金融科技&大数据产品推荐：日志易—机器数据实时搜索分析引擎
互联网到移动互联网最大的变化莫过于用户“随时随地”地接入互联网。不过，还有一点正在悄悄发生的是，“内容和服务的实时性”正在变得重要起来。 一、实时直播 中秋节，百度联合国家天文台在北京、台北、拉萨、
在前面的第一节，我们讲到了ELK平台，提到了ELK能够被各种公司用来搭建自己的大数据日志分析平台。ELK平台的核心产品均隶属于Elastic.co公司名下。Elastic作为一家开源公司，有大量开源社区粉丝和用户推动Elastic产品快速发展。Elastic与社区中的小伙伴和开发者共享开发模式，才打造出Elastic这样的世界一流产品。说了这么多，那我们去Elastic中国官网去获取更多的资源吧。这里说一下：以后Elasticsearch统称为ES。官方链接 ：https://www.elastic.co/cn/
Elasticsearch也简称为ES，其实就是一个实时搜索和分析引擎，它可以近乎实时的数据存储、检索与分析数据。ES是一个基于开源的可高扩展的分布式全文搜索引擎，它自身可扩展性非常好，可以扩展到能够处理PB级别的数据。ES是基于Lucene作为核心来实现所有搜索和索引的功能的，之所以这样做就是为了通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，进而让全文搜索成为一个简单的操作。
5月22日，在腾讯举办的全球数字生态大会上，腾讯云与Elastic签署战略合作协议，将在产品、技术、生态三个维度展开合作，携手打造云端大数据实时搜索的企业服务。Elastic创始人，首席执行官Shay Banon，全球副总裁Craig Griffin、腾讯云副总裁王龙、腾讯云战略合作总经理庆雪辉出席了签约仪式。双方的战略合作将基于Elastic领先的大数据搜索产品和腾讯云在云计算和大数据领域卓越的技术能力，结合腾讯云覆盖全行业的企业客户，进一步提高双方的市场竞争力和品牌影响力，促进彼此业务发展。
原创作者：曾勇，Elastic工程师。 数据如今对企业来说可谓是头等大事。使用欺诈检测来降低财务风险或是建设推荐系统来改善用户体验，都需要数据来为企业解决这些日益复杂的问题提供支撑。 既然数据已成为企业的重要元素，那我们这几年在数据这个领域都学到了什么？市面上有多种不同的软件模式，包括私有专属软件、云端SAAS软件和开源软件，因此，现在开展大数据分析项目时，开发者、架构师及数据科学家要在众多软件中进行选型，某些软件可能需要昂贵的前期投资或需要投入庞大资源，当然也有一些工具恰到好处，既容易部署又为构建原型(p
最近有幸研究到了这块领域的内容，而我本人也对于这块非常的感兴趣，所以打算写一篇文章记录一下…
今年以来百度产品动作频频，成熟的网页搜索在先后推出极简首页、知识图谱等功能之后，昨天又进行大版本升级：上线极速智能搜索，在用户一边输入时一边呈现结果并可进行个性化的搜索预测。 百度此前的极简首页或许只是为了此次改版提供铺垫，整个搜索现在变化非常大，这让我看到百度离“情景感知计算”又近了一步，其不断豪赌新技术，试图通过渐进式技术改良谋求未来。 解决“不够快”的问题 一边输入一边呈现搜索结果，从理论上来说搜索关键词越长，结果集越小，不断逼近用户目标。然而如果键入一个字就能找到结果，自然可以节省时间。 这样的效
由于最近在项目中接触使用到了ElasticSearch，从本篇博客开始将给大家分享这款风靡全球的产品。将涉及到ElasticSearch的安装、基础概念、基本用法、高级查询、中文分词器、与SpringBoot集成进行接口开发等相关知识。
12月14日，Elastic与腾讯云合作三周年线上峰会圆满落幕，此次峰会以“开放共赢，重塑搜索的力量”为主题，汇聚了众多优秀的技术专家、企业大咖，双方共话合作历程，探讨未来的业务发展。Elastic公司创始人兼CTO Shay Banon、渠道及生态联盟全球VPScott Musson 与腾讯云副总裁 黄世飞、腾讯云副总裁 刘煜宏、腾讯云副总裁 陈平出席峰会。 会上，鉴于腾讯云在Elasticsearch开源领域的卓越贡献，Elastic中国区合作伙伴联盟高级总监 张昱代表Elastic公司为腾讯云颁发20
腾讯云作为国内领先的云计算服务商之一，提供了多种云计算服务，包括计算、存储、数据库、网络、安全、人工智能、大数据、物联网等领域，以满足不同客户的需求。为适应不同的应用场景和需求，其提供的主要功能包括：
本文介绍了日志易产品如何帮助用户解决海量日志搜索问题，通过全文搜索引擎、分布式日志存储、实时日志处理、日志分析可视化等方案，大大提高了日志管理效率。同时，日志易还提供了丰富的日志分析功能，如日志关联分析、实时分析、日志预警等，可以满足各种业务场景的需求。此外，日志易还提供了日志易分析系统、日志易可视化系统等工具，以帮助用户更方便地使用日志易产品。
今天是“2014214”，被网友称作代表“爱你一世又一世”的“超级情人节”。在这个特殊的日子里，哪个地域的人“最浪漫”呢？通过新鲜出炉的中国情人节大数据图谱——百度浪漫指数显示，截止到2月14日12:
看到腾讯云大数据发布了「腾讯云大数据 ES Serverless 惊喜体验赢大奖」征文活动
首先，来了解一下Elasticsearch，它是一个分布式可扩展高实时的搜索和分析引擎，可以很轻松的让高量级数据具有搜索分析和探寻能力，其自身的水平伸缩性可以让数据在生产环境下具有更高价值。
传统的关系数据库（MySQL、Oracle、和Access等）主导了20世纪的数据存储模式，但当数据量达到太字节级，甚至拍字节级时，关系型数据库表现出了难以解决的瓶颈问题。为了解决海量数据存储和分布式计算问题，Google Tab 提出了Map/Reduce 和Google File System(GFS)解决方案，Hadoop作为其中一个优秀的实现框架迅速得到了业界的认可和广泛应用。但Hadoop的存储模式决定了其并不支持对数据的实时检索和计算。还有其他的替代方案吗？为何不尝试Elasticsearch 的分布时存储功能？
The following article is from 腾讯技术工程 Author 腾讯程序员 作者：龙逸尘，腾讯 CSIG 高级工程师 为什么要构建监控系统 在后移动互联网时代，良好的用户体验是增长的基础，稳定的使用体验就是用户体验的基础。大型的互联网公司，特别是面向 C 端客户的公司，对业务系统稳定性的要求越来越高，因此对线上问题发现和处理的速度要求通常是分钟级的。比如滴滴等出行公司，打车服务停摆 10 分钟都会导致导致乘客、司机大规模投诉，不仅造成经济损失，而且严重平台商誉和用户口碑。 大型
Tesla入华了，马斯克成为科技节顶礼膜拜的神，谁都可以遇见，汽车与科技的结合是下一波浪潮。除了Tesla之外，Apple CarPlay和Google无人驾驶汽车之后，国内百度、腾讯都要做车载系统了，这是DCCI互联网研究院院长刘兴亮的新鲜观点，分享之。 【亮观点】百度的目光开始向汽车转移，就在车联网大热的情况下，他能够打出什么牌？ 就在前一段时间用百度地图热力度来说清明小长假后，百度又在北京车展上出没，不仅推出了实时搜索热榜，还顺势推出了2013年中国汽车行业报告。报告也亮点多多，譬如，你能想像四线城
我想跟大家先讲这么一个故事。在2017年，我有幸参与到ElasticSearch 的创始人 Shay Banon 的现场分享。Shay Banon 在谈及当年接触 Lucene 并开发 Elasticsearch 的初衷的时候， Shay Banon 认为自己参与 Lucene 完全是一种偶然。
大数据文摘作品 作者：Aileen、龙牧雪、魏子敏 “Make Good Things Together . 一起让世界更美好。” 在刚刚开幕的Google I/O 2018开发者大会上，谷歌CEO Sundar Pichai在keynote演讲中，用这样一句话总结了谷歌2018年的愿景，并开启了这个全球开发者盛会。 去年，Google I/O提出了“Mobile first to AI first”的主题，很显然，谷歌已经将人工智能融进了各大产品中，并积极搜寻更多 Google assistant的AI
在后移动互联网时代，良好的用户体验是增长的基础，而稳定的使用体验则是用户体验的基础。大型的互联网公司，尤其是面向 C 端客户的公司，对业务系统稳定性的要求越来越高，因此对线上问题发现和处理的速度要求通常是分钟级的。比如滴滴等出行公司，打车服务停摆 10 分钟都会导致导致乘客、司机大规模投诉，不仅造成经济损失，而且严重平台商誉和用户口碑。
Elaticsearch，简称为es， es是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检 索数据;本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别(大数据时代)的数据。es也使用 Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。
为什么要构建监控系统 作者：龙逸尘，腾讯 CSIG 高级工程师 在后移动互联网时代，良好的用户体验是增长的基础，稳定的使用体验就是用户体验的基础。大型的互联网公司，特别是面向 C 端客户的公司，对业务系统稳定性的要求越来越高，因此对线上问题发现和处理的速度要求通常是分钟级的。比如滴滴等出行公司，打车服务停摆 10 分钟都会导致导致乘客、司机大规模投诉，不仅造成经济损失，而且严重平台商誉和用户口碑。 大型互联网公司的业务系统都是大规模的分布式系统，各种业务应用和基础组件（数据库、缓存、消息队列等）共同
Elasticsearch是一个实时分布式搜索和分析引擎。它让你以前所未有的速度处理大数据增添可能性。它用于全文搜索、结构化搜索、分析以及将这三者混合使用。
本文将从三个层次引导您如何利用GPT智能助手学习Elasticsearch，并提供详细的案例和经验分享。
平时我们在 GitHub 上进行搜索的时候，Github 不仅可以帮我们找到相隔的代码产库，还可以帮助实现代码级的搜索及搜索词的高亮的显示，。当你在网上购物的时候，它也可以帮助你做商品的推荐。当你下班的时候，Elasticsearch 可以帮助你定位附件的乘客和司机，帮助平台优化调度，除了搜索，结合 Kibana、Logstash、Beats 的 ELK（Elastic Stack） 还被广泛使用在大数据近实时分析的领域，包括了日志分析、指标监控、信息安全等多个领域，它可以帮助你探索海量的、结构化的、非结构化的数据，按需创建是可视化报表，对监控数据设置报警阀值。
在大数据时代，实时高效地处理信息成为了企业和开发者的必需。而在众多工具中，Elasticsearch 无疑占据了核心地位。它不仅以实时数据处理能力被高度重视，还因其在搜索与分析方面的强大功能而备受推崇。
下图红色勾选的是我们前面的系列详解的，除此之外你可以看到搜索库ElasticSearch在前十名内：
官网：https://www.elastic.co/cn/products/elasticsearch
徐蓓，腾讯云容器专家工程师，10年研发经验，7年云计算领域经验。负责腾讯云 TKE 大数据云原生、离在线混部、Serverless 架构与研发。 1 方案介绍 大数据处理技术现今已广泛应用于各个行业，为业务解决海量存储和海量分析的需求。但数据量的爆发式增长，对数据处理能力提出了更大的挑战，同时对时效性也提出了更高的要求。实时分析已成为企业大数据分析中最关键的术语，这意味企业可将所有数据用于大数据实时分析，实现在数据接受同时即刻为企业生成分析报告，从而在第一时间作出市场判断与决策。 典型的场景如电商大促和金
1.1 从 IT Operation Management (ITOM) 到 IT Operation Analytics (ITOA)
在这之前，我并不是很了解Elasticsearch，也是偶然看文章的时候刷到Elasticsearch一词，但并没有深究，仅仅知道有这么个东西存在，它可以来做搜索的，今天借着ES三周年活动来了解一下。
Elastic中文社区联合腾讯云大数据，腾讯云+社区，将于2021年8月21日在 腾讯滨海大厦举办本年度首次线下（线上同步直播）技术交流活动。本次活动的交流内容主要围绕Elastic Stack 产品（Elasticsearch、Logstash、Kibana 和 Beats）及周边技术，探讨在搜索、数据实时分析、日志分析、安全、APM等领域的实践与应用。 在信息爆炸的今天，人们的交流日渐频繁，商业公司逐渐由实体驱动变成信息驱动，这信息不仅包含我们看得到听得到的比如音视频，还有更重要的文本信息。这些文本
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前 流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。
一年多以前，有朋友让我聊一下你们的大数据反欺诈架构是怎么实现的，以及我们途中踩了哪些坑，怎么做到从30min延迟优化到1s内完成实时反欺诈。当时呢第一是觉得不合适，第二也是觉得场景比较局限没什么分享的必要性。
网上有很多Apache Solr和ElasticSearch之间的比较，我来写写我的看法。
QQ音乐是腾讯音乐旗下一款领先的音乐流媒体产品，平台打造了“听、看、玩”的立体泛音乐娱乐生态圈，为累计注册数在8亿以上的用户提供多元化音乐生活体验，畅享平台上超过3000万首歌曲的海量曲库。优质服务的背后，是每天万亿级新增音乐内容和行为数据，PB数据量级的数据计算服务。
这就是蚂蚁金服近日开源首个将SQL应用于AI引擎项目SQLFlow后，业界给出的反应。
如：当系统数据量上了 10 亿、100 亿条的时候，我们在做系统架构的时候通常会从以下角度去考虑问题： 1）用什么数据库好？(mysql、oracle、mongodb、hbase…) 2）如何解决单点故障；(lvs、F5、A10、Zookeep、MQ) 3）如何保证数据安全性；(热备、冷备、异地多活) 4）如何解决检索难题；(数据库代理中间件：mysql-proxy、Cobar、MaxScale 等;) 5）如何解决统计分析问题；(离线、近实时)
在2023腾讯全球数字生态大会大数据专场上，腾讯云大数据正式发布云数据仓库全新品牌TCHouse，全面构建性能与易用性兼具的企业级云数仓体系。同时，还针对大模型场景，率先在国内发布具备云端AI增强与向量检索能力的ES 全新版本，以及代表下一代Lakehouse湖仓架构的数据湖计算产品DLC，免运维、轻量化、低门槛等新特性，助力客户轻松构筑面向AIGC的企业大数据基座。
2019年8月24日，由云+社区主办的第26期云+社区技术沙龙——大数据技术实践与应用，在北京快手总部举行，本期沙龙云+社区联合快手邀请技术大咖为大家深度解读大数据的前沿技术，聚焦大数据技术实践与应用，同时带来了干货满满的大数据实践案例分享。现场技术热情高涨，座无虚席、交流氛围浓厚。
2023年年初，为了对应ChatGPT方面的压力，谷歌Bard仓促上线，此后便进入了低调前行。目前为止已经迭代了9个版本，也就是在近期的版本更新中支持了中文（简体/繁体）语言，对国内用户可以说又友好了一步。
Kibana是一个开源的数据分析和可视化平台，通常与Elasticsearch一起使用，用于展示和分析大规模数据集。以下是关于Kibana的一些主要特点和功能：
导语 | Elastic中文社区联合腾讯云大数据，腾讯云+社区，将于2021年8月21日在腾讯滨海大厦举办本年度首次线下（线上同步直播）技术交流活动。本次活动的交流内容主要围绕Elastic Stack产品（Elasticsearch、Logstash、Kibana和Beats）及周边技术，探讨在搜索、数据实时分析、日志分析、安全、APM等领域的实践与应用。 在信息爆炸的今天，人们的交流日渐频繁，商业公司逐渐由实体驱动变成信息驱动，这信息不仅包含我们看得到听得到的比如音视频，还有更重要的文本信息。
圈子里关于大数据、云计算相关文章和讨论是越来越多，愈演愈烈。行业内企业也争前恐后，群雄逐鹿。而在大数据时代的运维挑站问题也就日渐突出，任重而道远了。本文旨在针对复杂的大数据运维系统推荐一把利器，达到抛砖引玉的效果，如果文中出现任何纰漏和错误的地方，恳请指正，欢迎讨论，希望大家不吝赐教。 众所周知，大数据平台组件是很复杂的。笔者之前接触的一个大数据平台解决方案，仅平台组件就达20多个，这还没有加上物联网系统各组件。而这庞大的系统整合问题，对于运维来说是很头疼的。所以，在大数据时代下的运维问题是日渐尖锐。 有
在当今大数据时代，数据的快速增长使得有效地管理、检索和分析数据成为企业发展的关键。Elasticsearch（以下简称ES）作为一种开源的分布式搜索和分析引擎，在这个领域中扮演着重要的角色。它不仅仅只是全文搜索，还支持结构化搜索、数据分析、复杂的语言处理、地理位置和对象间关联关系等。
信息化技术的飞速发展使得海量数据爆发式增长。一方面，越来越多的数据可以为我们的生活带来便利，但另一方面，也给软件开发带来巨大的挑战——图片、声音、视频等不同结构的数据越来越多地出现，为搜索分析带来巨大的挑战，传统的关键词搜索，搜索结果局限于输入的关键词，用户体验较差。向量检索的出现，给我们提供了一个新的思路，向量数据库将非结构化、半结构化甚至是结构化等数据以向量形式存储，实现相似度搜索、聚类、降维等操作，结合机器学习模型，为用户更加智能的搜索服务。
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