#在生产环境中部署Elasticsearch：最佳实践和故障排除技巧——安装篇（一）
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。
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。
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。
原文链接：https://dzone.com/articles/deploying-springboot-in-ecs-part-1
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。
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。
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。
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。
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：
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。
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.
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。
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。
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）
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。
Elasticsearch是一个近乎实时的搜索平台。这意味着从索引文档到可搜索文档的时间有一点延迟（通常是一秒）。
Kibana 是用于在 Elasticsearch 中可视化数据的强大工具。 这是开始探索您的 Elasticsearch 数据的方法。Kibana 是一种开源分析和可视化工具，可通过基于浏览器的界面轻松搜索，可视化和探索大量数据。 除了 Elasticsearch，Logstash 和 Beats 之外，Kibana 是Elastic Stack（以前称为 ELK Stack）的核心部分。
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。
Github：https://github.com/elastic/elasticsearch
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”）。
腾讯云是Elastic在中国主要的云厂商合作伙伴，在腾讯云上也有提供Elasticsearch的SaaS服务。其名称为Elasticsearch Service（ES）。以下是腾讯云上的产品介绍：
云计算、大数据地快速发展催生了不少热门的应用及工具。作为老牌语言Java，其生态圈也出来了一些有关云服务、监控、文档分享方面的工具。本文总结了7款较新的Java工具，大家不妨看下。 1. JClarity——性能监控 JClarity目前提供两款有关Java性能的工具：Illuminate和Censum，Illuminate是一款性能监控工具，而Censum是一款专注于垃圾回收的日志分析工具。除了收集和可视化数据之外，这两款工具还会根据检测到的问题提供解决方案。 核心功能： 瓶颈问题检测（磁盘 I/O、垃
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。
腾讯云 Elasticsearch Service（ES）是云端全托管海量数据检索分析服务，拥有高性能自研内核，集成X-Pack。ES 支持通过自治索引、存算分离、集群巡检等特性轻松管理集群，也支持免运维、自动弹性、按需使用的 Serverless 模式。使用 ES 您可以高效构建信息检索、日志分析、运维监控等服务，它独特的向量检索还可助您构建基于语义、图像的AI深度应用。
新型商业开源公司的出现，挑战了公共云的主导地位，掀起了一场许可战争，使人们对开源的真正意义提出了质疑。我们在上个月的洛杉矶GrafanaCon上对这个话题进行了辩论，在那里我参加了一个充满活力的小组讨论。
设置正确的日志记录基础结构可帮助我们查找发生的问题、调试和监视应用程序。从最基本的角度来看，我们应该从基础架构中得到以下内容：
另外Elasticsearch入门，我强烈推荐ElasticSearch新手搭建手册和这篇优秀的REST API设计指南 给你，这两个指南都是非常想尽的入门手册。
在项目中，或者开发过程中，出现bug或者其他线上问题，开发人员可以通过查看日志记录来定位问题。通过日志定位 bug 是一种常见的软件开发和运维技巧，只有观察日志才能追踪到具体代码。在软件开发过程中，开发人员会在代码中添加日志记录，以记录程序的运行情况和异常信息。当程序出现问题时，就可以通过日志检索来定位。所以搭建一个高性能日志系统或者便捷查询的日志系统是十分重要的。
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我们知道 Elastic 安全是非常重要的。没有这个我们的数据可以被任何的人进行访问，串改，删除。Elastic Stack 的安全是由 x-pack 所提供的。在 Elastic Stack 7.0 版本之前，这个是商用的版本，需要进行安装，并购买。从Elastic Stack 7.0之后，x-pack 都已经在发布版中，所以不需要进行安装。我们只需要进行配置就可以了。
OpenEDR OpenEDR是一个源代码公开可获取的网络安全平台，在这个平台上，广大研究人员可以同时对产品和服务进行管理。终端安全响应系统（EDR）只是OpenEDR的其中一个部分，OpenEDR不仅具有完整的EDR功能，而且它也是世界上最复杂、最有效的EDR代码库之一，在社区的帮助下，它将变得更好。 OpenEDR是免费的，其源代码对公众开放。OpenEDR允许您在基本安全事件级别分析整个环境中发生的事情。这种粒度使得广大研究人员能够进行更快速、更有效的安全威胁缓解，并得到准确的根本原因分析结果。它可以
本教程向您展示如何将数据从 Elasticsearch 导出到 CSV 文件。 想象一下，您想要在 Excel 中打开一些 Elasticsearch 中的数据，并根据这些数据创建数据透视表。 这只是一个用例，其中将数据从 Elasticsearch 导出到 CSV 文件将很有用。
您可以将自定义节点属性用作感知属性，以使 Elasticsearch 在分配分片时考虑物理硬件配置。 如果 Elasticsearch 知道哪些节点在同一台物理服务器上，在同一机架中或在同一区域中，则它可以分发主分片及其副本分片，以最大程度地减少发生故障时丢失所有分片副本的风险。
它提供了一个分布式、支持多租户的全文搜索引擎，具有HTTP Web接口和无模式JSON文档。Elasticsearch是用Java开发的，并在Apache许可证下作为开源软件发布。
很多大数据系统每天都会收集数PB的数据。这类系统通常主要用于查询给定时间范围内的原始数据记录，并使用了多个数据过滤器。但是，要发现或识别存在于这些大型数据集中的唯一属性可能很困难。
subql 是一个开放、灵活、快速和通用的 Web3 数据索引框架。 该项目的主要功能、关键特性和核心优势包括：
本文会在腾讯云容器服务上面构造微服务基础小项目， 通过搭建ELK集群，实现利用Logstash 采集Nginx日志，收纳及利用kibana展示的功能。
我更喜欢把 Elasticsearch 作为一种 nosql 去理解，它的一些开发概念和 MongoDB 以及 Redis 没有太大的区别，不过了解 Elasticsearch 中的一些核心概念对于你后续使用它仍然有非常大的帮助。 1. 近实时查询（Near RealTime） Elasticsearch 是一个能提供近实时查询的搜索服务引擎，这意味着从索引文档到真正可搜索之间会有一个轻微的延迟（大概在一秒内）。 2. 节点和集群 节点(node)是一个运行着的 Elasticsearch 实例，你可以认为
作为程序员，我们写的大多数商业项目，往往都需要用到大量的数据。计算机的内存，可以实现数据的快速存储和访问。
您可以在任何可以安装R和Java的计算机上使用纯R脚本和标准SQL访问Elasticsearch数据。您可以使用适用于Elasticsearch的CData JDBC驱动程序和RJDBC软件包来处理R中的远程Elasticsearch数据。通过使用CData驱动程序，您可以利用为经过行业验证的标准编写的驱动程序来访问流行的开源数据R语言。本文介绍如何使用驱动程序对Elasticsearch执行SQL查询，并通过调用标准R函数可视化Elasticsearch数据。
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。
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。
Elastic 开发者上个月向 elasticsearch-py 提交了一个 PR（已被合并），旨在修改 Elasticsearch Python 客户端连接到 Elasticsearch 的验证逻辑。根据 PR 的描述，修改后的客户端将无法连接到由 AWS 维护的 Elasticsearch 分支 OpenSearch，以及一些版本较低的 Elasticsearch 开源发行版，或是托管到 AWS Elasticsearch Service 的 Elasticsearch。 AWS 对此表示：“Ela
Solr vs. Elasticsearch在我们的客户项目和企业搜索社区中经常讨论。但是，随着传统企业搜索已演变为Gartner所谓的“ Insight Engines”，我们重新讨论了该主题，以提供结合了Cloud，Analytics和Cognitive Search功能的最新观察结果，以帮助您评估Solr和Elasticsearch。
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