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Elasticsearch集群支持的监控指标 CES中Elasticsearch集群支持的监控指标 Elasticsearch集群内核支持的监控指标 父主题： Elasticsearch集群监控与日志管理
通过索引生命周期管理实现OpenSearch集群存算分离 方案概述 CSS支持存算分离，即将索引冻结到OBS来降低冷数据的存储成本。本文介绍如何使用索引生命周期管理，在特定的时间自动冻结索引，实现存算分离。 本案例通过配置生命周期策略，实现索引在创建3天后，自动被冻结，数据转储到OBS
CES中Logstash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 本节定义了云搜索服务上报云监控服务的监控指标的命名空间，监控指标列表和维度定义。用户可以通过云监控服务提供管理控制台或
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
通过S3插件备份与恢复迁移自建Elasticsearch集群至华为云 自建Elasticsearch集群数据迁移到华为云Elasticsearch集群可以使用S3快照备份恢复方式。 应用场景 S3插件（repository-s3）是一个专为Elasticsearch设计的插件，该插件允许用户将
使用ElasticSearch的HLRC（High Level Rest Client）时，报出I/O Reactor STOPPED 问题现象 使用ElasticSearch的HLRC（High Level Rest Client）时，偶现报出I/O Reactor STOPPED
通过Curl命令行接入Elasticsearch集群 开源Elasticsearch提供了一系列RESTful风格的API，通过Curl命令可以在Kibana、Postman等工具中使用这些API。本文介绍如何通过Curl命令接入Elasticsearch和OpenSearch集群
通过备份与恢复迁移第三方Elasticsearch集群至华为云 通过备份与恢复可以将第三方Elasticsearch集群数据迁移至华为云Elasticsearch集群。 应用场景 通过备份与恢复实现第三方Elasticsearch集群和华为云Elasticsearch集群之间的数据迁移
使用DSL语言在Elasticsearch中搜索数据 DSL语言是Elasticsearch和OpenSearch查询域的特定语言，是客户端与Elasticsearch和OpenSearch集群交互的最佳语言。Elasticsearch DSL是基于JSON格式的语言，其他语言如SQL
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
配置和使用OpenSearch集群的自定义词库 前提条件 已经准备好集群和自定义词库，且词库文件已上传至OBS桶。 集群和词库文件满足约束限制。 上传的OBS桶必须和集群在相同“区域”。上传文件至OBS桶的操作步骤请参见上传文件。 配置自定义词库 登录云搜索服务管理控制台。 在左侧导航栏
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
使用CES监控Elasticsearch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
在嵌套字段中使用向量索引 使用嵌套字段可以实现在单条文档中存储多条向量数据，比如在RAG场景中，文档数据通常需要按段落或按长度进行切分，分别进行向量化得到多条语义向量，通过嵌套字段（Nested）可以将这些向量写入同一条ES的文档中。对于包含多条向量数据的文档，查询时任意一条向量数据与查询向量相似便会返回该条文档
配置Elasticsearch集群读写流量控制策略1.0 场景描述 流量控制1.0提供节点级别的流量控制功能，可提供单个节点基于黑白名单的访问限制、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
配置Elasticsearch集群读写流量控制策略2.0 场景描述 流量控制2.0提供节点级别的流量控制功能，可提供单个节点基于黑白名单的访问限制、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
配置Elasticsearch集群内核监控 场景描述 表1 集群内核监控介绍 集群内核监控增强 描述 支持的集群版本 相关文档 P99时延监控 开源Elasticsearch在监控search请求时仅提供了平均延迟指标，这不足以准确反映集群的实际搜索性能。为了改进这一点，CSS服务新增了
通过Rest High Level Client接入Elasticsearch集群 Elasticsearch官方提供了SDK（Rest High level Client）方式连接集群，Rest Client客户端对Elasticsearch的API进行了封装，用户只需要构造对应的结构即可对
向量检索的客户端代码示例（Python） 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
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.index_threads
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