Elasticsearch全观测技术解析问题之面对客户不同的场景化如何解决

本文涉及的产品
公共DNS(含HTTPDNS解析),每月1000万次HTTP解析
云解析 DNS,旗舰版 1个月
全局流量管理 GTM,标准版 1个月
简介: Elasticsearch全观测技术解析问题之面对客户不同的场景化如何解决

问题一:未来细粒度资源管理的发展方向包括哪些方面?


未来细粒度资源管理的发展方向包括哪些方面?


参考回答:

未来细粒度资源管理的发展方向主要包括:定制更多资源管理策略以满足不同场景(如session和OLAP等);对扩展资源的scope进行进一步限制;优化混合配置下的匹配逻辑以提高资源效率;适配社区新提出的Reactive Mode;以及对WebUI进行优化以展示slot的切分信息等。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/670011



问题二:什么是全观测?


什么是全观测?


参考回答:

全观测的核心是指把日志、指标、APM甚至Uptime数据汇总到一个平台上,让运维人员、开发人员,甚至业务人员都可以在统一的大数据平台之上,对所有的数据从统一的视角进行观察,告警,以及可视化。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/670012



问题三:Elasticsearch 的全观测能力如何?


Elasticsearch 的全观测能力如何?


参考回答:

Elasticsearch 的全观测能力非常强大,它能够汇总多种类型的数据(如日志、指标、APM等),为运维人员、开发人员和业务人员提供统一的观察、告警和可视化平台,有助于更全面、高效地监控和管理系统。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/670013



问题四:与搭建开源 ES 服务相比,阿里云 Elasticsearch 的优势在哪里?


与搭建开源 ES 服务相比,阿里云 Elasticsearch 的优势在哪里?


参考回答:

阿里云 Elasticsearch 相比搭建开源 ES 服务,具有诸多优势,包括但不限于:提供更稳定、更安全的服务环境,减少运维负担;拥有更丰富的功能和更高级的配置选项,满足多样化的需求;同时,阿里云还提供了专业的技术支持和社区资源,帮助用户更好地使用 Elasticsearch。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/670014



问题五:Elasticsearch 能给客户提供什么样的场景化解决方案?


Elasticsearch 能给客户提供什么样的场景化解决方案?


参考回答:

Elasticsearch 能够为客户提供多种场景化解决方案,包括但不限于日志分析、实时监控、全文搜索、推荐系统等。通过其强大的数据处理和查询能力,Elasticsearch 能够帮助客户快速构建和优化各种应用场景,提升业务效率和用户体验。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/670015

相关文章
|
1月前
|
存储 运维 监控
金融场景 PB 级大规模日志平台:中信银行信用卡中心从 Elasticsearch 到 Apache Doris 的先进实践
中信银行信用卡中心每日新增日志数据 140 亿条(80TB),全量归档日志量超 40PB,早期基于 Elasticsearch 构建的日志云平台,面临存储成本高、实时写入性能差、文本检索慢以及日志分析能力不足等问题。因此使用 Apache Doris 替换 Elasticsearch,实现资源投入降低 50%、查询速度提升 2~4 倍,同时显著提高了运维效率。
金融场景 PB 级大规模日志平台:中信银行信用卡中心从 Elasticsearch 到 Apache Doris 的先进实践
|
1月前
|
存储 人工智能 NoSQL
Tablestore深度解析:面向AI场景的结构化数据存储最佳实践
《Tablestore深度解析:面向AI场景的结构化数据存储最佳实践》由阿里云专家团队分享,涵盖Tablestore十年发展历程、AI时代多模态数据存储需求、VCU模式优化、向量检索发布及客户最佳实践等内容。Tablestore支持大规模在线数据存储,提供高性价比、高性能和高可用性,特别针对AI场景进行优化,满足结构化与非结构化数据的统一存储和高效检索需求。通过多元化索引和Serverless弹性VCU模式,助力企业实现低成本、灵活扩展的数据管理方案。
74 12
|
1月前
|
存储 缓存 人工智能
深度解析CPFS 在 LLM 场景下的高性能存储技术
本文深入探讨了CPFS在大语言模型(LLM)训练中的端到端性能优化策略,涵盖计算端缓存加速、智能网卡加速、数据并行访问及数据流优化等方面。重点分析了大模型对存储系统的挑战,包括计算规模扩大、算力多样性及数据集增长带来的压力。通过分布式P2P读缓存、IO加速、高性能存算通路技术以及智能数据管理等手段,显著提升了存储系统的吞吐量和响应速度,有效提高了GPU利用率,降低了延迟,从而加速了大模型的训练进程。总结了CPFS在AI训练场景中的创新与优化实践,为未来大模型发展提供了有力支持。
|
3月前
|
监控 网络协议 算法
OSPFv2与OSPFv3的区别:全面解析与应用场景
OSPFv2与OSPFv3的区别:全面解析与应用场景
101 0
|
3月前
|
JavaScript API 开发工具
<大厂实战场景> ~ Flutter&鸿蒙next 解析后端返回的 HTML 数据详解
本文介绍了如何在 Flutter 中解析后端返回的 HTML 数据。首先解释了 HTML 解析的概念,然后详细介绍了使用 `http` 和 `html` 库的步骤,包括添加依赖、获取 HTML 数据、解析 HTML 内容和在 Flutter UI 中显示解析结果。通过具体的代码示例,展示了如何从 URL 获取 HTML 并提取特定信息,如链接列表。希望本文能帮助你在 Flutter 应用中更好地处理 HTML 数据。
163 1
|
3月前
|
负载均衡 网络协议 算法
OSPF与其他IGP协议的比较:全面解析与应用场景
OSPF与其他IGP协议的比较:全面解析与应用场景
100 0
|
4月前
|
存储
让星星⭐月亮告诉你,HashMap的put方法源码解析及其中两种会触发扩容的场景(足够详尽,有问题欢迎指正~)
`HashMap`的`put`方法通过调用`putVal`实现,主要涉及两个场景下的扩容操作:1. 初始化时,链表数组的初始容量设为16,阈值设为12;2. 当存储的元素个数超过阈值时,链表数组的容量和阈值均翻倍。`putVal`方法处理键值对的插入,包括链表和红黑树的转换,确保高效的数据存取。
89 5
|
4月前
|
存储 缓存 监控
深入解析:Elasticsearch集群性能调优策略与最佳实践
【10月更文挑战第8天】Elasticsearch 是一个分布式的、基于 RESTful 风格的搜索和数据分析引擎,它能够快速地存储、搜索和分析大量数据。随着企业对实时数据处理需求的增长,Elasticsearch 被广泛应用于日志分析、全文搜索、安全信息和事件管理(SIEM)等领域。然而,为了确保 Elasticsearch 集群能够高效运行并满足业务需求,需要进行一系列的性能调优工作。
341 3
|
4月前
|
存储 安全 网络协议
Elasticsearch 配置文件解析
【10月更文挑战第3天】Elasticsearch 配置文件解析
164 3
|
4月前
|
JSON 关系型数据库 API
ElasticSearch 的概念解析与使用方式(二)
ElasticSearch 的概念解析与使用方式(二)
70 1

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多