1.Elasticsearch 在存储日志数据、时序类数据领域面临的成本痛点。

2.针对 Lucene 底层文件格式所做的压缩编码优化，涉及到通用压缩算法、行存、列存、倒排索引的系统性优化。

1.实时数据融合平台所需要的技术能力及方案选型。

2.基于 ES + MongoDB 的架构落地方案。

3.ES 实时查询效率优化与实践。

介绍字节跳动在内核上的扩展：

1.扩展多种向量计算引擎。

2.计算存储分离的文件共享引擎。

3.存储文件加密。

4.自研跨集群副本复制。

5.ES 全链路可观测性。

1. Vivo Elasticsearch业务场景和规模介绍。

2. Vivo Cloud 日志中心应用实践。

3. 云平台建设和后续优化规划。