置其他配置项。 可以自定义监控的百分百数值。
bandwidthSize Integer 参数解释: 公网带宽大小。单位：Mbit/s httpsEnable Boolean 参数解释: 通信加密状态。 取值范围: false：未设置通信加密。 true：已设置通信加密。
带宽超过限额。 缩小带宽大小。 400 CSS.5310 If httpsEnable is set to false, public network access cannot be enabled.
迁移速度快：读写分离的自动同步速度依赖带宽，不受源集群和目标集群的影响，同步快。 实时性可控：读写分离的默认同步周期为30秒，支持修改，可以控制数据迁移的实时性，减少数据同步过程中的延迟 。
鲲鹏计算 鲲鹏通用计算型 1:2 和1:4 同上X86计算型场景，相比于X86计算型，ARM性价比较高。 鲲鹏超高IO型 1:4 性价比高，NVMe SSD本地盘，价格比超高IO型便宜，并且没有太大的内存浪费。适合低时延、写入高的场景，存在本地盘有崩溃的风险，需要开启副本。
bandwidthSize Integer 参数解释: 公网带宽大小。单位：Mbit/s httpsEnable Boolean 参数解释: 通信加密状态。 取值范围: false：未设置通信加密。 true：已设置通信加密。
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。
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