我们在之前的文章，《浅谈Elasticsearch Serverless设计与选择》 中提到过，云上许多数据存储和分析应用正在向 Serverless 模式进行转变。Serverless 是对专有的、需要自管理的集群模式的一种极大补充，特别是对于需要灵活应对需求和负载的变化又不希望预付服务器租赁费用，同时，又期望能够减少运维和管理成本的企业来说，Serverless 不仅便宜，而且更适合快速的构建业务和将产品推向市场，并提供更大的容错性和更低的试错成本。
如果你在阿里云、腾讯云、华为云之间选建议阿里云，份额大，云服务器技术强，比较靠谱，不过续费价格贵。 如果你需要性价比高又靠谱的建议选 开发云，可能很多人没听过这家厂商。这是由 CSDN 联合国内知名云厂商推出的面向新一代云原生开发者的开发云服务。 价格便宜吗？ 如果你习惯了用轻量云做一些简单的测试或者预算十分有限，那不建议购买 ECS 这些，毕竟性能和配置摆在那儿。如果你对安全性有较高要求的话，那推荐你可以看看最近刚上线的限时特惠活动。 这是和市面上在售的几家公有云的价格对比，以标准型 2 核 8G 1M带
关于这个主题有人已经写了诸多篇很好的文章，我们已经将其汇聚在本博客底的链接中供您阅读。所以相比于再写一篇凑热闹的文章而言，我仅想分享我和Search Technologies的其他工程师使用日志分析工具——Splunk、Elasticsearch、Logstash和Elastic栈中Kibana（ELK）的经验。正如每篇文章所述，你必须决定什么最适合你。
熟悉我的人都知道，2020年我录制了《Ambari自定义服务集成》的系列视频，视频中以 Ambari 2.7 集成 Elasticsearch v6.4.0 服务为例，从0到1，完成了以下功能，完全达到生产交付的标准：
来源:https://blog.csdn.net/zwgdft/article/details/106291463
在大数据时代，Elasticsearch 作为一款强大的搜索和分析引擎，被广泛应用于各种场景。无论是实时日志分析、全文搜索还是复杂数据的实时处理，Elasticsearch 都能胜任。
最近，云上许多数据存储和分析应用，如MongoDB、Kafka、AstraDB、ClickHouse、DynamoDB等都提供了Serverless模式。这些应用通过Serverless平台，使用者可以轻松部署和管理应用程序，并以最小的成本使用云资源。
目前这个功能还是处于试验阶段。在未来的版本中可能会出现变化。基于 Vector（向量）的打分目前分为一下两种：
刚接触Elasticsearch的朋友，或多或少会遇到一个问题，Elasticsearch在实际公司应用中除了搜索到底能做什么？ 本文给出了答案。
数据库监控是系统地跟踪显示数据库执行情况的各种指标的持续过程。 通过观察性能数据，您可以获得有价值的见解并识别可能的瓶颈，并找到提高数据库性能的其他方法。 此类系统通常会实施警报，以便在出现问题时通知管理员。 收集的统计信息不仅可用于改进数据库的配置和工作流程，还可用于改进客户端应用程序的配置和工作流程。
原文链接：https://dzone.com/articles/deploying-springboot-in-ecs-part-1
#在生产环境中部署Elasticsearch：最佳实践和故障排除技巧——安装篇（一）
软件公司 Elastic 和亚马逊就一起商标侵权诉讼达成了和解。亚马逊开始从网站的各个页面以及其服务和相关项目名称中删除“Elasticsearch”一词，并由 Elastic 销售的 Elastic Cloud 取而代之。这是 Elastic 的一次重大胜利，该公司曾多次与亚马逊发生冲突。
开箱即用的云端全托管 ELK 服务，集成 X-Pack 特性，独有高性能自研内核、自治索引、集群巡检等优势能力，轻松构建日志分析、信息检索、数据分析等业务。
12月22日消息，Cybernews研究人员发现全球鞋类制造商和零售商Ecco，在500天内暴露了数百万份敏感文件，共计60GB。
腾讯云 Elasticsearch Service（ES）是基于开源引擎打造的云端全托管 ELK 服务，集成 X-Pack 特性、独有高性能自研内核、QQ 分词、集群巡检、一键升级等优势能力，引入极致性价比的腾讯自研星星海服务器。助您轻松管理和运维集群，高效构建日志分析、运维监控、信息检索、数据分析等业务。
深夜接到客户紧急电话，反馈腾讯云kafka中有大量消息堆积未及时消费。每分钟堆积近100w条数据。但是查看es监控，各项指标都远还没到性能瓶颈。后天公司就要搞电商促销活动，到时候数据量是现在的至少2倍。这让客户很是着急。那这究竟是怎么回事呢？该从何排查才能发现问题所在呢？下面我们一起还原“案发”现场。
数据是每项技术业务的支柱，作为一个健康医疗技术平台，Halodoc 更是如此，用户可以通过以下方式与 Halodoc 交互：
众所周知，腾讯云Elasticsearch（简称ES）是一款分布式搜索引擎，可以帮助开发者构建高性能、可伸缩的搜索应用，同样它是基于ES开发的一款托管式搜索引擎服务，具有全托管式部署、高可用性、自动化运维等特点。
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。
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基于 Elasticsearch & Kibana 的告警到 email 和 webhook 的免费开源方案有以下几种：
Elasticsearch 是一个分布式的搜索和分析引擎，使用它可以轻松地进行全文搜索、结构化搜索和分析。Elasticsearch Service 是 Elastic 公司提供的一种托管服务，可以让用户轻松地在云上部署和管理 Elasticsearch 集群。在本篇文章中，我们将分享一些 Elasticsearch Service 的实践经验和技术干货，帮助您更好地使用 Elasticsearch Service。
这是“ elasticsearch简介”系列的第二部分。这个简短的博客旨在简要介绍Elasticsearch堆栈中的组件。这些组件的用途是什么，如何为堆栈提供价值，或者为什么它们是与Elasticsearch一起使用的更好的选择。
说Elastic Stack之前，先说一下ELK Stack。这个词相信很多人都是耳熟能详的，作为一个著名的日志系统解决方案，应用非常广泛。
为了处理日益增长的数据，近年来出现了一大批分析和管理日志的工具，开发和管理人员能够借助这些工具来了解增长的数据。在这篇文章中，我将站在开发者的角度，分析一下这些工具的特点。
近日，Hadoop 领域发生几件不太美好的事情，先是 MapR 宣布如果无法获得新的投资，就必须要裁员百余人，并关闭硅谷总部，再是 Cloudera 股价暴跌 43%，估值缩水。
每一个游戏制作者都想制作出一款让玩家满意的游戏。但是作为开发者，如何知道哪些点是让游戏玩家满意的，哪些是不满意的？今天我们就聚焦这些点来进行讨论。
概述 ESaaS(ElasticSearch as a Service)是ElasticSearch on Kubernetes的产品实现，是利用Docker和Kubernetes等容器虚拟化和编排调度系统，将ElasticSearch抽象为CaaS(Container as a Service)平台上的一种服务，实现秒级创建和扩缩容一个用户自定义的ElasticSerach集群，并且保证高可用和数据安全等方面。 关键组件 ElasticSearch 2.x Kubernetes 1.9 Docker 1.
Github：https://github.com/elastic/elasticsearch
从 Elasticsearch 7.0之后，为了提高搜索的性能，在 hits 字段中返回的文档数有时不是最精确的数值。Elasticsearch 限制了最多的数值为10000。
Elasticsearch是与名为Logstash的数据收集和日志解析引擎以及名为Kibana的分析和可视化平台一起开发的。这三个产品被设计成一个集成解决方案，称为“Elastic Stack”（以前称为“ELK stack”）。
Elastic 中国开发者大会将于2022年1月8号在深圳举行，腾讯云作为战略赞助商加盟大会。举办开发者大会的目的是为中国广大的 Elasticsearch 开发者提供一个技术交流和学习切磋的地方，汇集业界众多的成功案例，集思广益，发散思维，促进社区和行业的进步。 关于腾讯云 Elasticsearch Service 腾讯云 Elasticsearch Service（ES）是基于开源引擎打造的云端全托管 ELK 服务，集成 X-Pack 特性、独有高性能自研内核、QQ 分词、集群巡检、一键升级等优
过去几个周末，我一直沉浸在“即时工程”的迷人世界中，学习Elasticsearch® 等向量数据库如何通过充当长期记忆和语义知识存储来增强 ChatGPT 等大型语言模型 (LLM)。然而，困扰我和许多其他经验丰富的数据架构师的一件事是，许多教程和演示完全依赖于向大型网络公司和基于云的人工智能公司发送您的私人数据。
Elastic 监控管理解决方案是基于 Elastic Stack 的一站式解决方案。该解决方案具有完备的日志、指标、APM 和可用性采集能力，可以在大规模和云原生的环境下完成基于服务质量目标的管理。
在微服务和容器化应用程序的时代，有效管理和监控应用程序的健康状况和性能变得至关重要。Kubernetes 是一个开源系统，用于自动化部署、扩展和管理容器化的应用程序，它已经成为企业寻求敏捷性和韧性的首选解决方案。
1.Milvus：一个开源的向量相似性搜索引擎，专为人工智能和机器学习应用程序设计。它支持多种相似性度量标准，并且具有很高的可扩展性，使其成为大规模部署的热门选择。2.Pinecone：一个关注简单易用的托管向量数据库服务。它提供了一个完全托管的、无服务器的环境，用于实时向量相似性搜索和推荐系统，减轻了运维负担。3.Vespa：一个实时大数据处理和搜索引擎，适用于各种应用场景，包括搜索、推荐和广告。Vespa 具有灵活的数据模型和内置的机器学习功能，可以处理大规模数据集。4.Weaviate：一个开源的知识图谱向量搜索引擎，它使用神经网络将实体和关系映射到高维空间，以实现高效的相似性搜索。Weaviate 支持自然语言处理、图查询和模型训练等功能。5.Vald：一个高度可扩展的、云原生的分布式向量搜索引擎，旨在处理大规模的向量数据。Vald 支持多种搜索算法，并通过 Kubernetes 部署和管理，提供高可用性和弹性。6.GSI：Global State Index (GSI) 是一个分布式、可扩展的向量搜索引擎，用于全球状态估计。GSI 利用不同节点间的局部信息，通过一致性哈希和向量近似搜索来实现高效的全球状态查询。7.Qdrant：一个开源的、高性能的向量搜索引擎，支持大规模数据集。Qdrant 提供了强大的索引、过滤和排序功能，以及丰富的 API，使其成为构建复杂应用程序的理想选择。
一直关注DD的朋友应该还记得，今年年初时Elastic公司曾宣布改变其名下的开源协议，而对此AWS（Amazon Web Services——Amazon云服务）就随即表示自己将在仍为开源状态的 Elasticsearch 和 Kibana（ 7.10 版本）创建分支，今后自己来维护这个分支，做到真正的开源。（AWS回应Elastic修改开源协议：创建“真正”开源的Elasticsearch分支）
与日志记录和可观察性一样，分布式追踪是保持服务健康和可预测的关键功能。与日志和可观察性（显示服务上发生了什么）相反，追踪允许开发人员和操作人员遵循特定的请求，以及它如何调用不同的服务和依赖关系。它是围绕微服务架构设计的，而微服务架构不同于单体架构，它使用许多小型服务来运行一个平台。这些服务彼此通信，也与外部服务通信，以提供和存储用户请求的信息。
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
Elasticsearch 是一个开源的分布式 RElasticsearchTful 搜索引擎，作为一个分布式、可扩展、实时的搜索与数据分析引擎，它可以快速存储、搜索和分析大量数据。同时，Elasticsearch 也支持具有负责搜索功能和要求的应用程序的基础引擎， 因此可以应用在很多不同的场景中。
就在不到一个月之前，安全人员 Bob Diachenko 和 Vinny Troia 发现了一个公开可访问的 Elasticsearch 服务器，其中包含 12 亿用户账户，该服务器被公开在暗网上。大部分泄露的原因都是 Elasticsearch 服务器没有设置密码保护。
前言 我们看到越来越多的人将他们的想法倾注到网页上。我们所指的这些人可能不熟悉网站设计和发布的技术细节，因此在建立他们的平台(网站)时可能会遇到一些问题。使用什么托管服务?如何设置DNS和SSL?最重
企业运营过程中，我们经常遇到因突发事件或需求变动需要快速构建未预定资源的情况。在这些情况下，由于缺乏充分准备和可供判断的信息，构建所需资源通常会花费大量时间。而在无法准确预测的情境下，误差可能导致资源不足或大幅度浪费。
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