Elasticsearch技术解决方案_最佳实践列表页

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数据分析

互联网、电商Elasticsearch搜索

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迁云

自建ElasticSearch迁移阿里云

基于阿里云OSS和VPN网关,将客户自建ElasticSearch备份至阿里云OSS。

数据分析

基于Elasticsearch的订单检索加速最佳实践

随着企业信息化程度越来越高,核心业务数据存储在传统关系型数据库中不可避免地会遇到一个问题:单表记录不断增多,数据检索速度会变慢,尤其是对中文的模糊查询(建立普通索引完全不起作用)。虽然数据库自身在不断完善,但效果有限且没办法灵活扩展,复杂场景无法应对。 本方案基于阿里云Elasticsearch作为二级索引库,数据集成产品提供Binlog实时订阅,实时解析、增量数据实时更新及二级索引库之间进行数据实时同步,为数据库提供“能力增益”, 不仅能从根本解决主库抗压问题,提升稳定性;同时支持高效率、高性能、高弹性、低成本、多复杂场景的检索加速服务。 解决问题 1. 单表容量瓶颈查询压力大,主库稳定性风险高; 2. 数据库查询并发性弱 3. 数据库横向扩展能力弱 4. 复杂查询无法满足(全文、模糊查询、聚合查询、多维过滤等复杂场景); 方案优势 简单易用:开箱即用,使用门槛低,数据自动备份、多种安全认证、字段级别权限管控。 性能优越:PB级数据准实时搜索引擎,查询结果毫秒级返回。 功能强大:支持多种数据结构的复杂查询及字段级的全文匹配、模糊匹配、同时集成了阿里达摩院NLP分词器等多种分词插件,性能效果双保障。 高弹性低成本:集群一键平滑弹性扩缩容,灵活应对流量峰谷。 API方式可平滑无缝对接用户业务系统。

数据分析
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云上运维

基于Elasticsearch的日志全观测最佳实践

互娱游戏教育行业在线课堂、游戏连麦、游戏直播等场景中,系统会产生大量日志。为保证稳定性及用户体验,需要基于日志数据可视化来监控全链路应用性能、链路异常、故障定位。另外通过业务数据实时数据统计、交互式查询来进行运维管理动作也非常重要。但随着业务发展,流量波动、集群变更弹性不足、数据链路长问题难定位、和成本高等问题成为突出痛点。 适合场景:非常适合在IT运维管理(ITOM)和IT运维分析(ITOA)场景中使用。 方案优势: 体系化产品能力:云上数据及服务高可用、数据存储加密和安全管控, MS级的数据时效性,全链路数据监控S级反馈等端到端ELK服务。 高性能:阿里云ES提供日志场景增强特效,支撑单集群千万级并发写入量、支持秒级日志查询响应。 高弹性:秒级别集群弹性扩缩容。 高可靠:云上/下的服务&多云数据灾备,更强的系统可靠性;服务高可用SLA 99.99%,数据高可用99.9999999%。

数据分析

云速搭部署 Elasticsearch 应用

本实践通过云速搭实现一个 DTS+Elasticsearch 的搜索引擎架构,构建一个快速分析和检索 业务数据的系统。

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机器学习

大模型RAG对话系统部署

大语言模型(LLM)在生成准确和实时的回复方面存在局限性,不适合直接用于需要精确信息的客服或问答等场景。当前业界普遍采用基于检索增强的RAG技术来改善LLM的表现。该方法通过结合LLM的归纳生成能力和向量检索库的检索能力,增强对用户查询的理解,并产生更加可靠的回复。

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