【产品解读】阿里云 Elasticsearch 在日志场景中实现“低成本高性能”
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您将了解:
1、数据写入导致的高并发集群打爆问题,如何解决?
2、TB、PB级数据如何降低存储成本?
3、原生Elasticsearch在时序查询上的瓶颈如何突破?
4、峰谷差异大,如何避免闲置成本?
【全链路云上Elastic Stack 全景图】100%兼容开源,9大独有能力
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寻根问源
日志场景面临的问题
日志场景是Elasticsearch使用中较为常见的场景,而大量日志数据让企业在追求经济效应与性能效应的同时,对产品本身提出了更为苛刻的要求。
1、高并发写入问题:
Elasticsearch在日志数据写入过程中,会同时对主副分片同步写入,还会去写开销较大的trancelog,从而造成Elasticsearch在
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系列文章:Kubernetes日志采集最佳实践
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注意!在python中不要所有操作都用列表
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