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。
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：
本篇是基于 NAS 的图像超分辨率的文章，知名学术性自媒体 Paperweekly 在该文公布后迅速跟进，发表分析称「属于目前很火的 AutoML / Neural Architecture Search，论文基于弹性搜索（宏观+微观）在超分辨率问题上取得了非常好的结果。这种架构搜索在相当的 FLOPS 下生成了多个模型，结果完胜 ECCV 2018 明星模型 CARNM，这应该是截止至 2018 年可比 FLOPS 约束下的 SOTA（涵盖 ICCV 2017 和 CVPR 2018）。
弹性公网在购买之后会分配到一个 ip地址，等有了这个地址之后，就可以开始使用了。作为一个地区的公网ip，如果想通过云服务配置，绑定家里的服务器可行不可行。那么弹性公网ip可以绑定家里的服务器吗？下面给大家在下面做一个简单的介绍。
elasticsearch 是一个近实时的搜索和分析平台，这意味着从索引文档到可搜索文档都会有一段微小的延迟（通常是1s以内）。这种延迟主要是因为 elasticsearch 需要进行数据刷新和索引更新。
Elasticsearch 是分布式、可扩展、实时的搜索与数据分析引擎，一般简称ES。
作者：Ahmed Besbes 翻译：陈之炎 校对：赵茹萱 本文约1400字，建议阅读7分钟本文将用一些涉及机器学习和软件工程的编程问题来挑战ChatGPT。 ChatGPT仿佛是Google、StackOverflow和Readthedocs三者的组合体。 图片由James A. Molnar在“Unsplash”杂志上提供 或许，你已经听说过ChatGPT了。 这是一款由OpenAI开发的新型人工智能聊天机器人，OpenAI是GPT-3、DALL.E2及其他产品的幕后开发公司。 ChatGPT横空出世
构建内部的云存储必须考虑到弹性、选择正确的平台、支持工作流，以及批量部署和跟公有云的集成。 随着时间的推移，存储即服务的交付进展惊人。如今，公有云，如Amazon Web Services和Micro
本文介绍了如何监控调度异常点，通过弹性计算平台实现异常点检测、业务建模、调度、冲突检测、跨机调度等功能。
一、背景 互联网产业拥抱AI成为了当下的热潮：无人驾驶、医疗AI和智能推荐从实验室走出，融入到工程实业中；腾讯自主研发的王者荣耀等游戏AI给人们带去了快乐，“绝艺”更是获得了UEC杯冠军；而AI和海量计算力分不开，绝艺每天的盘数计算量都在亿级，王者每天计算结果均在百T，这些业务源源不断的计算力均来自腾讯架平TCS-弹性计算平台。该平台是根置于架平存储设备搭建而成，建设中最突出的问题是如何发现并调度异常计算点，本文从cpi的角度来介绍弹性平台的解决之道。 二、CPI 弹性平台中的设备都是在线业务与计算业务混部
企业构建内部云存储时必须考虑弹性，选择正确的平台，并允许工作流，堆栈部署和公共云集成。 每个云存储选项都有其优点和缺点。企业需要根据自己的具体需求，规模大小，以及资金预算来选择采用哪种云存储，重要的是权衡所有云和内部部署选项。可以下载一些综合指南，其中专家分析和评估当前可用的每个云存储选项，以便企业可以决定采用哪个云计算模式-公共云，私有云，或混合云。 企业如何去构建自己的私有存储云？首先，让我们回顾一下云计算的真正含义。云计算的标准定义包括以下特点：弹性增长和缩减消耗资源;交付即服务，以抽象术语而不是在物
由于网上没有找到5.5版本的资料，很多资料都是2.x版本的，更新时语法差异较大，所以我这里翻译一下官方文档的这一部分内容。翻译时，示例代码均替换为我实践中的真实代码，这样确保了本文档的准确性。 - 本文版本：5.5 - 官方文档原文路径：Elasticsearch Reference [5.5] » Document APIs » Update API - 官方文档原文地址：点击跳转
前当当网高级架构师吴英昊对电商搜索引擎的架构进行了深入分享。在演讲中，他首先就电商搜索引擎的特点进行了解析，随后更分享了电商搜索引擎的架构、数据更新、故障恢复等多个方面的内容。 以下为演讲整理 首先，我想说的是电商搜索引擎和普通的搜索引擎有很大的差别，因为电商搜索引擎主要是解决用户要“买什么”，而通用搜索引擎主要是解决用户“搜什么”。比如同样搜索一个词“百年孤独”，电商的搜索肯定是给你推荐这本书的商家，而百度主要是告诉你：《百年孤独》是一本书。 电商搜索引擎的特点 众所周知，标准的搜索引擎主要分成三个大的部
在科学和数学领域，许多看似无关的主题之间存在某些共同的特质。这样的相似性有时能同时为这两个领域带来重大的进展，不过很多时候这样的相似性只是单纯地很有趣。
简单是最好的策略。 数据服务公司如何构建数据仓库？我曾担任一家平台的实时计算工程师，该平台旨在允许用户搜索公司的业务数据、财务和法律详细信息。已采集300多个维度、3亿+实体信息。我和我的同事的职责是确保这些数据的实时更新，以便我们能够为我们的注册用户提供最新的信息。这就是我们数据仓库面向客户的功能。除此之外，它还需要支持我们内部营销和运营团队的临时查询和用户细分，这是随着我们业务的增长而出现的新需求。
本来看ENI文档没发现什么问题，考虑到社区小伙伴们部分刚上云还是新手。文档写的有点深度就看不懂了，所以更一篇文章写官方文档中没出现的实践操作部分。
概述 Elasticsearch是一个高度可扩展的开源全文搜索和分析引擎。它允许您快速，实时地存储，搜索和分析大量数据。它通常用作为具有复杂的搜索功能和要求的应用程序提供的底层引擎/技术。 配置
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。
高策，腾讯高级工程师，Kubeflow 社区训练和自动机器学习工作组 Tech Lead，负责腾讯云 TKE 在 AI 场景的研发和支持工作。 7 月 9 日，GOTC 2021 全球开源技术峰会上海站与 WAIC 世界人工智能大会共同举办，峰会聚焦 AI 与云原生两大以开源驱动的前沿技术领域，邀请国家级研究机构与顶级互联网公司的一线技术专家，为参会的开发者和技术爱好者带来了最硬的行业技术干货，提供了一个难得的技术交流平台。 在本次会议上，腾讯云高级工程师高策进行了题为“公有云上构建云原生 AI 平台的
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。
腾讯云基础产品技术总监沙开波近日出席2015架构师峰会，分享腾讯云网络架构演变中吸取到的一些经验教训、腾讯云网络的弹性实现、以及VPC自定义网络的能力和典型应用场景。 📷 以下是现场精彩观点实录： 公有云用户对网络的核心诉求 首先介绍的是，公有云用户对网络的核心诉求。因为我们每一次网络架构的优化、演进都是以用户需求来驱动的，所以在谈架构演进之前，我们有必要谈一下公有云用户的网络需求。在这里总结了三个关键词：弹性、自由、安全。 为什么说弹性？我们发现公有云的用户对单点的可靠性要求是非常
近期官网给出了RedisJson（RedisSearch）的性能测试报告，可谓碾压其他NoSQL，下面是核心的报告内容，先上结论： 对于隔离写入(isolated writes)，RedisJSON 比 MongoDB 快 5.4 倍，比 ElasticSearch 快 200 倍以上。 对于隔离读取(isolated reads)，RedisJSON 比 MongoDB 快 12.7 倍，比 ElasticSearch 快 500 倍以上。 在混合工作负载场景中，实时更新不会影响 RedisJSON 的搜
https://haifengl.github.io/ https://github.com/haifengl/smile
作者：龙逸尘，腾讯 CSIG 高级工程师 腾讯云原生实时数仓建设实践 实时数仓面临的挑战 实时数仓被广泛应用于腾讯各大业务，涉及的平台众多，从统计信息中可以看出，集群规模庞大，数据量极大。 复杂的使用场景和超大的数据量，导致我们在实时数仓的建设与使用过程中遇到许多挑战。 时效性 数仓使用者对时效性有非常强烈的诉求：希望查询响应更快，看板更新更及时，指标开发更快完成。因为时效性越高，数据价值也就越高。如何保障数仓的时效性是首要难题。 架构复杂度 如何在保障时效性的同时，降低架构复杂度以减少开发和维护成本，
Redis 从 3.0 版本开始，提供了官方的集群支持，也就是 Redis Cluser。Redis Cluster 相比于单个节点的 Redis，能保存更多的数据，支持更多的并发，并且可以做到高可用，在单个节点故障的情况下，继续提供服务。
简单介绍一下 Elasticsearch是一个高度可扩展的开源全文搜索和分析引擎。它可以让你快速和近乎实时地存储、搜索和分析海量的数据。它通常被用作底层引擎/技术，为具有复杂搜索功能和需求的应用程序提供动力。Elasticsearch在Lucene StandardAnalyzer之上提供了一个分布式系统，用于索引和自动类型猜测，并利用基于JSON的REST API来引用Lucene的功能。
上篇《腾讯云函数计算冷启动优化实践》文章，主要讲解了云函数冷启动方面的优化实践。Serverless中的函数除了计算任务外，绝大部分还有网络访问需求，本篇文章，将详细介绍SCF网络架构优化。
在单个处理器上处理图所需的时间是T_1 = W，在无限多个进程上处理图所需的时间是。计算中的平均并行度是，在个处理器上的执行时间受限于：
HDFS(Hadoop Distributed File System，Hadoop分布式文件系统)最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架构而开发的，是Apache Hadoop Core项目的一部分。HDFS被设计为可以运行在通用硬件（commodity hardware）上、提供流式数据操作、能够处理超大文件的分布式文件系统。HDFS具有高度容错、高吞吐量、容易扩展、高可靠性等特征，为大型数据集的处理提供了强有力的工具。
注：最近因个人原因，更新速度可能会相对慢一些，这段时间过去就会缓和很多，公众号会持续更新。我也在用这段时间，好好沉淀一下自己。希望能给大家带来更好的文章。
2017年游戏行业的快速发展也为其带来不少挑战。腾讯云游戏行业解决方案架构副总监王璋在现场为大家带来了“腾讯云游戏行业解决方案”的主题分享。
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＂鹅厂网事＂由深圳市腾讯计算机系统有限公司技术工程事业群网络平台部运营，我们希望与业界各位志同道合的伙伴交流切磋最新的网络、服务器行业动态信息，同时分享腾讯在网络与服务器领域，规划、运营、研发、服务等层面的实战干货，期待与您的共同成长。 邵华（腾讯网络资深专家）推荐语： 老沙是腾讯云基础产品的负责人，在下文中，老沙给我们详尽的阐述了腾讯云网络从三层、二层、Overlay到VPC，一步一 步的产品进化历程，干货满满，值得我们仔细的品味！ 2009年加入腾讯， 先后从事公司高性能服务器框架、Web服务器、负
从前面的文章我们知道，Kubernetes 脱胎于 Google 的 Borg，Borg 在 Kubernetes 诞生之初已经在 Google 内部身经百战 10 余年，且不说它的历史源远流长，就凭它是出自 Google 那帮天才工程师之手，就知道它的学习难度不低。
Redis官网给出了RedisJson（RedisSearch）的性能测试报告，可谓碾压其他NoSQL，下面是核心的报告内容，先上结论：
近期官网给出了RedisJson（RedisSearch）的性能测试报告，可谓碾压其他NoSQL，下面是核心的报告内容，先上结论：
如果我们用一个词来总结 2023 年的数据技术领域，那个词无疑是“急速变革”。我们见证了数据库内核技术与云原生架构的融合演进，AI+Data 的浪潮涌现，以及用户工作负载的深刻转变。GenAI 时代的到来，就像一股不可抗拒的潮流，推动着数据技术的每一朵浪花，朝着更智能化、更灵活化的巨浪之海奔流。
1、ChainMap在collections中加入Python3.3作为一个方便的工具范围和环境进行管理。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data Elasticsearch教程二（Spring中国教育管理中心）
云计算时代出现了大量XaaS形式的概念,从IaaS、PaaS、SaaS到容器云引领的CaaS,再到火热的微服务架构,以及现在越来越多被谈起的Serverless和FaaS,我们正在经历⼀一个技术飞速变革的时代。
近年来，对于打造高度可扩展的应用程序，软件架构师们挖掘了若干相关理念，并以最佳实践的方式加以实施。在今天的“信息时代”，这些理念更加适用于不断增长的数据集，不可预知的流量模式，以及快速响应时间的需求。本文将强调并重申其中的一些传统观念，并讨论他们如何在融合云计算的发展，还将讨论由于云计算的动态性而产生的一些前所未有的概念(如弹性)。 云计算的商业优势 在云中构建应用程序有一些明显的商业优势，这里列出机构主要特点： 前期基础设施投资几乎为零：如果你要建立一个大型的系统，它可能需要大量投资用于于机房，物理安全，
MongoDB是 个基于分布式文件存储的数据库，使用C++语言编写。旨在为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。应用性能高低依赖于数据库性能，MongoDB则是非关系数据库中功能较丰富，较像关系数据库的，随着MongDB 3.4版本发布，其应用场景适用能力得到了进 步拓展。 MongoDB的核心优势就是灵活的文档模型、高可用复制集、可扩展分片集群。
Elasticsearch是一个开源的分布式文档存储和搜索引擎，可以近乎实时地存储和检索数据结构，它很大程度上依赖于Apache Lucence--一个用Java编写的全文搜索引擎。
在数字化转型过程中，需要明确一个观点，全面数字化经营是数字化场景和企业经营场景的耦合关系，因此数字化转型需要通过数字化的方式对接企业数字化场景，包括了产品交付、产品运营和内部协作。在此过程中，DevOps通过“价值交付”的方式提供科技侧数字化平台，构成数字化工具的数据铺底，通过数字衔接的方式提供数字化办公和数字化营销的数字手段，除了数字技术之外，人、流程和文化构成了数字化转型过程中的合作方式，在此，笔者将适应所有阶段的合作方式称为弹性合作。 无论在业务运营还是IT运行中，合作的重要性不言而喻，在DevOps领域，合作是DevOps文化的精髓，同时也是敏捷开发和测试左移的关键因素，在数字化转型过程中，合作的范围变得没有边界，除了数字可视和职能左移，合作以数字的方式进行延伸，前置于拥抱变化和辅助决策阶段，后置于跨职能部门的融合反馈阶段。合作的弹性取决于合作的方法，根本核心在于生产活动过程中的效率提升和结果的正向反馈。
之前在推上看到一张图片，感觉总结的挺好，在我也展开总结了之后发现了这张图的原文，所以整体翻译了一遍。还是非常有价值的，值得学习。
本文案例操作，建议先阅读我之前的文章《ElasticSearch之安装及基本操作API》
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