为了减少运维成本,我们开发了自动化管理平台 LOM。通过不断丰富规则, 对集群进行全自动的自我修复。针对用户的一些不正确的使用:例如文档的 Dynamic Mapping 设定导致单个文档字段总数过多,索引分片数据分布不 均衡,副本分片设置不当,Pronto Diagnostics Tool 都能够发现这些潜在问 题并及时给用户发送错误诊断报告,提供相关的解决方法。另外,我们还对 Elasticsearch 和 Kibana 进行了扩展。例如 Pronto 和 eBay 内部的 AI 团队合 作,通过开发插件的方式,集成机器学习能力,为内部用户提供了开箱即用的时 序性数据的异常检测能力。
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