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如何减少 Elasticsearch 集群中的分片数量

作者:来自 ElasticAlex Salgado 在本综合指南中了解Elasticsearch分片如何影响集群性能,包括如何获取分片数量、更改默认值以及在需要时减少分片数量。 Elasticsearch 新手?加入我们的Elasticsearch 入门网络研讨会。您还可以开始免费的云试用或立即在您的机器上试用 Elastic。 Elasticsearch 减少分片数量 —— 说明与代码示例 当集群(cluster)中分片(shards)过多时,可以采取一些步骤来减少分片数量。本指南介绍了删除或关闭索引(indices)以及重新索引到更大索引的方法。下面我们将说明如何减少新建索引的分片数量、如何减少已存在索引的分片数量、如何减少主分片数量,以及如何减少基于时间的索引的分片数量。 如何减少新建索引的分片数量 在创建新索引时,应确保新建分片数量配置为尽可能小。 以常见的日志存储场景为例。自 Elasticsearch 7.0 起,默认每个索引有 1 个主分片,这已经是一个显著改进。然而,即使在这种更保守的配置下,你仍可以根据实际数据量进行优化。一个分片通常可以在保持良好性能的情况下容纳 1...

分布式 Multi Agent 安全高可用探索与实践

作者:亦盏 在人工智能加速发展的今天,AI Agent 正在成为推动"人工智能+"战略落地的核心引擎。无论是技术趋势还是政策导向,都预示着一场深刻的变革正在发生。 最近,国务院印发《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》,明确提出"到 2027 年,新一代智能终端和智能体普及率将超过 70%;2030 年突破 90%,智能经济将成为我国经济发展的重要增长极;到 2035 年,全面步入智能经济与智能社会新阶段。" 这一系列目标的背后,正是以 AI Agent 为核心的技术体系逐步走向成熟并大规模落地的信号。 OpenAI 创始人 Andrej Karpathy 曾提出一个经典的三段论,用以描述软件编程范式的演进: 软件 1.0 时代: 通过 Java、Go 等编程语言直接操控 CPU,编写确定性的逻辑。 软件 2.0 时代: 开始训练神经网络,通过调整参数权重来"编程"模型。 软件 3.0 时代: 大模型兴起后,进入了"面向 LLM 编程"的时代------应用的行为不再完全由代码决定,而是由大模型自主推理、决策和执行。 这标志着应用开发形态的根本转变:AI Agent 的运行逻辑,越来...

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