目前es已经能做到存算分离了吗

是的，Elasticsearch（ES）目前可以实现存算分离。存算分离是指将数据存储和计算分离开来，分别部署在不同的硬件上。这种架构可以提高性能和可扩展性，允许数据存储和查询/分析等计算任务并行运行。

在ES中，数据存储通常是通过Shard（分片）来实现的。每个Shard是索引的一个子集，负责存储和处理一部分数据。计算任务由Elasticsearch的节点（Node）执行，节点可以运行在不同的服务器上。节点可以同时处理来自多个Shard的查询请求，并将结果聚合返回给用户。

通过这种方式，可以根据实际需求，将数据存储和计算任务分布在不同的硬件上，以提高吞吐量和处理能力。此外，ES还提供了一些功能，如数据备份和恢复，以确保数据的安全性和可靠性。因此，ES可以实现存算分离，提供高效的数据存储和查询/分析能力。

目前ES（Elasticsearch）已经可以实现存算分离。存算分离是一种将数据存储和计算资源分开的设计模式，使得它们可以独立扩展和升级。这种分离有助于提高系统的可伸缩性和灵活性。

在ES中，存算分离可以通过将数据存储在分布式文件系统上实现。这样可以确保数据的可靠性和一致性，同时使得计算资源可以根据需要进行动态分配。通过这种方式，ES可以支持大规模的数据存储和查询操作，并具有良好的扩展性和灵活性。

需要注意的是，实现ES的存算分离需要一定的配置和管理，以确保数据的安全性和可用性。此外，为了充分利用存算分离的优势，还需要对ES的查询性能、数据迁移等方面的技术进行深入研究和优化。

是的，Elasticsearch（ES）已经能够实现存算分离。存算分离是一种存储和计算分离的架构，在这种架构下，资源可以更加弹性，当存储不够的时候只需要扩容存储系统的容量，而计算部分可以独立管理，资源管理粒度更小，管理更加精细化，浪费更少，结果就是总体成本可以更低。同时，这种架构的负载更加突出，抗热点能力更强。

Elasticsearch本身是一种分布式搜索和分析引擎，它使用Kibana进行数据可视化，使用Logstash进行日志集中和预处理，使用Beats进行轻量级数据采集。由于其分布式和可扩展的特性，它可以存储大量的数据并对其进行高效的计算和分析。

因此，通过使用Elasticsearch的分布式存储和计算能力，可以实现存算分离架构，从而更好地应对大规模数据处理和存储的需求。

目前ES已经能够实现存算分离。ES可以通过将数据存储在分布式文件系统上，并由分布式文件系统保证数据的可靠性，来实现存储与计算的分离。这样可以减少写入的开销，提高系统的可扩展性和性能。同时，ES还提供了数据扩容和迁移的功能，使得数据的存储和计算可以独立进行，进一步提高了系统的灵活性和可维护性。因此，ES已经具备了存算分离的能力。

您好，目前阿里云Elasticsearch可以做到存算分离。阿里云Elasticsearch内核增强版使用阿里云深度定制的AliES内核，可以提升ES实例性能和稳定性，优化多场景下的ES使用成本。AliES内核是阿里云深度定制的独立云上内核分支，在100%兼容开源ES特性的基础上，提供云上特有的读写分离、存算分离架构，在写入、存储方面实现大幅性能提升和成本优化

您可以在创建阿里云Elasticsearch实例，可以通过内核增强特性参数选择高级增强功能

详细内容可以参考文档：文档

阿里云的Elasticsearch服务确实实现了存算分离。存算分离是将数据的存储与计算分离开来，以提升数据处理的效率和性能。在阿里云Elasticsearch服务中，这一功能通过读写分离和存算分离的产品特性得以实现。此外，阿里云Elasticsearch还提供了诸如生命周期管理ILM（Index Lifecycle Management）功能，用于实现冷热数据分离，从而在保证集群读写性能的基础上，自动维护集群上的冷热数据。这些增强特性及优化措施进一步提升了阿里云Elasticsearch服务的效能和可靠性。

是的，目前Elasticsearch已经可以实现存算分离。通过将数据存储在分布式文件系统或对象存储服务上，而将计算任务分布在多个节点上，可以实现存储和计算的分离。这样可以提高系统的可扩展性和可靠性，同时降低成本和提高性能。在Elasticsearch中，可以通过配置数据节点和计算节点的分离来实现这种分离架构。