阿里云Elasticsearch智能存储引擎能力再升级,索引存储大小降低超40%!

本文涉及的产品
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
简介: Elastic中国开发者大会2023上,阿里云首次对外公开Elasticsearch全面Serverless化背后的产品技术架构,阿里云Elasticsearch依靠云原生底座技术升级,持续进行内核优化,并在日志场景大幅提升使用性价比,向用户提供更简单、更稳定、更弹性的搜索云服务。

在上周结束的Elastic中国开发者大会2023上,阿里云首次对外公开Elasticsearch全面Serverless化背后的产品技术架构,阿里云Elasticsearch依靠云原生底座技术升级,持续进行内核优化,并在日志场景大幅提升使用性价比,向用户提供更简单、更稳定、更弹性的搜索云服务。

 

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技术突破带来产品持续创新

 

阿里云Elasticsearch为用户提供了一套云原生的运管平台,支持弹性伸缩、智能巡检等,帮助用户轻松应对日常管理运维。通过底层架构升级,进行运管平台云原生化升级,带来更加灵活的集群变更体验,推出的基于全新管控的7.168.5版本,集群创建时间最快可达5分钟。

 

针对日志场景存储数据量大、写入吞吐高,容易出现资源成本高、服务稳定性差的特点,阿里云Elasticsearch团队自研出弹性、高效、低成本的智能存储引擎Openstore。支持根据实际存储数据量按量计费,无须提前预留集群存储容量,真正做到存储ServerlessOpenStore存储支持自定义冷热存储版本与智能混合存储版本,智能混合存储可突破传统冷热分离架构,大幅降低集群数据接入复杂度的同时,进一步降低云上海量数据的存储成本。基于云原生的读写分离、存算分离的技术架构突破,集群写入性能可提升60%,索引存储大小降低40%以上,查询性能提升至少30%

 

阿里云携手Elastic社区共同繁荣生态

 

时序引擎的建立是阿里云与Elastic社区共同建设的成果,也是阿里云携手Elastic共建社区生态的一个缩影。为了满足时序数据的写入TPS高、查询复杂度大、存储成本高的需求,阿里云团队协同Elastic社区共同建设时序引擎这个项目,同时基于内核特点优化时序引擎能力,为阿里云用户带来降本增效的使用体验。通过在阿里云Elasticsearch TimeStream内部定义时序模型,使得索引读写时序数据方式与常规索引相同,降低了使用门槛;通过数据压缩、减少元数据存储、支持DownSample(降采样)的方式极大的降低了存储空间,同时查询性能也获得了质的提升。

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本次大会,阿里云获得Elastic颁发的2023合作伙伴生态特别贡献奖,代表双方合作迈进新阶段。值此阿里云与Elastic合作迈入第六个年头之际,Elastic创始人兼CTO Shay Banon也为双方合作带来寄语。Shay表示:我们和阿里云团队合作十分紧密,阿里云对Elastic新产品8.7版本提供了非常宝贵的建议,其中一位工程师魏子珺贡献了40多个PR,还深入参与讨论Elastic新产品的功能和性能改进。”未来阿里云会与Elastic继续通力合作,共建生态开放之路,为中国用户提供更佳云上搜索使用体验。

相关实践学习
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通过创建登录阿里云Elasticsearch集群,使用DataWorks将MySQL数据同步至Elasticsearch,体验多条件检索效果,简单展示数据同步和信息检索加速的过程和操作。
ElasticSearch 入门精讲
ElasticSearch是一个开源的、基于Lucene的、分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。根据DB-Engines的排名显示,Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎,其次是Apache Solr(也是基于Lucene)。 ElasticSearch的实现原理主要分为以下几个步骤: 用户将数据提交到Elastic Search 数据库中 通过分词控制器去将对应的语句分词,将其权重和分词结果一并存入数据 当用户搜索数据时候,再根据权重将结果排名、打分 将返回结果呈现给用户 Elasticsearch可以用于搜索各种文档。它提供可扩展的搜索,具有接近实时的搜索,并支持多租户。
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