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DAP认证，实现相应角色的LDAP用户接入OpenSearch集群。 通过LDAP接入OpenSearch集群 网络配置 配置Elasticsearch集群的网络，确保服务器与集群的网络是互通的。同时，根据选择的网络获取集群的访问地址，除了Kibana和Cerebro一键访问集群
认证，实现相应角色的LDAP用户接入Elasticsearch集群。 通过LDAP接入Elasticsearch集群 网络配置 配置Elasticsearch集群的网络，确保服务器与集群的网络是互通的。同时，根据选择的网络获取集群的访问地址，除了Kibana和Cerebro一键访
当Logstash集群和数据源的子网在同一个主网卡时，两者的网络互通，无需配置Logstash集群路由。 当Logstash集群和数据源的子网不在同一个主网卡时，需要配置Logstash集群路由，给Logstash集群的每个节点新增一个指向目标IP地址（即源数据所在的服务器IP地址）的回程路由，以
从不同的数据源（input）迁移数据到不同的目的端（output）。 约束限制 创建的配置文件大小不能超过100k。 Logstash集群允许最多配置50个配置文件，最多可以同时存在5个“状态”为“校验中”的配置文件。 前提条件 创建配置文件前，必须先获取数据源和目的端的服务器或
CSS服务中如何重置安全集群的管理员密码？ 访问Elasticsearch集群时9200和9300端口是否都开放？ 如何使用NAT网关实现CSS服务公网访问？ 自建Kibana如何对接CSS服务的Elasticsearch集群？ 自建OpenSearch Dashboards如何对接CSS服务的OpenSearch集群？
Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见API Explorer的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 请求已成功。 406 服务器无法根据客户端请求的内容特性完成请求。 错误码 请参见错误码。 父主题：
以及更广义的安全合规遵从。 租户：负责云服务内部的安全，安全地使用云。华为云租户的安全责任在于对使用的IaaS、PaaS和SaaS类云服务内部的安全以及对租户定制配置进行安全有效的管理，包括但不限于虚拟网络、虚拟主机和访客虚拟机的操作系统，虚拟防火墙、API网关和高级安全服务，
Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见API Explorer的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 请求已成功。 400 非法请求。 建议直接修改该请求，不要重试该请求。 409 服务器在完成请求时发生冲突。 返回该状态
operating_status String 后端云服务器的健康状态。ONLINE：后端云服务器正常。NO_MONITOR：后端云服务器所在的服务器组没有健康检查器。OFFLINE：后端云服务器关联的ECS服务器不存在或已关机。 instance_id String member关联的实例ID。空表示member关联的实例为非真实设备。
String 监听器的监听协议。 id String 监听器ID。 name String 监听器的名称。 protocol_port String 监听器的前端监听端口。 ipgroup EsIpgroupResource object listener对象中的访问控制信息。 表6
Kibana公网访问配置的白名单依赖ELB的白名单能力。更新白名单后，白名单对新建的连接是实时生效的，但对于已存在的长连接，可能会出现去掉的白名单IP地址还能访问Kibana的场景，这是因为要等长连接断开后才生效，预计1分钟左右。 配置完成后，单击“确定”。 待集群的Kibana公网访
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Logstash是一个服务器端的数据管道，负责收集、解析和丰富数据后，将其发送到Elasticsearch。 Kibana为Elasticsearch提供一个开源的数据分析和可视化平台，用于对Elasticsearch中的数据进行搜索、查看和交互。 Beats：轻量级的数据收集器（如F
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Elasticsearch向量检索的性能测试和比较 应用场景 云搜索服务的向量检索引擎提供了全托管、高性能的分布式向量数据库服务。为了方便用户在业务场景进行向量搜索的性能压力测试，为产品选择和资源配置提供准确的参考依据，本文提供了基于开源数据集和开源压力测试工具的Elasticsearch向量检索的性能测试方案。
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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
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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
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