阿里云Elasticsearch 智能化运维实践-低调大师

阿里云Elasticsearch 智能化运维实践

2018-10-24 690

背景

Elasticsearch作为一个开箱即用的搜索引擎，其丰富的功能和极低的使用门槛吸引着越来越多的公司和用户选择它作为搜索和数据分析的工具。用户在运维Elasticsearch集群时往往会遇到很多难题，具体来说有下面列举的几点：

使用方式往往比较粗糙，默认的设置并不适合每一个集群和业务，非精细化的设计将会极大的增加集群隐患；
集群出现问题，无法及时定位原因、寻找解决方案，低效的沟通或者解决问题的方式可能会使得问题变得愈发严重；
ES提供的监控指标繁杂，指标多，意义不明确，需要一定的专业知识才可以理解，缺乏全局视角；
此外，集群潜在的异常无法发现，更不能及时规避风险。

随着越来越多的用户选择使用阿里云ES服务来支持搜索和分析业务，上述这些问题越发明显，用户和实例数量的快速增长，让我们没有太多的精力去逐一对接所有用户的问题，这无形中

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ElasticSearch Tune for disk usage Translation

1.禁用不需要的属性 index：默认情况下，es会对大多数字段进行索引并添加doc值，以便可以直接索引和聚合它们，但是对于一个必须要使用的字段eg：你需要使用foo这个数值型字段展示直方图，那么这个字段永远不会被过滤掉，那么你可以安全地禁用映射中此字段的索引。 PUT index { "mappings": { "_doc": { "properties": { "foo": { "type": "integer", "index": false } } } } }text：该属性在索引中存储了作为文档计分所需要的基本的因素，如果你索引的只是文本而不关注文本分数，那么你可以配置该索引不使用norms参数 PUT index { "mappings": { "_doc": { "properties": { "foo": { "type": "text", "norms": false } } } } }text：默认情况下该属性还存储了frequencies和positions两个属性，第一个属性在积分系统中被使用到，第二个在短语查询中使用到。如果你不需要执行短语查询，那么你可以禁用...

2018-10-25

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资讯谷歌、亚马逊、阿里纷纷入局，边缘计算的潜力如何？从智能手机到可穿戴设备，从医疗到汽车以及工业制造，边缘计算正在上演一个又一个行业传奇，它的落脚点是要让终端成为更智慧的存在——能够实时处理数据、能够低延时做出反馈——这不就是我们期待中的智能设备吗？如此多的深度学习框架，为什么我选择PyTorch？不久前，Facebook 在首届 PyTorch 开发者大会发布了 PyTorch1.0 预览版，标志着这一框架更为稳定可用。从去年年初发布以来，PyTorch 已经成为明星框架，发展速度甚至有力压 TensorFlow 的趋势。据网友统计，在最新的 ICLR 2019 提交论文中，提及 TensorFlow 的论文数量从 228 升到了 266，而提及 PyTorch 的论文数量从 2018 年的 87 激增到了 252，这是否也是

2018-10-26

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