一、了解产品
（一）、简介
阿里云 Elasticsearch Serverless 是阿里云自主研发的 Elasticsearch 即服务产品。作为首个国产Elasticsearch 即服务，它是基于开源 Elasticsearch 构建的全托管服务。
（二）、主要特性
1. 开箱即用，按需付费，弹性扩容缩容，降低资源浪费
用户不需要提前进行资源规划，可根据实际业务情况弹性调整资源，避免资源浪费和不足。
2. 自动运维，无需用户操心集群运维问题
作为全托管服务，阿里云 Elasticsearch Serverless 完全由阿里云运维，用户不需要关心集群运维。
3. 内置开源组件，提供商业版特性
内置 Elasticsearch、Kibana、Logstash 等开源组件，还与 Elastic 合作提供免费的商业版插件 X-Pack。
4. 企业级 SLA，确保业务稳定运行
提供企业级服务等级协议，确保核心指标的稳定性。
5. 网络增强，确保服务安全
默认启用 VPC 网络，实例与虚拟私有云下资源互通，方便用户访问内网资源。
（三）、典型应用场景
适用于日志分析、搜索建议、数据分析等场景，尤其适合业务需求波动较大的场景。业务波动较大场景下，开源自建Elasticsearch和ElasticsearchServerless的资源使用和规格变化情况如下图所示。从图中可以看出，开源Elasticsearch在业务低峰期存在较多的资源冗余浪费，在业务高峰期可能存在资源不足影响业务稳定性的问题。
二、操作实践
最近杭州也在举办亚运会，昨天看了男团乒乓决赛，中国和韩国对决，三比零零封了，在激动之余脑海里想象了一副画面，就是中国乒乓大球拍力压韩国乒乓小球拍，还联想到了中秋节马上到了，看看能不能通过es向量检索以文搜图来做，顺便也测试一下检索分析服务的能力，检索文字是：中国乒乓中秋节
（一）、Elasticsearch配置操作
1. 在阿里云控制台上，进入Elasticsearch实例所在的地域页面，找到实验需要使用的ES实例。
2. 点击实例ID或“管理”按钮，进入实例详情页，查看该实例的专有网络、私网地址、私网端口等信息。
3. 进入安全配置页面，确认VPC私网访问白名单包含了ES实例所在专有网络的全部网段。专有网络网段可以在VPC控制台查看:https://vpc.console.aliyun.com/vpc/
4. 在左侧导航栏，选择“配置与管理” > “可视化控制”进入Kibana配置页面。
5. 在Kibana区域，点击“修改配置”，配置Kibana的公网访问白名单。在访问配置区域，点击Kibana公网访问白名单右侧的“修改”。
6. 在修改白名单面板，点击“default”分组右侧的“配置”。在弹出对话框中，删除默认的IP地址后，将本地设备的公网IP地址添加至白名单，点击“确认”。
7. 返回集群管理页面，在Kibana区域，点击“公网入口”。使用默认账号elastic和实例创建时设置的密码进行登录。
8. 登录成功后，通过快照恢复的方式，将公共阿里云OSS存储桶中的数据集和机器学习模型导入当前ES实例。
9. 在左侧菜单栏的索引管理页面确认数据大小正确后，进入机器学习模型管理页面进行部署。
10. 测试模型响应，若能够正确将文本转换为向量，则说明模型部署成功。
（二）、为SAE应用绑定负载均衡
1. 在SAE控制台的应用基本信息页面，点击“添加公网SLB访问”。
2. 在弹出对话框中，选择复用已有的CLB资源或新建，配置HTTP端口和容器端口，点击“确认”。
3. 添加完成后，记录分配的公网SLB的IP地址和端口。
4. 在浏览器访问记录的IP和端口，进入应用页面。可以在搜索框中输入文本中秋节中国乒乓进行图片搜索，或点击“搜索相似图片”实现图像相似性搜索，我这挑了两个比较好看的送给大家。
三、测评体验
（一）、Elasticsearch Serverless服务体验评测
1)文档与内部引导帮助充分
在使用过程中，官方提供的文档非常详细和全面，涵盖快速入门、最佳实践、API参考等方面。同时控制台也提供友好的内部引导，使我能够快速上手使用该服务。
2)功能完备，满足预期
Elasticsearch Serverless在开源兼容性、检索性能、Kibana可视化等方面均符合预期，完全兼容开源Elasticsearch功能，检索响应速度快，实时可视化分析门槛低。
3)业务场景扩展性强
该服务非常适合我们的日志采集、分析和可视化场景。同时，其弹性扩缩容和按需计费特性，也使其易于应用于数据波动性较大的业务场景。
4)建议增加连接其他数据库的功能
如果能增加直接连接和分析MySQL、SQLServer等外部数据库数据的功能，将进一步增强其业务应用场景。
（二）、Elasticsearch Serverless服务最佳实践测评
1)进行了基于Elasticsearch向量检索的以文搜图实践
我使用了阿里云Elasticsearch作为支持向量近邻搜索的向量查询引擎，结合在Elasticsearch实例部署开源模型，将查询文本的语义特征向量化的方式，将文本和图片映射到同一个向量空间，实现图片和文本的跨模态相似性比对检索，搭建基于向量检索的以文搜图的搜索服务原型，并使用阿里云Serverless 应用引擎 SAE实现了前端web应用demo。
2)显著降低使用成本
该服务的按需计费方式，使我们只需为实际使用的资源付费，大幅降低了使用成本，应用ElasticsearchServerless进行日志处理，日志处理效率预计提升90%，使用Elasticsearch Serverless优化搜索服务，页面响应时间下降了50%。
3)可以与数据湖产品结合
Elasticsearch Serverless可与数据湖AnalyticalDB等产品结合，构建强大的日志分析平台。
（三）、形态对比测评
1)性能表现优秀
相比于其他厂商的ES Serverless服务，阿里云的检索性能更优秀，查询响应更快。
2)弹性扩缩容更灵活
资源可以弹性到单个CPU核，更贴近业务实际需求，避免资源浪费。
3)可视化分析更友好
Kibana界面更友好，门槛更低，非IT人员也可以快速上手。
4)文档资料更丰富
提供大量案例、操作指南、API文档，有力支撑使用。
5)稳定性优越
相比其他厂商，阿里云SLA确保核心指标稳定性达99.95%，系统故障率极低。
6)安全性更高
默认启用VPC网络，实例与虚拟私有云下资源互通，数据接口不对公网开放，确保服务安全。
7)商业特性更丰富
免费提供机器学习、安全、告警等商业版X-Pack功能。其他厂商则需要额外购买许可。
8)全球部署更广泛
支持一致性体验的全球部署，节点覆盖面广，确保业务顺畅运行。
