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访谈：2亿+ vivo 手机背后搜索服务平台的故事

了解 Crimson Macaw 如何使用 Canvas 和 Elastic Cloud 在伦敦斯坦斯特德机场 (STN) 实施机场安全运营仪表板。

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Monitoring Airport Security Operations with Canvas & Elasticsearch

借助 Canvas 和 Elasticsearch 监测机场安全运营

了解如何使用 Logstash 或定制 Python 脚本从 Elasticsearch 中检测并移除重复文档。

<p>将数据导入 Elasticsearch 的很多系统都将利用 <a href="/guide/en/elasticsearch/reference/current/docs-index_.html#_automatic_id_generation">Elasticsearch 为新插入的文档自动生成 ID 值</a>。但是，如果数据源将同一文档多次意外发送到 Elasticsearch，并且对于 Elasticsearch 插入的每个文档都使用了这种自动生成的 <code>_id</code> 值，那么这个文档就会使用不同的 <code>_id</code> 值在 Elasticsearch 中存储多次。如果发生此情况，可能就需要查找并移除此类重复文档。因此，在本篇博文中，我们将介绍如何通过以下两种方法从 Elasticsearch 中检测并移除重复文档：(1) 使用 Logstash；(2) 使用以 Python 语言编写的定制代码。
</p><h2>示例文档结构</h2><p>就本篇博文而言，我们假设 Elasticsearch 集群中的文档具有以下结构。此结构对应的数据集包含多个表示股市交易的文档。
</p><pre class="prettyprint">   {
      "_index": "stocks",
      "_type": "doc",
      "_id":"6fo3tmMB_ieLOlkwYclP",
      "_version":1,
      "found": true,
      "_source": {
        "CAC":1854.6,
        "host":"Alexanders-MBP",
        "SMI":2061.7,
        "@timestamp":"2017-01-09T02:30:00.000Z",
        "FTSE":2827.5,
        "DAX":1527.06,
        "time":"1483929000",
        "message":"1483929000,1527.06,2061.7,1854.6,2827.5\r",
        "@version":"1"
      }
    }
</pre><p>鉴于这个示例文档结构，在本篇博文中，我们主观假设：如果多个文档的 <code>["CAC", "FTSE", "SMI"]</code> 字段具有相同的值，则它们相互重复。
</p><h2>使用 Logstash 删除重复的 Elasticsearch 文档</h2><p>Logstash 可用于从 Elasticsearch 索引中检测并移除重复文档。有关此项技术的描述，请参阅<a href="/cn/blog/logstash-lessons-handling-duplicates">介绍如何使用 Logstash 处理重复文档的博文</a>，这里我们将仅演示一个应用此方法的具体示例。
</p><p>在下面的示例中，我编写了一个简单的 Logstash 配置，从 Elasticsearch 集群上的索引中读取文档，然后使用<a href="/guide/en/logstash/current/plugins-filters-fingerprint.html">指纹筛选器</a>根据 <code>["CAC", "FTSE", "SMI"]</code> 字段的哈希为每个文档计算一个唯一的 <code>_id</code> 值，最后将每个文档写回到同一 Elasticsearch 集群上的新索引，这样重复的文档将被写入同一 <code>_id</code>，并随之被删除。
</p><p>此外，只需稍加修改，同样的 Logstash 筛选器还可应用于写入新建索引的未来文档，以确保几乎实时地移除重复文档。为实现这一目的，可以更改以下示例中的输入部分，以接受来自实时输入源的文档，而不是从现有索引中拉取文档。
</p><p>请注意，使用定制 <code>_id</code> 值（即不是由 Elasticsearch 生成的 <code>_id</code>）将会对索引操作的<a href="/guide/en/elasticsearch/reference/master/tune-for-indexing-speed.html#_use_auto_generated_ids">写入性能造成一定影响</a>。
</p><p>另外值得注意的是，在理论上，根据所使用的哈希算法，这个方法可能会导致 <code>_id</code> 值的<a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Collision_(computer_science)">哈希冲突</a>数不为零，这可能会使两个不同的文档被映射到同一 <code>_id</code>，从而导致其中一个文档丢失。对于大部分实践用例，发生哈希冲突的可能性极低。对不同哈希函数的详细分析不在本博文讨论范围之内，但应仔细考虑指纹筛选器中使用的哈希函数，因其对采集性能和哈希冲突数都将有影响。
</p><p>下面介绍了一个使用指纹筛选器对现有索引进行重复文档删除的简单 Logstash 配置。
</p><pre class="prettyprint">input {
  # Read all documents from Elasticsearch 
  elasticsearch {
    hosts =&gt; "localhost"
    index =&gt; "stocks"
    query =&gt; '{ "sort": [ "_doc" ] }'
  }
}
# This filter has been updated on February 18, 2019
filter {
    fingerprint {
        key =&gt; "1234ABCD"
        method =&gt; "SHA256"
        source =&gt; ["CAC", "FTSE", "SMI"]
        target =&gt; "[@metadata][generated_id]"
    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;concatenate_sources =&gt; true # &lt;-- New line added since original post date
    }
}
output {
    stdout { codec =&gt; dots }
    elasticsearch {
        index =&gt; "stocks_after_fingerprint"
        document_id =&gt; "%{[@metadata][generated_id]}"
    }
}
</pre><h2>用于删除 Elasticsearch 重复文档的定制 Python 脚本</h2><h3>一种节省内存的方法</h3><p>如果不使用 Logstash，则可以使用定制 Python 脚本有效地完成重复文档删除。对于这种方法，我们将计算定义为唯一标识文档的 <code>["CAC", "FTSE", "SMI"]</code> 字段的哈希。然后，我们将此哈希用作 Python 字典中的一个键，其中每个字典条目的关联值将是映射到同一哈希的文档 <code>_ids</code> 的数组。
</p><p>如果多个文档具有相同哈希，则可以删除映射到同一哈希的重复文档。或者，如果担心可能会发生<a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Collision_(computer_science)">哈希冲突</a>，则可以检查映射到同一哈希的文档内容，以查看文档是否确实相同，确认后再删除重复文档。
</p><h3>检测算法分析</h3><p>对于一个大小为 50GB 的索引，如果假设索引包含的文档平均大小为 0.4 KB，则该索引中将有 1.25 亿个文档。在这种情况下，如果使用 128 位 md5 哈希将删除重复的数据结构存储在内存中，则所需内存量约为 128 位 x 1.25 亿 = 2GB 内存，再加上 160 位 <code>_ids</code> 还需要 160 位 x 1.25 亿 = 2.5 GB 内存。因此，这一算法将需要约 4.5GB RAM 才能将所有相关数据结构保留在内存中。此时，如果可以应用下节所讨论的方法，则可以大大减少内存占用。
</p><h3>算法增强功能</h3><p>在这部分中，我们将介绍一个算法增强功能，用于减少内存使用量并持续移除新的重复文档。
</p><p>如果您存储的是时序数据，并且知道重复文档仅在短时间内彼此重复，则可通过对索引中的文档子集重复执行此算法（其中每个子集对应一个不同的时间范围）来改进其内存占用情况。例如，如果您有一年的数据，则可以使用日期时间字段上的<a href="/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-range-query.html">范围查询</a>（在<a href="/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-filter-context.html">筛选器上下文</a>中，用于获得最佳性能），一次一周地遍历您的数据集。这就要求该算法执行 52 次（针对每周数据集执行一次），在这种情况下，这种方法可以将极端情况下的内存占用减少 52 倍。
</p><p>在上例中，您可能会担心检测不到跨周的重复文档。让我们假设您知道重复文档的间隔不能超过 2 小时，那么，您需要确保每次执行的算法都包含与前一次执行算法分析的最后一组文档重叠 2 小时的文档。因此，在上述的每周示例中，您需要查询 170 小时（1 周 + 2 小时）的时序文档，才可确保不漏掉任何重复文档。
</p><p>如果要持续定期从索引中清除重复文档，则可以对最近收到的文档执行这个算法。与上述逻辑相同，确保分析中包含最近接收的文档，并且与稍旧文档足够重叠，以确保不会无意中漏掉重复文档。
</p><h3>用于检测重复文档的 Python 代码</h3><p>以下代码演示了如何高效评估文档，以查看它们是否相同，然后根据需要删除。但是，为了防止意外删除文档，在这个示例中，我们不会实际执行删除操作。包含此功能很容易，
</p><p>也可以<a href="https://github.com/alexander-marquardt/deduplicate-elasticsearch">在 github 中找到</a>用于从 Elasticsearch 中删除重复文档的代码。
</p><pre class="prettyprint">#!/usr/local/bin/python3
import hashlib
from elasticsearch import Elasticsearch
es = Elasticsearch(["localhost:9200"])
dict_of_duplicate_docs = {}
# The following line defines the fields that will be
# used to determine if a document is a duplicate
keys_to_include_in_hash = ["CAC", "FTSE", "SMI"]
# Process documents returned by the current search/scroll
def populate_dict_of_duplicate_docs(hits):
    for item in hits:
        combined_key = ""
        for mykey in keys_to_include_in_hash:
            combined_key += str(item['_source'][mykey])
        _id = item["_id"]
        hashval = hashlib.md5(combined_key.encode('utf-8')).digest()
        # If the hashval is new, then we will create a new key
        # in the dict_of_duplicate_docs, which will be
        # assigned a value of an empty array.
        # We then immediately push the _id onto the array.
        # If hashval already exists, then
        # we will just push the new _id onto the existing array
        dict_of_duplicate_docs.setdefault(hashval, []).append(_id)
# Loop over all documents in the index, and populate the
# dict_of_duplicate_docs data structure.
def scroll_over_all_docs():
    data = es.search(index="stocks", scroll='1m',  body={"query": {"match_all": {}}})
    # Get the scroll ID
    sid = data['_scroll_id']
    scroll_size = len(data['hits']['hits'])
    # Before scroll, process current batch of hits
    populate_dict_of_duplicate_docs(data['hits']['hits'])
    while scroll_size &gt; 0:
        data = es.scroll(scroll_id=sid, scroll='2m')
        # Process current batch of hits
        populate_dict_of_duplicate_docs(data['hits']['hits'])
        # Update the scroll ID
        sid = data['_scroll_id']
        # Get the number of results that returned in the last scroll
        scroll_size = len(data['hits']['hits'])
def loop_over_hashes_and_remove_duplicates():
    # Search through the hash of doc values to see if any
    # duplicate hashes have been found
    for hashval, array_of_ids in dict_of_duplicate_docs.items():
      if len(array_of_ids) &gt; 1:
        print("********** Duplicate docs hash=%s **********" % hashval)
        # Get the documents that have mapped to the current hashval
        matching_docs = es.mget(index="stocks", doc_type="doc", body={"ids": array_of_ids})
        for doc in matching_docs['docs']:
            # In this example, we just print the duplicate docs.
            # This code could be easily modified to delete duplicates
            # here instead of printing them
            print("doc=%s\n" % doc)
def main():
    scroll_over_all_docs()
    loop_over_hashes_and_remove_duplicates()
main()
</pre><h2>结论</h2><p>在本篇博文中，我们演示了两种在 Elasticsearch 中删除重复文档的方法。第一种方法使用 Logstash 移除重复文档，第二种方法使用定制 Python 脚本查找并移除重复文档。
</p><p>如果对 Elasticsearch 重复文档删除或任何其他 Elasticsearch 相关主题有疑问，请在<a href="https://discuss.elastic.co/">讨论论坛</a>中查看各种宝贵见解和信息。
</p>

memory-elasticsearch-compute-storage-computer-thumbnail.jpg

memory-computer-storage-elasticsearch-compression-full-bleed.jpg

How to Find and Remove Duplicate Documents in Elasticsearch

如何在 Elasticsearch 中查找并移除重复文档

使用 Elasticsearch 和 Kibana 中内置的示例数据集，了解如何使用 Canvas 的数据表和故障排查元素。

canvas_debug_banner.jpg

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Canvas: Data Table and Debug Elements

Canvas：“Data Table”（数据表）和“Debug”（故障排查）元素

<p>随着 Elastic Stack <a href="/cn/blog/elastic-stack-6-5-0-released">6.5</a> 版的发布，我们很高兴地宣布 <a href="/cn/beats/heartbeat">Heartbeat</a> 正式推出。Heartbeat 最初在 2017 年 1 月的公测版中引入，是一款轻量型采集器，与我们其他的 Beat（<a href="/cn/beats/metricbeat">Metricbeat</a>、<a href="/cn/beats/filebeat">Filebeat</a>、<a href="/cn/beats/winlogbeat">Winlogbeat</a> 等）类似，但它是专门针对运行时间监测而设计的。
</p><p>Heartbeat 既可以从网络内部运行，也可以从网络外部运行。它只需获得所需 HTTP、TCP 或 ICMP 端点的网络访问权限即可。配置也非常简单，只需向 Heartbeat 提供要监测的 URL 列表就足够了。Heartbeat 会执行定期检查来验证端点是处于运行还是关闭状态，然后将此信息以及其他有用的指标报告给 ElasticSearch。此信息将自动显示在预构建的 Kibana 仪表板中，以便进行统包运行时间监测。
</p><p>下面让我们仔细看看如何设置 Heartbeat 以及将其与 Elastic Stack 一起使用。
</p><h2>安装 Heartbeat</h2><p>若要安装 Heartbeat，您需要为平台下载并解压缩预构建的可执行文件。在本示例中，我将使用 macOS，但<a href="/guide/en/beats/heartbeat/6.5/heartbeat-installation.html">我们也支持很多其他操作系统</a>，因此，请使用适合您的系统的命令。
</p><p>下载并解压缩最新版本的 Heartbeat：
</p><pre class="prettyprint">curl -l -O https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/heartbeat/heartbeat-6.5.0-darwin-x86_64.tar.gz
tar xzvf heartbeat-6.5.0-darwin-x86_64.tar.gz
</pre><h2>配置运行时间监测</h2><p>为了让 Heartbeat 知道要检查哪些服务，需要提供一个 URL 列表。这项配置是在 <em>/heartbeat</em> 文件夹下的 <em>heartbeat.yml</em> 文件中指定的。&nbsp;下面是一个使用 Heartbeat 检查多个 HTTP 的示例，检查频率为每 10 秒运行一次：
</p><pre class="prettyprint"># Configure monitors
heartbeat.monitors:
- type: http
  # List or urls to query
  urls:
        - "https://www.elastic.co"
        - "https://discuss.elastic.co"
  # Configure task schedule
  schedule: '@every 10s'
</pre><p>除了 HTTP/S 监测，Heartbeat 还可以执行 TCP 和 ICMP 检查，让您能够更好地洞察服务的不同层。在 Heartbeat 中，我们还可以定义附加检查层，例如，使用 HTTP/S 监测，可以检查响应代码、正文和标头。使用 TCP 监测，我们可以定义端口检查和字符串检查。
</p><pre class="prettyprint">heartbeat.monitors:
- type: http
# List or urls to query
  urls: ["http://localhost:9200"]
  # request details:
  check.request:
       method:GET
  check.response:
       body:"You Know, for Search"
# Configure task schedule
  schedule: '@every 10s'
</pre><p>下面是一个 HTTP 正文检查示例，其中 Heartbeat 将在 http://localhost:9200（配置中指定的唯一 URL）查找字符串“You Know, for Search”。
</p><p>在所有 Heartbeat 监测中，我们可以定义附加参数，例如，<code>name</code>、<code>timeout</code> 和 <code>schedule</code>。您可以在<a href="/guide/en/beats/heartbeat/6.5/configuration-heartbeat-options.html">配置 Heartbeat</a> 文档中找到完整的配置说明。
</p><p>配置的最后一步是设置 Heartbeat 输出，也就是要将数据发送到的位置。支持的输出包括自管理 Elasticsearch 集群、Elastic Cloud、Logstash，等等。&nbsp;在本示例中，我会将 Heartbeat 数据发送到我的本地 Elasticsearch 实例（“localhost:9200”）：
</p><pre class="prettyprint">output.elasticsearch:
# Array of hosts to connect to.
  hosts: ["localhost:9200"]
 # Optional protocol and basic auth credentials.
 #protocol: "https"
 username: "elastic"
  password: "changeme"
</pre><p>您可以在 <em>heartbeat.reference.yml</em> 文件中找到一个包含完整配置的示例文件。
</p><h2>首次启动 Heartbeat</h2><p>Heartbeat 附带了很多预构建的仪表板，可提供大量现成有价值的内容。我们使用以下命令来设置仪表板并运行 Heartbeat：
</p><p><strong>在 Kibana 中设置 Heartbeat 仪表板</strong>（可选，只需要运行一次）
</p><pre class="prettyprint">./heartbeat setup --dashboards
</pre><p><strong>运行 Heartbeat：</strong>
</p><pre class="prettyprint">./heartbeat -e
</pre><p>一旦 Heartbeat 开始运行，它就会检查您配置的 URL 列表，将信息发送回 Elastic Stack，并预填充 Kibana 仪表板。
</p><h2>在 Kibana 中可视化运行时间数据</h2><p>在您打开 Kibana 后，当选择 Heartbeat 索引时，就会在“Discover”（发现）选项卡中看到 Heartbeat 信息（默认为 <em>heartbeat-*</em>）：
</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt5f1a72995da64f21/5c304c38b7017c456eff096d/uptime1.png" data-sys-asset-uid="blt5f1a72995da64f21" alt="" style="display: block; margin: auto;">
</p><p>在众多仪表板中，您将可以找到“Heartbeat HTTP monitoring”（Heartbeat HTTP 监测）仪表板，其中已填充 Heartbeat 发送的所有信息：
</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltc42315903e82183d/5c304c336e9992e16f529927/uptime2.png" data-sys-asset-uid="bltc42315903e82183d" alt="" style="display: block; margin: auto;">
</p><p>这是默认的 Heartbeat 仪表板：
</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blte098f9f798dac124/5c304c2fc05f480270a742b4/uptime3.jpg" data-sys-asset-uid="blte098f9f798dac124" alt="" style="display: block; margin: auto;">
</p><p>在左上角，您会看到一个表，其中列出了所有受 Heartbeat 监测的端点及其响应时间。在右上角，您会看到监测状态代码的摘要信息，在它下面是附加图表，用于表示处于运行或关闭状态的监测器的百分比、随时间变化的响应时间和随时间变化的检查次数。
</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltf87fdf066c90276f/5c304c2cc599e169662410e2/uptime4.png" data-sys-asset-uid="bltf87fdf066c90276f" alt="" style="display: block; margin: auto;">
</p><p>Heartbeat 仪表板是交互式的。使用默认的 Heartbeat 仪表板，您可以通过单击监测器关闭部分（位于右上角的“HTTP monitors status”（HTTP 监测状态）饼图中的红色切片部分），轻松检测特定端点是运行还是关闭。单击它，将会在仪表板上应用一个筛选器，只显示处于关闭状态的监测器。
</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt83ee08b9cb1e606c/5c304c27c0508d076e1712cd/uptime5.png" data-sys-asset-uid="blt83ee08b9cb1e606c" alt="" style="display: block; margin: auto;">
</p><p>您可以定制 Heartbeat Kibana 仪表板和可视化效果，以满足自己的需要。要开始定制操作，请单击仪表板右上角的“Edit”（编辑）按钮，单击各个可视化上的齿轮，然后选择“Edit Visualization”（编辑可视化）。此外，您还可以基于 Heartbeat 数据创建新的可视化效果，将 Heartbeat 指标与其他日志、指标和 APM 数据源结合起来，并将它们添加到您喜欢的任何操作仪表板中。
</p><h2>将 Heartbeat 数据与其他操作数据源组合</h2><p>在对中断进行分类时，通过将 Heartbeat 数据与其他数据源（如 Metricbeat，Filebeat 和 APM）组合在一起，能够提供重要的信息。Heartbeat 会在特定服务关闭时通知您，Metricbeat和 APM 可以为您提供潜在的嫌疑对象，它可以显著缩短 MTTR，并让团队集中精力共同解决问题，而不是在工作区内相互指责。
</p><p>请访问我们的<a href="/cn/solutions">解决方案页</a>，了解有关日志、指标和 APM 解决方案的详细信息。
</p><p>下面是一个 Kibana 仪表板示例，其中将 Heartbeat（上面两个面板）和 Metricbeat（下面两个面板）的指标组合在了一起。
</p><ul>
	<li>在<u>左侧</u>，您可以看到，每当 Heartbeat 检测到端点关闭时，Metricbeat 就会通过 Nginx 模块检测到越来越多的错误。</li>
	<li>在<u>右侧</u>，我们可以清楚地看到，每当 HTTP ping 时间增加时，Metricbeat 就会在 NGINX 服务器中检测到高请求率。</li>
</ul><p>通过观察这种巧合，我们可以得出这样的结论：请求率的大幅飙升将会触发 Nginx 错误，进而导致 Heartbeat 检查失败：
</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blte57f75ff274d5d9c/5c304c23760e7f7a666d68c5/uptime6.jpg" data-sys-asset-uid="blte57f75ff274d5d9c" alt="" style="display: block; margin: auto;">
</p><h2>警报和异常检测</h2><p>您可以使用<a href="/cn/what-is/kibana-alerting">警报功能</a>，根据 Heartbeat 监测数据来获取有关中断或性能降级的警报和通知。此外，您还可以使用 Elastic Stack 的<a href="/cn/what-is/elasticsearch-machine-learning">Machine Learning</a> 功能，根据 Heartbeat 数据的时序分析来检测任何异常。有关更详细的介绍，敬请期待我的下一篇 Heartbeat 博文。
</p><h2>总结</h2><p>监测是一项艰巨的工作。您需要快速识别问题，发出警告并加以解决。如果您当前在使用多个迥然不同的工具跨应用程序和基础架构来获得可见性，那么您的任务可能会更加艰巨。
</p><p>在 Elastic Stack 中现有日志、指标和 APM 功能的基础上，Heartbeat 添加了有效的运行时间监测功能。您可以单独使用它，或者将其与 ElasticSearch 中其他有价值的操作数据源相结合，让您不错过任何一个监测机会！
</p><h2>Heartbeat 资源</h2><p>好了，就这么简单！希望这个概述能对您有所裨益。要开始操作，请<a href="/cn/downloads/beats/heartbeat">下载 Heartbeat</a> 并阅读相关<a href="/guide/en/beats/heartbeat/6.5/index.html">文档</a>，以对该功能有一个更深入的了解。体验 Heartbeat 其中一个最快的方法是：将您的运行时间数据发送到 <a href="/cn/cloud">Elastic Cloud</a> 上的 <a href="/cn/cloud/elasticsearch-service">Elasticsearch 服务</a> — 这些项目的创建者提供托管 Elasticsearch 和 Kibana。
</p>如果您有任何疑问，请在 Heartbeat <a href="https://discuss.elastic.co/c/beats/heartbeat">讨论</a>论坛上与我们联系；如果您发现任何问题或希望提交增强请求，请在 <a href="https://github.com/elastic/beats/issues?utf8=%E2%9C%93&q=is%3Aissue+is%3Aopen+label%3AHeartbeat+">Github</a> 中提交。

heartbeat_banner.jpg

heartbeat_thumb.jpg

Uptime Monitoring with Heartbeat and the Elastic Stack

使用 Heartbeat 和 Elastic Stack 进行运行时间监测

将您既有的仪表板、可视化和其他已保存对象迁移至 Kibana Spaces，以便充分利用 Kibana Spaces 的强大功能。

kibana_spaces_banner.jpg

kibana_spaces_thumb.jpg

How to Migrate to Kibana Spaces

如何迁移至 Kibana Spaces

使用 Kibana Spaces 整理您的仪表板、可视化和其他已保存对象。

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</p><p>&#x60A8;&#x968F;&#x65F6;&#x53EF;&#x4EE5;&#x5728; Kibana &#x5BFC;&#x822A;&#x680F;&#x5DE6;&#x4E0B;&#x65B9;&#x67E5;&#x770B;&#x76EE;&#x524D;&#x6240;&#x5728;&#x7684;&#x7A7A;&#x95F4;&#x3002;&#x60A8;&#x8FD8;&#x53EF;&#x4EE5;&#x4ECE;&#x90A3;&#x91CC;&#x524D;&#x5F80; Spaces &#x7BA1;&#x7406; UI &#x5E76;&#x521B;&#x5EFA;&#x4E00;&#x4E2A;&#x65B0;&#x7A7A;&#x95F4;&#x3002;&#xA0;&#x5355;&#x51FB;&#x201C;Create Space&#x201D;&#xFF08;&#x521B;&#x5EFA;&#x7A7A;&#x95F4;&#xFF09;&#x6309;&#x94AE;&#x3002;</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blte41d22fd7d62b3aa/5c304bea3fdf8ce26f0c0833/spaces-gif.gif" data-sys-asset-uid="blte41d22fd7d62b3aa" alt="spaces-gif.gif"></p><figcaption>&#x7A7A;&#x95F4;&#x7BA1;&#x7406;&#x5C4F;&#x5E55;&#x3002;&#x60A8;&#x5728;&#x8FD9;&#x91CC;&#x53EF;&#x4EE5;&#x521B;&#x5EFA;&#x3001;&#x7F16;&#x8F91;&#x548C;&#x5220;&#x9664;&#x7A7A;&#x95F4;&#x3002;</figcaption><p>&#x73B0;&#x5728;&#x4E3A;&#x5176;&#x547D;&#x540D;&#xFF0C;&#x5E76;&#x9009;&#x4E00;&#x4E2A;&#x60A8;&#x559C;&#x6B22;&#x7684;&#x56FE;&#x7247;&#x8FDB;&#x884C;&#x5B9A;&#x5236;&#xFF1A;</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt9e31490774d4687a/5c304d8fe71ce40c6e4ad97d/kibana-create-space.png" data-sys-asset-uid="blt9e31490774d4687a" alt="&#x201C;Create space&#x201D;&#xFF08;&#x521B;&#x5EFA;&#x7A7A;&#x95F4;&#xFF09;&#x5C4F;&#x5E55;&#x3002;" "="">
</p><figcaption>&#x201C;Create space&#x201D;&#xFF08;&#x521B;&#x5EFA;&#x7A7A;&#x95F4;&#xFF09;&#x5C4F;&#x5E55;&#x3002;</figcaption><h4>&#x5173;&#x4E8E; URL &#x8BC6;&#x522B;&#x7B26;&#x7684;&#x4E00;&#x70B9;&#x5907;&#x6CE8;</h4><p>&#x6B64;&#x8BC6;&#x522B;&#x7B26;&#x4F1A;&#x6210;&#x4E3A; Kibana URL &#x7684;&#x4E00;&#x90E8;&#x5206;&#x3002;&#x521B;&#x5EFA;&#x7A7A;&#x95F4;&#x65F6;&#x60A8;&#x53EF;&#x4EE5;&#x5B9A;&#x5236;&#x6B64; URL&#xFF0C;&#x4F46;&#x662F;&#x4E00;&#x65E6;&#x521B;&#x5EFA;&#x5B8C;&#x6210;&#xFF0C;&#x60A8;&#x4FBF;&#x4E0D;&#x80FD;&#x518D;&#x5BF9;&#x5176;&#x8FDB;&#x884C;&#x66F4;&#x65B0;&#x3002;
</p><h3>&#x6211;&#x73B0;&#x5728;&#x5728;&#x54EA;&#x91CC;&#xFF1F;</h3><p>&#x60A8;&#x968F;&#x65F6;&#x53EF;&#x4EE5;&#x67E5;&#x770B; Kibana &#x5BFC;&#x822A;&#x680F;&#x4EE5;&#x4E86;&#x89E3;&#x60A8;&#x76EE;&#x524D;&#x6240;&#x5728;&#x7684;&#x7A7A;&#x95F4;&#x3002;&#x5355;&#x51FB;&#x7A7A;&#x95F4;&#x56FE;&#x7247;&#x5C06;&#x4F1A;&#x51FA;&#x73B0;&#x4E00;&#x4E2A;&#x83DC;&#x5355;&#xFF0C;&#x901A;&#x8FC7;&#x6B64;&#x83DC;&#x5355;&#x60A8;&#x53EF;&#x4EE5;&#x5207;&#x6362;&#x5230;&#x5176;&#x4ED6;&#x7A7A;&#x95F4;&#x3002;
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	</td>
</tr>
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	</td>
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	</td>
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	</td>
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</p><h3>&#x786E;&#x4FDD;&#x7A7A;&#x95F4;&#x5B89;&#x5168;&#x7684;&#x793A;&#x4F8B;</h3><h4>&#x793A;&#x4F8B;&#xFF1A;&#x62E5;&#x6709;&#x6240;&#x6709;&#x7A7A;&#x95F4;&#x7684;&#x5168;&#x90E8;&#x6743;&#x9650;</h4><p>&#x5C06;&#x6700;&#x4F4E;&#x6743;&#x9650;&#x8BBE;&#x7F6E;&#x4E3A;&#x201C;all&#x201D;&#xFF08;&#x5168;&#x90E8;&#xFF09;&#x4F1A;&#x6388;&#x4E88;&#x5BF9;&#x6240;&#x6709;&#x7A7A;&#x95F4;&#x7684;&#x8BBF;&#x95EE;&#x6743;&#x9650;&#x3002;&#x5982;&#x91C7;&#x7528;&#x6B64;&#x8BBE;&#x7F6E;&#xFF0C;&#x60A8;&#x5C06;&#x4E0D;&#x80FD;&#x5BF9;&#x7279;&#x5B9A;&#x7A7A;&#x95F4;&#x8FDB;&#x884C;&#x6743;&#x9650;&#x5B9A;&#x5236;&#x3002;</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt38d05ac4f2719b38/5c304d84ad674d236e76488a/kibana-access-all-spaces.png" data-sys-asset-uid="blt38d05ac4f2719b38" alt="&#x5C06;&#x6700;&#x4F4E;&#x6743;&#x9650;&#x8BBE;&#x7F6E;&#x4E3A;&#x201C;all&#x201D;&#xFF08;&#x5168;&#x90E8;&#xFF09;&#x4F1A;&#x6388;&#x4E88; Kibana &#x7684;&#x5168;&#x90E8;&#x6743;&#x9650;" "="">
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</p><figcaption>&#x5C06;&#x6700;&#x4F4E;&#x7279;&#x6743;&#x8BBE;&#x7F6E;&#x4E3A;&#x201C;read&#x201D;&#xFF08;&#x53EA;&#x8BFB;&#xFF09;&#x4F1A;&#x6388;&#x4E88;&#x6240;&#x6709;&#x7A7A;&#x95F4;&#x7684;&#x53EA;&#x8BFB;&#x6743;&#x9650;&#x3002;&#x800C;&#x4E14;&#xFF0C;&#x4E3A;&#x201C;&#x8425;&#x9500;&#x201D;&#x7A7A;&#x95F4;&#x5B9A;&#x5236;&#x7684;&#x7279;&#x6709;&#x6743;&#x9650;&#x4F1A;&#x6388;&#x4E88;&#x8BE5;&#x7A7A;&#x95F4;&#x7684;&#x5168;&#x90E8;&#x6743;&#x9650;&#x3002;</figcaption><h4>&#x793A;&#x4F8B;&#xFF1A;&#x4EC5;&#x5BF9;&#x201C;&#x9AD8;&#x7BA1;&#x201D;&#x7A7A;&#x95F4;&#x62E5;&#x6709;&#x53EA;&#x8BFB;&#x6743;&#x9650;</h4><p>&#x5C06;&#x6700;&#x4F4E;&#x6743;&#x9650;&#x8BBE;&#x7F6E;&#x4E3A;&#x201C;none&#x201D;&#xFF08;&#x65E0;&#xFF09;&#x4F1A;&#x9632;&#x6B62;&#x4ED6;&#x4EBA;&#x8BBF;&#x95EE;&#x4EFB;&#x4F55;&#x7A7A;&#x95F4;&#x3002;&#x800C;&#x4E14;&#xFF0C;&#x4E3A;&#x201C;&#x9AD8;&#x7BA1;&#x201D;&#x7A7A;&#x95F4;&#x5B9A;&#x5236;&#x7684;&#x7279;&#x6709;&#x6743;&#x9650;&#x4F1A;&#x6388;&#x4E88;&#x8BE5;&#x7A7A;&#x95F4;&#x7684;&#x53EA;&#x8BFB;&#x6743;&#x9650;&#x3002;
</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltc7af81dd99d4ff57/5c304d7f682c4c4866a79832/kibana-secure-spaces.png" data-sys-asset-uid="bltc7af81dd99d4ff57" alt="kibana-secure-spaces.png">
</p><h2>&#x67E5;&#x770B;&#x6240;&#x6709;&#x7A7A;&#x95F4;&#x7684;&#x6743;&#x9650;&#x8BE6;&#x60C5;</h2><p>&#x5982;&#x8981;&#x67E5;&#x770B;&#x67D0;&#x4E2A;&#x89D2;&#x8272;&#x5BF9; Kibana &#x5185;&#x6240;&#x6709;&#x7A7A;&#x95F4;&#x7684;&#x8BBF;&#x95EE;&#x6743;&#x9650;&#xFF0C;&#x8BF7;&#x5355;&#x51FB;&#x201C;View summary of spaces privileges&#x201D;&#xFF08;&#x67E5;&#x770B;&#x7A7A;&#x95F4;&#x6743;&#x9650;&#x6C47;&#x603B;&#xFF09;&#x94FE;&#x63A5;&#xFF1A;
</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blta84e769cb0d22213/5c304d73e5b78fdd0bed3567/kibana-view-space-privileges.png" data-sys-asset-uid="blta84e769cb0d22213" alt="kibana-view-space-privileges.png">
</p><h2>&#x603B;&#x7ED3;</h2><p>Spaces &#x662F; Kibana &#x4E2D;&#x4E00;&#x9879;&#x5F3A;&#x5927;&#x7684;&#x65B0;&#x529F;&#x80FD;&#x3002;&#x501F;&#x52A9;&#x8FD9;&#x4E00;&#x529F;&#x80FD;&#xFF0C;&#x60A8;&#x80FD;&#x591F;&#x4EE5;&#x524D;&#x6240;&#x672A;&#x6709;&#x7684;&#x65B9;&#x5F0F;&#x6574;&#x7406;&#x81EA;&#x5DF1;&#x7684;&#x4EEA;&#x8868;&#x677F;&#x548C;&#x53EF;&#x89C6;&#x5316;&#x3002;&#x5728;&#x6B64;&#x57FA;&#x7840;&#x4E4B;&#x4E0A;&#xFF0C;&#x60A8;&#x8FD8;&#x53EF;&#x4EE5;&#x4F7F;&#x7528;&#x6211;&#x4EEC;&#x7ECF;&#x8FC7;&#x5B8C;&#x5168;&#x91CD;&#x65B0;&#x8BBE;&#x8BA1;&#x7684;&#x89D2;&#x8272;&#x7BA1;&#x7406;&#x754C;&#x9762;&#x786E;&#x4FDD;&#x8BBF;&#x95EE;&#x5B89;&#x5168;&#x3002;&#x5982;&#x8981;&#x5F00;&#x59CB;&#x4F7F;&#x7528;&#xFF0C;&#x4E00;&#x5B9A;&#x4E0D;&#x8981;&#x5FD8;&#x8BB0;&#x67E5;&#x770B;<a href="/cn/blog/how-to-migrate-to-kibana-spaces">&#x5982;&#x4F55;&#x8FC1;&#x79FB;&#x81F3; Kibana Spaces</a> &#x535A;&#x6587;&#x3002;</p></body></html>

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Introducing Kibana Spaces for Organization and Security

Kibana Spaces 整理和安全特性简介

我们非常自豪地推出 Elastic Stack 6.5.0 版本。欢迎查看该版本包含的崭新功能和解决方案。

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Elastic Stack 6.5.0 Released

Elastic Stack 6.5.0 重磅发布

了解 GoDaddy 从使用彼此隔离的集群，到采用集中式 Elasticsearch，再到通过 Machine Learning 改善用户体验和跟踪业务 KPI 的整个过程。

<p><em>这篇文章回顾了在 <a href="/cn/elasticon/conf/2018/sf">Elastic{ON} 2018</a> 活动上发表的社区演讲。想了解更多这样的讲座吗？查看会议档案或了解 <a href="/cn/elasticon">Elastic{ON} Tour</a> 何时会到您附近的城市举办。</em>
</p><p>GoDaddy 是著名的网络托管和域名注册公司，因为最近几年凡看过超级碗比赛的人都看过这家公司的广告。该公司有超过 170 万客户，管理着 7,500 万个域名和超过 1,000 万个托管网站，同时他们对大数据也可谓深谙此道。要保证网站正常运行，必须拥有针对每个基础设施的深刻洞见，从虚拟服务器补丁级别，到偶尔的网络故障，再到恶意攻击，都必须尽在掌握之中。由于每秒收到的消息（DNS 查询、系统日志、业务活动，等等）数量超过 20 万条，所以这肯定是一项艰巨的工作，但是面对如此大规模的数据量，Elastic Stack 仍能确保速度，并圆满完成这项任务。 
</p><p>GoDaddy 使用 Elasticsearch 的历程与其他使用开源软件的公司十分相似。公司内很多不同的团队都设置了各自的集群，来满足自己的具体需求。这的确能完成任务，但是这种疏于管理的部署模型却也有很大弊端，那就是他们使用数百个运行着各种 Elasticsearch 版本的集群来分析彼此隔离的数据。在知道有更好的方法后，他们于 2014 年组建了一个团队来管理 Elasticsearch 的部署工作。这个团队目前管理着 60 多个 Elasticsearch 集群，涉及 700 多个 Docker 容器，全公司各个团队的数据源都汇集到这里。这些集群包含超过 270 TB 的数据，这些数据均来自他们的 HDFS 环境（11 PB）。
</p><p>他们新成立 Elasticsearch 团队最初的用例之一即是管理整个生态系统中补丁的合规性。在 2014 年（那时 <a href="/cn/products/beats">Beats</a> 尚未推出），GoDaddy 开发出了 Windows 和 Linux 代理（与 <a href="/cn/products/beats/auditbeat">Auditbeat</a> 和 <a href="/cn/products/beats/winlogbeat">Winlogbeat</a> 类似）以将系统数据发送至 Elasticsearch。在他们的所有服务器（裸机和虚拟机）上都安装这些代理后，GoDaddy 能够获得关于整个基础设施的补丁水平和合规性的宝贵洞见。此外，通过利用 Kibana 内的不同仪表板和可视化，他们不仅能轻松地向管理员和工程师提供细粒度的补丁信息，还能向企业高管提供高屋建瓴的业务报告；由于能够访问一模一样的集中式数据，所有人都能理解一致。
</p><p>维护服务器补丁水平十分重要，因为只有这样才能保证网站流量不断流动，而这一流动恰可以帮助吸引用户。如果网站加载速度慢，访客就会前往别的网站。所以，为了给数以百万计的用户打造卓越体验，GoDaddy 深知他们需要跟踪数据中心的运行表现，还需要了解这些表现对访客造成了哪些影响。他们已经拥有需要的全部数据（因为他们系统的每个组件都会产生日志），但是他们需要一种方式来整体查看。
</p><h2>集中式日志，结合用以检测异常状况的 Machine Learning</h2><p>GoDaddy 需要将各种各样的性能和互动数据集合集中起来进行分析，Elastic Stack 正好能够满足这一需求。通过将 NetFlow 数据、sFlow 数据、真实用户体验 (RUM) 以及对等连接关系和路由数据发送至 Elasticsearch，他们能够获得有关用户体验和系统表现数据的详细得多的视图——只有同时分析所有不同的数据源，才能达到这种详细程度。从那时起，GoDaddy 在 <a href="/cn/products/stack/machine-learning">Elastic Machine Learning</a> 功能的帮助之下，开始更进一步利用那些数据。
</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltb09951bb4979ea15/5c304e986e9992e16f52993d/go_daddy_RUM.jpg" data-sys-asset-uid="bltb09951bb4979ea15" style="display: block; margin: auto;">
</p><p>能够将堆积如山的系统数据集中到一起固然很好，但要想跟踪问题却仍是个难题。GoDaddy 会跟踪用户的每次点击操作和网站互动，但是由于在全球范围有数百万个网页，没有任何手工操作团队能够完全筛查全部这些数据。幸运的是，借助 Elastic Machine Learning 功能，他们轻松便能完成异常检测工作。通过与 Elastic 的 Machine Learning 专家通力协作，GoDaddy 得以实施专注于 RUM 的 Machine Learning 作业，从而大大简化了异常检测工作。
</p><blockquote>“说到整体的工作量，一定要充分利用您的 Elastic 团队。他们能够给予极大的帮助。 我们双方之间的合作十分密切，会经常沟通，他们会就所有更新提供完全透明的沟通信息，当你止步不前时，可以向他们求助。 他们在这一方面的表现真的很棒。” - Felix Gorodishter，GoDaddy 首席架构师
</blockquote><p>通过指定页面加载时间阈值以及有关页面流量的参数，GoDaddy 团队会让 Elastic Machine Learning 功能学习何为正常状况、何为异常状况，然后无论何时出现问题，都能借助此功能得到通知。Machine Learning 能够剔除无用信息，从而让团队专注于重要事务。
</p><p>想了解 GoDaddy 是如何借助 Elastic Machine Learning 功能来监测所托管网站性能的吗？欢迎观看 <a href="/cn/elasticon/conf/2018/sf/stories-from-the-trenches-at-godaddy-how-big-data-insights-equal-big-money"> GoDaddy 实际案例分享：为什么说大数据洞见就是金钱</a>（Stories from the Trenches at GoDaddy: How Big Data Insights Equal Big Money，<a href="/cn/elasticon/conf/2018/sf">Elastic{ON} 2018</a> 活动上的演讲）。您可以从中一窥他们通过哪些有趣的方式来使用 Machine Learning，以监测与产品采用率有关的业务 KPI，还可以了解它们在这一过程中收获的经验教训。<span></span>
</p><p><a href="/cn/elasticon/conf/2018/sf/stories-from-the-trenches-at-godaddy-how-big-data-insights-equal-big-money"><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt1004b59c5e7fde10/5c304e93ad674d236e76489e/go_daddy_cohort_ml.jpg" data-sys-asset-uid="blt1004b59c5e7fde10" alt="" style="display: block; margin: auto;"></a>
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Improving the GoDaddy User Experience with Elastic Machine Learning

Elastic Machine Learning 帮助改善 GoDaddy 的用户体验

今日头条作为业界非常流行的新闻资讯类软件，坐拥上亿互联网用户，其内部目前正大量使用了 Elasticsearch 来解决各式各样的业务问题，最早从15年开始的接触，到如今多达几十个集群的规模，以及成为公司平台化的基础服务，承载着PB级规模的数据。

<html><head></head><body><p>&#x6B22;&#x8FCE;&#x6765;&#x5230; Elastic &#x793E;&#x533A;&#x7535;&#x53F0;&#x7684;&#x7B2C;&#x4E03;&#x671F;&#x8282;&#x76EE;&#xFF0C;&#x6211;&#x4EEC;&#x672C;&#x671F;&#x8282;&#x76EE;&#x7684;&#x5609;&#x5BBE;&#x662F;&#x6765;&#x81EA;&#x4E8E;&#x4ECA;&#x65E5;&#x5934;&#x6761;&#x5E7F;&#x544A;&#x7CFB;&#x7EDF;&#x7684;&#x5DE5;&#x7A0B;&#x5E08;&#x5F90;&#x78CA;&#x548C;&#x5F20;&#x6D77;&#x96F7;&#xFF0C;&#x4ECA;&#x65E5;&#x5934;&#x6761;&#x4F5C;&#x4E3A;&#x4E1A;&#x754C;&#x975E;&#x5E38;&#x6D41;&#x884C;&#x7684;&#x65B0;&#x95FB;&#x8D44;&#x8BAF;&#x7C7B;&#x8F6F;&#x4EF6;&#xFF0C;&#x5750;&#x62E5;&#x4E0A;&#x4EBF;&#x4E92;&#x8054;&#x7F51;&#x7528;&#x6237;&#xFF0C;&#x5176;&#x5185;&#x90E8;&#x76EE;&#x524D;&#x6B63;&#x5927;&#x91CF;&#x4F7F;&#x7528;&#x4E86; Elasticsearch &#x6765;&#x89E3;&#x51B3;&#x5404;&#x5F0F;&#x5404;&#x6837;&#x7684;&#x4E1A;&#x52A1;&#x95EE;&#x9898;&#xFF0C;&#x6700;&#x65E9;&#x4ECE;15&#x5E74;&#x5F00;&#x59CB;&#x7684;&#x63A5;&#x89E6;&#xFF0C;&#x5230;&#x5982;&#x4ECA;&#x591A;&#x8FBE;&#x51E0;&#x5341;&#x4E2A;&#x96C6;&#x7FA4;&#x7684;&#x89C4;&#x6A21;&#xFF0C;&#x4EE5;&#x53CA;&#x6210;&#x4E3A;&#x516C;&#x53F8;&#x5E73;&#x53F0;&#x5316;&#x7684;&#x57FA;&#x7840;&#x670D;&#x52A1;&#xFF0C;&#x627F;&#x8F7D;&#x7740;PB&#x7EA7;&#x89C4;&#x6A21;&#x7684;&#x6570;&#x636E;&#xFF0C;&#x5FEB;&#x6765;&#x6536;&#x542C;&#x672C;&#x671F;&#x8282;&#x76EE;&#x6765;&#x4E00;&#x63A2;&#x7A76;&#x7ADF;&#x5427;&#x3002;</p><p><strong>&#x5609;&#x5BBE;&#xFF1A;</strong></p><p>&#x5F20;&#x6D77;&#x96F7;&#xFF0C;&#x4ECA;&#x65E5;&#x5934;&#x6761;&#x5E7F;&#x544A;&#x7CFB;&#x7EDF;&#x7814;&#x53D1;&#x5DE5;&#x7A0B;&#x5E08;&#xFF0C;&#x73B0;&#x8D1F;&#x8D23;ES&#x5E73;&#x53F0;&#x7684;&#x8FD0;&#x7EF4;&#x4EE5;&#x53CA;&#x5E73;&#x53F0;&#x5316;&#x5EFA;&#x8BBE;&#x3002;</p><p>&#x5F90;&#x78CA;&#xFF0C;&#x4ECA;&#x65E5;&#x5934;&#x6761;&#x5E7F;&#x544A;&#x7CFB;&#x7EDF;&#x7814;&#x53D1;&#x5DE5;&#x7A0B;&#x5E08;&#xFF0C;&#x6709;3&#x5E74;&#x5927;&#x89C4;&#x6A21;ELK&#x96C6;&#x7FA4;&#x8FD0;&#x7EF4;&#x53CA;&#x5E73;&#x53F0;&#x5316;&#x7ECF;&#x9A8C;&#x3002;</p><p><strong>&#x4E3B;&#x6301;&#x4EBA;&#xFF1A;</strong></p><p>Elastic &#x6280;&#x672F;&#x5E03;&#x9053;&#x5E08;&#xFF0C;&#x66FE;&#x52C7;&#xFF08;Medcl&#xFF09;&#x3002;</p><p>&#x53EF;&#x4EE5;&#x70B9;&#x51FB;&#x4E0B;&#x9762;&#x7684;&#x4EFB;&#x610F;&#x94FE;&#x63A5;&#x6765;&#x6536;&#x542C;&#xFF08;&#x65F6;&#x957F;&#x7EA6; 34&#xA0;&#x5206;&#x949F;&#xFF09;&#xFF1A;</p><ul><li>Apple iTunes: <a href="https://itunes.apple.com/cn/podcast/elastic-%E7%A4%BE%E5%8C%BA%E7%94%B5%E5%8F%B0/" target="_blank">https://itunes.apple.com/cn/podcast/elastic-%E7%A4%BE%E5%8C%BA%E7%94%B5%E5%8F%B0/</a></li><li>&#x559C;&#x9A6C;&#x62C9;&#x96C5;&#xFF1A;<a href="https://www.ximalaya.com/keji/14965410/133699689" target="_blank">https://www.ximalaya.com/keji/14965410/133699689</a></li><li>&#x873B;&#x8713; FM&#xFF1A;<a href="https://www.qingting.fm/channels/244978/programs/10050814" target="_blank">https://www.qingting.fm/channels/244978/programs/10050814</a></li></ul><p><strong>&#x5173;&#x4E8E;&#x4ECA;&#x65E5;&#x5934;&#x6761;</strong></p><p>&#x5317;&#x4EAC;&#x5B57;&#x8282;&#x8DF3;&#x52A8;&#x79D1;&#x6280;&#x6709;&#x9650;&#x516C;&#x53F8;&#x6210;&#x7ACB;&#x4E8E;2012&#x5E74;3&#x6708;&#xFF0C;&#x516C;&#x53F8;&#x7684;&#x4E3B;&#x8981;&#x4EA7;&#x54C1;&#x201C;&#x4ECA;&#x65E5;&#x5934;&#x6761;&#x201D;&#x5BA2;&#x6237;&#x7AEF;&#xFF0C;&#x662F;&#x4E00;&#x6B3E;&#x57FA;&#x4E8E;&#x6570;&#x636E;&#x6316;&#x6398;&#x6280;&#x672F;&#x7684;&#x4E2A;&#x6027;&#x5316;&#x63A8;&#x8350;&#x5F15;&#x64CE;&#x4EA7;&#x54C1;&#x3002;&#x201C;&#x4ECA;&#x65E5;&#x5934;&#x6761;&#x201D;&#x81F4;&#x529B;&#x4E8E;&#x5E2E;&#x52A9;&#x7528;&#x6237;&#x5728;&#x79FB;&#x52A8;&#x4E92;&#x8054;&#x7F51;&#x4E0A;&#x65B9;&#x4FBF;&#x5FEB;&#x6377;&#x5730;&#x83B7;&#x53D6;&#x6700;&#x6709;&#x4EF7;&#x503C;&#x7684;&#x4FE1;&#x606F;&#xFF0C;&#x5B83;&#x4F1A;&#x6839;&#x636E;&#x7528;&#x6237;&#x7684;&#x5174;&#x8DA3;&#x4E3A;&#x5176;&#x63A8;&#x8350;&#x5185;&#x5BB9;&#xFF0C;&#x8FD9;&#x662F;&#x5BF9;&#x4F20;&#x7EDF;&#x4FE1;&#x606F;&#x5206;&#x53D1;&#x65B9;&#x5F0F;&#x7684;&#x4E00;&#x6B21;&#x5DE8;&#x5927;&#x98A0;&#x8986;</p><p>&#x201C;&#x4ECA;&#x65E5;&#x5934;&#x6761;&#x201D;&#x9762;&#x5E02;&#x540E;&#xFF0C;&#x8FC5;&#x901F;&#x83B7;&#x5F97;&#x5E02;&#x573A;&#x8BA4;&#x53EF;&#xFF0C;&#x957F;&#x671F;&#x5360;&#x636E;&#x82F9;&#x679C;&#x5E94;&#x7528;&#x5546;&#x5E97;&#x65B0;&#x95FB;&#x7C7B;&#x699C;&#x9996;&#x3002;&#x76EE;&#x524D;&#x5DF2;&#x6709;&#x8D85;&#x8FC7;160&#x4E07;&#x4E2A;&#x4E2A;&#x4EBA;&#x3001;&#x7EC4;&#x7EC7;&#x5F00;&#x8BBE;&#x5934;&#x6761;&#x53F7;&#x3002;</p><p><strong>&#x5173;&#x4E8E; Elastic &#x793E;&#x533A;&#x7535;&#x53F0;</strong></p><p>Elastic &#x5F00;&#x6E90;&#x793E;&#x533A;&#x4E3E;&#x529E;&#x7684;&#x4E00;&#x6B3E;&#x64AD;&#x5BA2;&#x7C7B;&#x8282;&#x76EE;&#xFF0C; &#x9080;&#x8BF7;&#x6765;&#x81EA;&#x5F00;&#x6E90;&#x793E;&#x533A;&#x7684;&#x7528;&#x6237;&#xFF0C;&#x4E00;&#x8D77;&#x804A;&#x804A; Elastic &#x5F00;&#x6E90;&#x4EA7;&#x54C1;&#x7684;&#x4F7F;&#x7528;&#x6848;&#x4F8B;&#x3001;&#x7ECF;&#x9A8C;&#x5206;&#x4EAB;&#x3001;&#x67B6;&#x6784;&#x53D8;&#x8FC1;&#x7B49;&#x7B49;&#x3002;</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt1028569608f91500/5c583977eab90dd80b53f184/podcast_toutiao_banner720x420.jpg" data-sys-asset-uid="blt1028569608f91500" alt="podcast_toutiao_banner720x420.jpg"></p></body></html>

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学习如何使用 Canvas 直接从 Elasticsearch 提取实时数据并创建符合完美像素要求的演示资料和幻灯片文档。

<table style="background: #FFFFD2;">
<tbody>
<tr>
	<td><i>更新于 2018 年 12 月 21 日：Kibana 6.5 及以上版本中默认包含 Canvas，所以用户无需再单独安装 Canvas。</i>
	</td>
</tr>
</tbody>
</table><h4>还在手动更新记分卡和演示资料，太 OUT 啦。</h4><p>Canvas 是 Kibana 中内置的一项演示工具。通过 Canvas，用户可创建既能直接从 Elasticsearch 提取实时数据、且符合完美像素要求的演示资料和幻灯片文档。这意味着您无需对演示资料进行手动更新，便可以获得基于最新数据的图片、图形元素和图表。并且，Canvas 功能十分灵活，绝不局限于本篇文章中所提到的主要用例。
</p><p>Canvas 开发者 Rashid Khan 在 Elastic{ON} 2018 上讲述了他对 Canvas 的看法。请观看下方视频了解详情。
</p><div class="video embed-container" style="height: 319.725px;">
	<img style="width: 100%; margin: auto; display: block;" class="vidyard-player-embed" src="https://play.vidyard.com/ga3NJzS76dX9kCgVaDBCrV.jpg" data-uuid="ga3NJzS76dX9kCgVaDBCrV" data-v="4" data-type="inline">
</div><h2>为何使用 Canvas</h2><p>创建演示资料是一个十分耗时费力的过程，因为除了使用 JSON 代码外，还需要对演示数据进行额外处理才能方便受众查看和理解，所以花费的时间会更长。即使对于从柱状图截图并将图片放到演示资料中这样简单的工作，如果需要对柱状图中的数据进行定期更新，这项工作也会变得十分枯燥乏味。令人遗憾的是，您可能经常需要做这些工作：导出数据，对数据进行清理，将结果粘贴到演示资料中，添加图片，等等。这个过程很快就会让您感到无比痛苦和抓狂。
</p><p>但是烦心事可不止这些，因为我们甚至还没有开始着手解决实时（即在演示现场）调整内容的需求呢。假设演示资料中包含一份显示公司各季度收益报告的幻灯片。如果在演示过程中 CEO 希望查看各月份的收益报告，需要怎么做呢？无外乎两种方法，第一，别人提前将所需的幻灯片做好，第二，演示者不得不说：“抱歉，我稍后会给您提供这一信息。”
</p><p>如果使用 Canvas 的话，用户不仅可以省去持续更新演示资料中可视化的枯燥工作，而且可以使用强大的工具和筛选器来实时调整数据，从而奉上一场灵活、动态且富有说服力的精彩演示。
</p><h2>准备工作和安装 Canvas</h2><h3>准备工作</h3><p>如要开始使用 Canvas，您需要安装下列两项：
</p><ul>
	<li>Elasticsearch，用于存储数据并对数据进行索引</li>
	<li>Kibana，用作 UI</li>
</ul><p>如果您尚未安装及运行上述产品，请查看 <a href="/guide/en/elastic-stack-get-started/6.4/get-started-elastic-stack.html">Elastic Stack 入门</a>&nbsp;了解详情。您还可以查看此&nbsp;<a href="https://github.com/elastic/quick-deploy">“Quick Deploy”（快速部署）仓库</a>，其中提供了一种简单方法，能够让您分分钟便在 Ubuntu 设备上安装并运行 Elasticsearch 和 Kibana。
</p><h3>安装 Canvas</h3><p>从 6.5 版本开始，Canvas 将会包括在 Kibana 的默认分发包中。只需安装 <a href="/cn/downloads/elasticsearch">Elasticsearch</a> 和 <a href="/cn/downloads/kibana">Kibana</a>，即可开始使用 Canvas。<i>（注意：本部分已于 2018 年 12 月份更新，以反映适用于 6.5 及以上版本的说明。）
	</i>
</p><i><h2>数据源</h2><p>在本教程中，我们将会使用 <a href="/cn/beats/metricbeat">Metricbeat</a> 作为快捷、简单且可预测性相对较高的实时数据源。
</p><h3>1.下载并解压缩 Metricbeat</h3><p>前往 <a href="/cn/downloads/beats/metricbeat">Metricbeat 下载页面</a>&nbsp;并下载适用于您的操作系统的正确二进制文件。下载完成之后，直接将其解压缩。解压缩完毕之后，您会在 Metricbeat 目录中看到数个文件。
</p><h3>2.配置 Metricbeat</h3><p>接下来我们需要配置 Metricbeat 以让其向您的 Elasticsearch 实例发送数据。使用您喜欢的代码编辑器打开 <code>metricbeat.yml</code>。如果您的 Elasticsearch 实例为……
</p><ol>
	<li><strong>本地：</strong> 默认配置已经设置完毕，能够将数据发送至 Elasticsearch（运行地址为 <code>http://localhost:9200</code>），因此您无需进行任何更改。如果您必须更改某些配置的话，更改过程与下一步相同。</li>
	<li><strong>远程：</strong> 前往 <em>Elasticsearch output（Elasticsearch 输出）</em>部分并进行修改，让其指向您的实例：
	<pre class="prettyprint">setup.kibana:
  host: "url-to-my-kibana-instance:5601"
...
...
output.elasticsearch:
  hosts: ["url-to-my-elasticsearch-instance:9200"]
    </pre>
	</li>
</ol><h3>3.运行 Metricbeat</h3><p>保存 metricbeat.yml 文件。然后使用 <code>-setup</code> 选项运行 Metricbeat，这将会告诉系统向 Kibana 中加载默认的指标仪表板。
</p><pre class="prettyprint">./metricbeat -c metricbeat.yml -setup -e
</pre><p><em>提示：如果在运行 Metricbeat 时添加 -e 选项，您可以在运行的同时看到日志。</em>
</p><h2>如何创建您的首个 Canvas Workpad</h2><p>Canvas 中的项目称为“Workpad”。Workpad 与演示资料类似，可以拥有多页内容。
</p><ol>
	<li>Canvas 安装成功并且 Metricbeat 设置完毕之后，请立即导航至您的 Kibana 实例，并从侧栏中选择 <em>Canvas</em>（如下所示）</li>
	<li>单击 “Create workpad”（创建 Workpad）</li>
	<li>为您的 Workpad 命名，名称不可重复</li>
</ol><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltdb55167a4649a9ed/5c5837f365ace9e30b316503/image1.gif" data-sys-asset-uid="bltdb55167a4649a9ed" alt="image1.gif" data-image="r6kb6wouo89k">
</p><h3>Canvas 界面分解图</h3><p><br>
</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt1ad52e250654077f/5c304e37c05f480270a742ec/canvas.jpg" data-sys-asset-uid="blt1ad52e250654077f" alt="canvas.jpg" data-image="kmsbacpo2o38">
</p><ol>
	<li><strong>按钮</strong>
	<ul>
		<li><strong>数据刷新间隔</strong> - 设置 Canvas 多长时间检查一次 Elasticsearch 中的数据是否有更新</li>
		<li><strong>切换全屏</strong> - 切换 “演示模式”</li>
		<li><strong>导出 Workpad</strong> - 将 Workpad 导出为 PDF 文件</li>
		<li><strong>切换编辑侧栏</strong> - 隐藏上图中的第 6 个区块</li>
	</ul>
	</li>
	<li><strong>添加元素</strong> - 这将会打开元素选择器，以便您向 Canvas Workpad 中添加图形、图表、图像等内容</li>
	<li><strong>元素层次控件</strong> - 选择将哪一元素置于顶层，允许您进行组合和隐藏</li>
	<li><strong>复制元素</strong> - 注意：必须选中某项元素，然后方可使用此功能</li>
	<li><strong>Canvas Workpad</strong> - 主要工作区域</li>
	<li><strong>编辑控件</strong> - 上下文感知面板，该面板可以针对所选中的元素（例如字体、颜色、定制样式表等）显示属性编辑项。</li>
	<li><strong>打开 Canvas 主菜单</strong> - 查看不同的 Workpad，复制、导入、导出以及删除 Workpad</li>
	<li><strong>页面控件</strong> - 添加新页面或者在现有页面之间进行切换</li>
	<li><strong>元素代码编辑器</strong> - 如果拿不准的话，那就编写代码吧。您可以无比灵活地调整查询、格式和管道（将会在之后的博文中详述）</li>
</ol><h2 id="canvas_elements">在 Canvas 中创建您的第一批元素</h2><h3>元素类型</h3><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltff2744f4cd06c410/5c5839ba122247d10be8ecad/image8.jpg" data-sys-asset-uid="bltff2744f4cd06c410" data-image="ryao0cojup41" style="display: block; margin: auto;">
</p><ol>
	<li>单击 “Add element”（添加元素）</li>
	<li>Canvas 中内置了很多我们可以立即使用的元素。选中 “Horizontal Bar Chart”（水平柱状图）元素。
	<br><em>提示：由于在最初创建之时元素中已填充演示数据，所以您马上便能开始体验啦！</em></li>
	<li>在右侧面板中，选中 “Data”（数据）标签页</li>
	<li>单击 “Change your data source”（更改您的数据源）</li>
	<li>选中 “Elasticsearch Raw Documents”（Elasticsearch 原始文档）
	<br>
	<br>
	<table style="border:none">
	<tbody>
	<tr>
		<td style="border:none"><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt7ce97e22180c753c/5c57de54773ad9030c5c2bfa/image5_small.png" data-sys-asset-uid="blt7ce97e22180c753c" alt="image5_small.png" data-image="ryx7ffiomaa2">
		</td>
		<td style="vertical-align:middle; border:none"><strong>数据源详解：<br></strong><br>
			<ul>
				<li><strong>Demo Data（演示数据）：</strong> 这是一个小型的样本数据集，您最初创建新的 Canvas 元素时使用的便是这一数据源。主要用于测试目的。</li>
				<li><strong>Elasticsearch Raw Documents（Elasticsearch 原始文档）：</strong> 此项能够让您访问 Elasticsearch 中的原始数据。</li>
				<li><strong>Timelion：</strong> Timelion 为您在 Elasticsearch 中处理时序数据提供了一种专用方法。</li>
				<li><strong>Elasticsearch SQL：</strong> 与原始文档类似，此项能够让您在 Elasticsearch 中使用 SQL 语法功能访问数据。</li>
			</ul>
		</td>
	</tr>
	</tbody>
	</table>
	</li>
	<li>从下拉列表中选择 <code>metricbeat-*</code> 索引</li>
	<li>前往侧栏底部并单击 “Save”（保存）</li>
	<li>返回侧栏顶部，然后选中 “Display”（显示）标签页</li>
	<li>我们将会基于 metricset（指标集）的名称绘制往返时间图，所以我们将柱状图的坐标轴设置如下：
	<ul>
		<li>X 轴：
		<ul>
			<li>测量数据：Value（值）</li>
			<li>字段：metricset.rtt</li>
		</ul>
		</li>
		<li>Y 轴：
		<ul>
			<li>测量数据：Value（值）</li>
			<li>字段：metricset.name</li>
		</ul>
		</li>
		<li>颜色：
		<ul>
			<li>测量数据：Value（值）</li>
			<li>字段：metricset.name</li>
		</ul>
		</li>
	</ul>
	</li>
</ol><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt251899278831d9b2/5c304cae29d13af10bc2ab20/image7.gif" data-sys-asset-uid="blt251899278831d9b2" data-image="8viqpbbag34l" style="display: block; margin: auto;">
</p><p>我们还需要再添加一项元素……
</p><ol>
	<li>单击 “Add element”（添加元素）</li>
	<li>选中 “Metric”（指标）元素</li>
	<li>将其拖放至某处，以便您可以看得更清楚</li>
	<li>在右侧面板中，选中 “Data”（数据）标签页</li>
	<li>这次请选中 “Elasticsearch SQL”</li>
	<li>在 SQL 查询编辑器中输入下列内容：<br>
	<code>SELECT COUNT(*) FROM metricbeat*</code></li>
	<li>单击 “Save”（保存）</li>
	<li>请注意，此元素现在显示一个警告。这是因为此元素已不再提取任何数据。</li>
	<li>在侧栏顶部选中 “Display”（显示）标签页</li>
	<li>在 “Nubmers”（数字）部分，进行下列设置：
	<ul>
		<li>测量数据：<code>Value（值）</code></li>
		<li>字段：<code>COUNT_1</code></li>
	</ul>
	</li>
	<li>由于此元素显示的 Elasticsearch 中的条目数量，所以将此元素的标签更改为 “Entries”（条目）</li>
	<li>只要 Metricbeat 仍在运行，我们就能够看到实时更新的这一数据。在屏幕左上方单击 “Refresh”（刷新）</li>
	<li>将刷新间隔时间设置为 5 秒钟</li>
	<li>您可以看到自己的演示资料显示实时数据，并保持最新状态啦！</li>
</ol><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt91dde0dbfdd24acc/5c30479f4657a057675ba64a/image4.gif" data-sys-asset-uid="blt91dde0dbfdd24acc" alt="image4.gif" data-image="rgzo7mc3zlk3">
</p><h3>再也不用手动更新演示资料啦！</h3><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt036f8600b18aa124/5c583bf4a669c2e50b763f2f/image6.2018-10-11_11_23_03.gif" data-sys-asset-uid="blt036f8600b18aa124" data-image="w7sjb3qo1lnh" style="display: block; margin: auto;">
</p><h2>其他实用资源链接</h2><p>就这么简单！您刚才就使用来自 Metricbeat 的实时数据成功创建了自己的首个 Canvas Workpad。快来尝试向您的 Workpad 中添加一些其他元素，体验 Canvas 的强大功能吧！
</p><p>而且，您还可以在这里查看有关 Canvas 的一些其他教程：
</p><ul>
	<li><a href="/cn/blog/kibana-canvas-metric-and-markdown-elements">如何在 Canvas 中使用 Metric（指标）和 Markdown 元素</a></li>
	<li><a href="/cn/blog/kibana-canvas-data-table-and-debug-elements">如何在 Canvas 中使用 Data Table（数据表）和 Debug（故障排查）元素</a></li>
	<li><a href="/cn/blog/elasticon-kibana-canvas-story-elasticoffee">但是，首先来杯咖啡……（Elastic{ON} 上的 Canvas 案例）</a></li>
	<li><a href="/cn/blog/elasticon-kibana-canvas-story-ama">随时为您提供真诚帮助……（Elastic{ON} 上的 Canvas 案例）</a></li>
</ul><hr><p><em>横幅图片：“<a href="https://www.flickr.com/photos/ekilby/711547840">By hand</a>”，作者：<a href="https://www.flickr.com/photos/ekilby/">Eric Kilby</a>，基于 <a href="https://creativecommons.org/licenses/by/2.0/">CC BY</a> 协议使用 / 在原始图片基础上裁剪而成</em>
</p></i>

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Getting Started with Canvas in Kibana

Canvas（Kibana 内置工具）入门

Elastic Site Search 和 App Search 是功能强大的托管型搜索服务。了解哪一项更加适用于您的具体用例和环境。

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Crawl, Code, Search: Elastic Site Search and Elastic App Search

爬取、编码、搜索：Elastic Site Search 和 Elastic App Search

响应速度和相关度是非常重要的。但搜索体验同样重要！Elastic App Search 和 React 可以协助您打造引人入胜的搜索体验。

<p>当用户搜索某个内容时，他们希望获得相关的结果。但相关的结果只是赢得访客好感的一部分因素；为用户提供<em>良好的</em>搜索体验也很重要。搜索不仅要快速，积极响应用户输入，还要让用户<em>感觉</em>到智能和高效。</p><p>本教程将通过演示如何使用 React 和 <a href="https://github.com/swiftype/swiftype-app-search-javascript" target="_self">Elastic App Search JavaScript 客户端</a>打造流畅、强大的搜索体验，向您讲授应用程序搜索方面的知识。最后，您会得到一个外观好看、相关度高、<em>基于 React 构建</em>的应用程序；使用该应用程序，您可以按分面和作为 URI 一部分维护的状态进行排序，实时搜索各种 npm 包。</p><p>完整的代码可以在 <a href="https://github.com/swiftype/app-search-demo-react" target="_self">GitHub</a> 上找到。</p><hr/><p><strong>刚好！</strong></p><p><strong>我们新发布了一篇文章，其中介绍了如何使用 Search UI（Elastic 的一个开源库）更快地打造出色的搜索体验。</strong></p><p><a href="/cn/blog/how-to-build-great-react-search-experiences-quickly" target="_self"><strong>读一读吧</strong></a><strong>！</strong></p><hr/><h2>要求</h2><p>要开始操作，您需要具备以下内容：</p><ol><li>最新版本的 <a href="https://nodejs.org/en/" target="_self">Node.js</a>。</li><li>最新版本的 <a href="https://www.npmjs.com/" target="_self">npm</a>。</li><li>Elastic App Search Service 账号或有效的 <a href="https://info.elastic.co/app-search-trial.html?elektra=blog" target="_self">14 天免费试用版</a>。</li><li>大约 30 分钟的时间。</li></ol><h2>App Search 简介</h2><p>应用程序是围绕数据构建的。Facebook 以一种有趣的方式呈现“朋友”数据，迅速占据了我们的社交圈。eBay 最初是寻找和购买二手商品的最便捷方式。维基百科让读者可以更轻松地了解<em>万事万物</em>！</p><p>应用程序的存在是为了解决数据问题。在这方面，搜索是必不可少的伙伴。如果是主流的应用程序，搜索将是它所提供服务中的关键部分：查找朋友、产品、对话或文章。数据集越大、越有趣，应用程序就会越受欢迎，尤其是在搜索相关性高且可获得回报的情况下。</p><p><a href="/cn/cloud/app-search-service" target="_self">Elastic App Search</a> 是在 <a href="https://github.com/elastic/elasticsearch" target="_self">Elasticsearch</a> 的基础上构建的，Elasticsearch 是一个开源的分布式 RESTful 风格搜索引擎。使用 Elastic App Search，开发人员可以访问一组性能稳健的 API 终端，这些终端经过优化，可以处理高级应用程序搜索用例。</p><h2>开始构建引擎</h2><p>首先，在 App Search 中创建一个<strong>引擎</strong>。</p><p>引擎会采集用于编制索引的对象。您的数据就是对象；它可以是朋友的资料、产品或维基页面。将数据采集到 App Search 中之后，就会根据灵活的模式为数据建立索引，并针对搜索进行优化。这样，我们可以利用不同的客户端库来打造愉快的搜索体验。</p><p>在本示例中，我们将调用 node-modules 引擎。</p><p><strong>引擎</strong>创建完成后，我们需要<a href="https://app.swiftype.com/as/credentials" target="_self">凭据</a>页面中的三个信息:</p><ol><li><strong>主机标识符</strong>，前缀为 host-</li><li><strong>专用 API 密钥</strong>，前缀为 private-</li><li><strong>公共搜索密钥</strong>，前缀为 search-</li></ol><p>有了这些信息，我们就可以克隆项目，进入目录，签出 starter 分支，然后运行 npm install：</p><pre class="prettyprint" style="font-size: 12.6px;">$ git clone https://github.com/swiftype/app-search-demo-react.git<br/>$ cd react-tutorial && git checkout starter && npm install<br/></pre><p>太好了，我们已经准备好应用程序。但搜索需要数据...</p><h2>采集 ~</h2><p>在大多数情况下，您的对象将存放在数据库或后端 API 中。在本示例中，我们将使用静态 .json 文件。存储库包含两个脚本：init-data.js 和 index-data.js。init-data.js 是一个<em>抓取器</em>，用于从 npm 获取格式良好的 node-module 数据。数据存在于 node-modules.json 文件中。index-data.js 是一个<em>索引器</em>，它会将数据采集到 App Search 引擎中，为其建立索引。</p><p>为了运行<em>索引器</em>脚本，我们需要同时传递<strong>主机标识符</strong>和<strong>专用 API 密钥</strong>。</p><pre class="prettyprint" style="font-size: 12.6px;">$ REACT_APP_HOST_IDENTIFIER={Your Host Identifier} \<br/>REACT_APP_API_KEY={Your Private API Key} \<br/>npm run index-data<br/></pre><p>对象以 100 个为一批快速发送到我们的 <strong>App Search 引擎</strong>，然后构建索引。</p><p>现在，我们应该为新创建的<a href="https://app.swiftype.com/as/engines/node-modules" target="_self">引擎</a>创建一个仪表板，其中有大约 9,500 个 npm 包被索引为文档。浏览一下这些数据，熟悉其中的内容，可能会有所帮助。</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltb780390565978c73/5c304feb5a7621286e3e90af/app_search_engine_overview.png" data-sys-asset-uid="bltb780390565978c73" alt="app_search_engine_overview.png" style="margin-top: auto;margin-right: auto;margin-bottom: auto;margin-left: auto;display: block;"/></p><h2>响应能力</h2><p>引擎填充了数据并准备好之后，我们就可以开始构建核心应用程序了。</p><pre class="prettyprint" style="font-size: 12.6px;">$ npm start<br/></pre><p>从项目目录中启动 npm 将打开 React 样板文件。它从 App.cs 中提取样式，让我们可以更好地根据自身需求进行定制。</p><p>之后，我们将需要一个搜索框，在其中输入搜索查询。用户会寻找这些有用的矩形，因为搜索引擎和浏览器已经让用户形成习惯：<em>在这里输入，找到想要的内容！</em></p><pre class="prettyprint" style="font-size: 12.6px;">//App.css<br/>...<br/>.App-search-box {<br/>  height:40px;<br/>  width:500px;<br/>  font-size:1em;<br/>  margin-top:10px;<br/>}<br/></pre><p>我们还需要将 App Search 的访问凭据放在一个安全的地方，比如 .env 文件中。</p><p>在项目根目录下创建一个 .env 文件并进行填充，如下所示：</p><pre class="prettyprint" style="font-size: 12.6px;">//.env<br/>REACT_APP_HOST_IDENTIFIER={your host identifier, prefixed with <code>host-</code>}<br/>REACT_APP_SEARCH_KEY={your public search key, prefixed with <code>search-</code>}<br/></pre><p>将变量安全地隐藏起来后，我们就可以开始编写搜索逻辑了。</p><h2>开始搜索</h2><p>App.js 文件中存放了核心逻辑。这个文件和其他大多数启动文件都是由 <a href="https://github.com/facebook/create-react-app" target="_self">create-react-app</a> 创建的；create-react-app 是一个无需任何配置即可引导 React 应用程序启动的工具。在编写一些逻辑来测试搜索之前，我们需要安装 Swiftype App Search JavaScript 客户端库：</p><pre class="prettyprint" style="font-size: 12.6px;">$ npm install --save swiftype-app-search-javascript<br/></pre><p>将以下代码放入 App.js 中。它将执行基本搜索。</p><p>我们将把 foo 硬编码为我们的示例搜索词：</p><pre class="prettyprint" style="font-size: 12.6px;">import * as SwiftypeAppSearch from "swiftype-app-search-javascript";<br/>const client = SwiftypeAppSearch.createClient({<br/>  hostIdentifier: process.env.REACT_APP_HOST_IDENTIFIER,<br/>  apiKey: process.env.REACT_APP_SEARCH_KEY,<br/>  engineName: "node-modules"<br/>});<br/>//我们可以查询任何内容，以 <code>foo</code> 为例。<br/>const query = "foo";<br/>const options = {};<br/>client.search(query, options)<br/>  .then(resultList => console.log(resultList))<br/>  .catch(error => console.log(error))<br/></pre><p>浏览器将刷新，并通过 console.log 创建一个 resultList 数组。要查看这个数组，我们可以打开浏览器的开发人员控制台。我们可以用另一个字符串替换 foo 查询，这样可以尝试更多的查询。更改了查询并刷新页面后，可以看到调整后的结果集。</p><p>太棒了！这样我们就已经在 node-module 中进行搜索了。</p><h2>结果良好</h2><p>我们用一个简单的模式进行搜索，但是隐藏在 console.log 中的结果没有什么用处。我们将删除基本的 React 样式和之前的代码，然后进行扩展。</p><p>我们将创建以下内容：</p><ol><li>一个状态变量，它将包含一个响应属性。</li><li>一个 performQuery 方法，它将使用 client.search 来查询 App Search。它将查询结果存储在响应属性中。</li><li>一个 componentDidMount 生命周期挂钩，它将在应用程序加载时运行一次。我们将再次查询 foo，但可以使用任何想要的查询。</li><li>结构化 HTML，用于保存结果数据输出和结果总数。</li></ol><pre class="prettyprint" style="font-size: 12.6px;">//App.js<br/>// ...已截断！<br/>class App extends Component {<br/>  state = {<br/>	// 一个新的状态属性，用于保存最近的查询响应<br/>	response: null<br/>  };<br/>  componentDidMount() {<br/>	/*在 componentDidMount 中调用此方法可以确保结果<br/>	在应用首次加载时显示在屏幕上*/<br/>	this.performQuery("foo");<br/>  }<br/>  // 用于执行查询并存储响应的方法<br/>  performQuery = queryString => {<br/>	client.search(queryString, {}).then(<br/>  	response => {<br/>    	// 现在添加此行可以检查完整的响应<br/>    	console.log(response);<br/>    	this.setState({ response });<br/>  	},<br/>  	error => {<br/>    	console.log(`error: ${error}`);<br/>  	}<br/>	);<br/>  };<br/>  render() {<br/>	const {response} = this.state;<br/>	if (!response) return null;<br/>	return (<br/>  	<div className="App"><br/>    	<header className="App-header"><br/>      	<h1 className="App-title">Node Module Search</h1><br/>    	</header><br/>    	{/*显示此查询的结果总数*/}<br/>    	<h2>{response.info.meta.page.total_results} Results</h2><br/>    	{/*遍历结果，并显示它们的 Name 和 Description*/}<br/>    	{response.results.map(result => (<br/>      	<div key={result.getRaw("id")}><br/>        	<p>Name: {result.getRaw("name")}</p><br/>        	<p>Description: {result.getRaw("description")}</p><br/>      	</div><br/>    	))}<br/>  	</div><br/>	);<br/>  }<br/>}<br/>// ...已截断！<br/></pre><p>我们点击保存的那一刻，结果将出现在 http://localhost:3000 中，共有 27 条结果，还有一些看起来很美观的模块。如果出现问题，我们可以检查控制台，因为我们在代码中嵌套了两个 console.logs。</p><h2>出色的搜索框填充</h2><p>我们一直将 foo 硬编码到查询中。搜索的最大价值在于它始于自由的表达。当您开发出了出色的搜索体验后，就能针对更常用的表达进行优化，从而创建出相关度最高的结果集。这一切都始于一个空白的画板：搜索框。</p><p>为了打造一个强大的搜索框，我们将向 state 添加一个名为 queryString 的属性。为了用新字符串更新 queryString，我们将创建一个 updateQuery 方法；利用 onChange 句柄来更新 queryString，并在每次用户更改搜索框中的文本时触发新的搜索。</p><p>我们完整的 App 类现在如下所示：</p><pre class="prettyprint" style="font-size: 12.6px;">//src/App.js<br/>// ...已截断！<br/>class App extends Component {<br/>  state = {<br/>	// 一个新的状态属性，用于跟踪搜索框中的值<br/>	queryString: "",<br/>	response: null<br/>  };<br/>  componentDidMount() {<br/>	// 删除“node”的硬编码搜索<br/>	this.performQuery(this.state.queryString);<br/>  }<br/>  // 每次用户在搜索框中输入时，处理 <code>onChange</code> 事件。<br/>  updateQuery = e => {<br/>	const queryString = e.target.value;<br/>	this.setState(<br/>  	{<br/>    	queryString // 保存用户输入的查询字符串<br/>  	},<br/>  	() => {<br/>    	this.performQuery(queryString); // 触发新的搜索<br/>  	}<br/>	);<br/>  };<br/>  performQuery = queryString => {<br/>	client.search(queryString, {}).then(<br/>  	response => {<br/>    	this.setState({<br/>      	response<br/>    	});<br/>  	},<br/>  	error => {<br/>    	console.log(`error: ${error}`);<br/>  	}<br/>	);<br/>  };<br/>  render() {<br/>	const {response, queryString} = this.state;<br/>	if (!response) return null;<br/>	return (<br/>  	<div className="App"><br/>    	<header className="App-header"><br/>      	<h1 className="App-title">Node Module Search</h1><br/>    	</header><br/>    	{/*一个搜索框，连接到我们的查询字符串 value 和 onChange<br/>     	句柄*/}<br/>    	<input<br/>      	className="App-search-box"<br/>      	type="text"<br/>      	placeholder="Enter a search term here"<br/>      	value={queryString}<br/>      	onChange={this.updateQuery}<br/>    	/><br/>    	<h2>{response.info.meta.page.total_results} Results</h2><br/>    	{response.results.map(result => (<br/>      	<div key={result.getRaw("id")}><br/>        	<p>Name: {result.getRaw("name")}</p><br/>        	<p>Description: {result.getRaw("description")}</p><br/>      	</div><br/>    	))}<br/>  	</div><br/>	);<br/>  }<br/>}<br/>// ...已截断！<br/></pre><h2>Debounce 方法！</h2><p>在这个迭代中，每次在搜索框中检测到更改时都会进行搜索，这种操作对我们的系统来说可能过于密集。为了解决这个问题，我们将应用一个由 <a href="https://lodash.com/" target="_self">Lodash</a> 提供的 _debounce_ 函数。</p><pre class="prettyprint" style="font-size: 12.6px;">$ npm install --save lodash<br/></pre><p>Debounce 是一种基于定义的毫秒数对入站请求数量进行速率限制的方法。可能遇到这样的情况：用户正在考虑如何表达他们的查询，输入了错别字，或者打字非常快，等等，因此，我们不需要对<em>每个</em>检测到的更改都进行查询。</p><p>通过将 performQuery 方法封装在 Lodash 的 debounce 函数中，我们可以指定 200 毫秒的速率限制，即在下一次搜索查询开始之前，必须有 200 毫秒没有任何输入：</p><pre class="prettyprint" style="font-size: 12.6px;">//App.js<br/>// ...已截断！<br/>import { debounce } from "lodash"; // Import debounce<br/>// ...已截断！<br/>performQuery = debounce(queryString => {<br/>  client.search(queryString, {}).then(<br/>	response => {<br/>  	this.setState({<br/>    	response<br/>  	});<br/>	},<br/>	error => {<br/>  	console.log(`error: ${error}`);<br/>	}<br/>  );<br/>}, 200); // 200 毫秒。<br/>// ...已截断！<br/></pre><p>限制速率除了让我们的服务器可以休息一下，还能帮助用户顺利地进行查询。这将大有帮助！毕竟用户感受十分重要。</p><h2>后续操作</h2><p>这是基于 React 构建高质量搜索体验的开始。往后，我们还可以添加很多出色的功能。我们可以添加样式或实现动态 App Search 功能，比如<a href="https://swiftype.com/documentation/app-search/guides/facets" target="_self">分面搜索</a>、<a href="https://swiftype.com/documentation/app-search/guides/curations" target="_self">结果管理</a>或<a href="https://swiftype.com/documentation/app-search/guides/search-customizations#relevance-tuning" target="_self">相关度调整</a>。或者，我们还可以探索<a href="/cn/blog/introducing-the-analytics-api-suite-in-elastic-app-search" target="_self">分析 API 套件</a>，发掘有关用户搜索活动的有价值的见解。</p><p>如果我们想<em>真正地</em>深入了解，可以参阅主分支中的 <a href="https://github.com/swiftype/app-search-demo-react/blob/master/README.md" target="_self">README</a>，它对教程内容进行了扩展，创建了基于 URI 的状态管理，添加了巧妙的样式、分页、筛选和分面搜索。通过一些样式方面的定制，可以将它作为高质量搜索体验的基础。</p><h2>总结</h2><p>过去，构建相关度高且有价值的应用程序搜索是非常复杂的。通过 Elastic App Search 这种方便又可控的方法，您可以在 Web 应用程序中编写有价值、可微调的搜索引擎。最值得一提的是，不论是工程师还是不太懂技术的利益相关者，都可以在一个精巧而直观的仪表板中管理关键功能。您可以直接进入 App Search，<a href="https://info.elastic.co/app-search-trial-v9.html?ultron=how-to-build-application-search-with-react-and-elastic-app-search&blade=blog&hulk=cpc" target="_self">免费试用 14 天</a>，无需提供信用卡信息。</p>

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How to Build Application Search with React and Elastic App Search

如何使用 React 和 Elastic App Search 打造应用程序搜索体验

了解 eBay 的日志和监测团队如何使用 Elastic Stack 应对海量数据收集和应用程序日志分析问题。

<p>eBay 每天会产生 1.2 PB 的日志，每秒会收到来自 500 万个指标数据点的数据，所以说 eBay 需要跟踪的数据量十分惊人。每天，这家电子商务公司的日志和监测团队都需要完成所有这些日志和指标的采集和可视化工作，工作量特别大。而且，与大部分公司一样，eBay 也通过各种应用程序（例如 Hadoop 和 MySQL）来驱动各个团队的不同用例。</p><p>当业内出现使用容器来作为部署应用程序的新方法时，团队开始使用 Docker 进行容器化并通过 Kubernetes 进行部署，在这一过程中会使用 Kubernetes 管理生命周期。然而，他们遇到的最大难题之一便是应用和环境一直在不断发展，很难跟上发展步伐。<a href="/cn/products/beats" target="_blank">Beats</a> 出现啦！很显然，Filebeat 和 Metricbeat 是<a href="/cn/docker-kubernetes-container-monitoring" target="_blank">从 Docker 和 Kubernetes 收集和传输日志和指标</a>的最佳选择。</p><p>他们还希望在创建工作负载的同时便能够发现这些工作负载。在 Beats 中推出 <a href="/cn/blog/monitor-kubernetes-with-beats-autodiscover-feature-and-elasticsearch" target="_blank">autodiscover 功能</a>（6.2 中的新推功能）之前，他们自行开发了一款产品：Collectbeat。他们的 Beat 在 <a href="https://github.com/elastic/beats/tree/master/libbeat" target="_blank">libbeat</a> 的基础上开发而成，能够发现 Kubernetes 集群中的新 Pod。Collectbeat 会使用 Kubernetes API 来发现工作负载、收集并丰富数据，然后将数据发送到团队的内部监测系统。此系统名为 Sherlock.io，十分灵活，在采用新技术时能够自行适应。</p><p>尽管数据收集环节现已解决，但是仍然需要关注分析和可视化部分。除非 eBay 用户能够使用熟悉的标签对数据进行分析，否则收集所有这些数据便没有任何意义。下一个合情合理的步骤是确定一种方法来在传输数据之前使用元数据为数据添加标签。所以 Vijay Samuel 和他在 eBay 的团队共同开发了一个名为 “<a href="/cn/blog/brewing-in-beats-enrich-events-with-kubernetes-metadata" target="_blank">add_kubernetes_metadata</a>” 的处理器，该处理器能够处理日志消息和指标负载，并添加诸如名称和 Pod 空间等元数据。此处理器现已在 GitHub 上推出。此工具的问世很好地阐释了为何社区驱动的开源项目具有如此强大的功能。</p><p>当然喽，eBay 还在继续发展。随着新技术的采用，也产生了更多的应用程序、日志和指标。实际上，他们的有机日志年增长率高达 50%。 那么，在资源有限的前提下，他们是如何处理日益增长的数据量的呢？策略之一便是通过创建基于级别的配额和保留限值来在主机/池层面测量应用程序。另一策略是优先处理特定类型的数据。事件的优先级最高，可显示运行可见性的指标次之，然后才是日志。为了确保优先级正确无误，他们添加了事件调度程序，并允许 autodiscover 向配置中添加权重。</p><p>十分迫切地希望深入了解他们团队的工具和战略吗？请观看 <a href="/cn/elasticon/conf/2018/sf">Elastic{ON} 2018</a> 大会上 <a href="/cn/elasticon/conf/2018/sf/monitoring-anything-and-everything-with-beats-at-ebay">Vijay 所作的演示</a>，详细了解 Sherlock.io 的信息，以及他们如何使用 Beats 监测 Kubernetes 集群中的全部数据。如果您希望深入了解如何使用 Elastic Stack 来监测 Kubernetes 和 Docker，请查看我们的 <a href="/cn/blog/monitoring-an-application-running-in-docker-containers-and-kubernetes-with-the-elastic-stack">Elastic Stack：使用 Beats 监测 Kubernetes 应用程序</a>网络研讨会。<br></p><p style="text-align: center;"><a href="/cn/elasticon/conf/2018/sf/monitoring-anything-and-everything-with-beats-at-ebay" target="_blank"><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltbc529ac38a1a6fa6/5c30502f93d9791a70cd739b/monitoring_ebay_kubernetes_beats.png" data-sys-asset-uid="bltbc529ac38a1a6fa6" alt="monitoring ebay kubernetes beats.png" "="" style="display: block; margin: auto;"></a></p><p style="text-align: center;" rel="text-align: center;"><br></p>

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Monitoring Petabytes of Logs per Day at eBay with Beats

eBay 使用 Beats 每天监测 PB 量级的日志

ECE 2.0 隆重推出。新功能包括主机标记、可配置部署模板，以及管理员对部署更强的控制权限。

Elastic Cloud Enterprise Tags Banner.png

Elastic Cloud Enterprise Tags Thumbnail.png

ECE 2.0: Host Tagging, ML, Hot-Warm Architecture, and More

ECE 2.0：主机标记、ML、冷热节点架构，不一而足

神州泰岳是国内领先的 IT 运维管理软件开发商、解决方案提供商和服务提供商。神州泰岳及其下属子公司大量使用了 Elastic Stack 来解决多个业务场景下的多种需求。

<html><head></head><body><p><strong></strong><strong></strong><strong></strong></p><p>&#x6B22;&#x8FCE;&#x6765;&#x5230; Elastic &#x793E;&#x533A;&#x7535;&#x53F0;&#x7684;&#x7B2C;&#x516D;&#x671F;&#x8282;&#x76EE;&#xFF0C;&#x672C;&#x671F;&#x8282;&#x76EE;&#x6211;&#x4EEC;&#x6765;&#x5230;&#x4E86;&#x4F4D;&#x4E8E;&#x5317;&#x4EAC;&#x7684;&#x795E;&#x5DDE;&#x6CF0;&#x5CB3;&#x7814;&#x53D1;&#x4E2D;&#x5FC3;&#x3002;&#x795E;&#x5DDE;&#x6CF0;&#x5CB3;&#x5728;&#x56FD;&#x5185; IT &#x8FD0;&#x7EF4;&#x7BA1;&#x7406;&#x5E02;&#x573A;&#x4E0A;&#x62E5;&#x6709;&#x76F8;&#x5F53;&#x5E7F;&#x6CDB;&#x7684;&#x5BA2;&#x6237;&#x7FA4;&#xFF0C;&#x8986;&#x76D6;&#x7535;&#x4FE1;&#x3001;&#x91D1;&#x878D;&#x3001;&#x653F;&#x5E9C;&#x3001;&#x80FD;&#x6E90;&#x3001;&#x4EA4;&#x901A;&#x7B49;&#x884C;&#x4E1A;&#xFF0C;&#x662F;&#x56FD;&#x5185;&#x9886;&#x5148;&#x7684; IT &#x8FD0;&#x7EF4;&#x7BA1;&#x7406;&#x8F6F;&#x4EF6;&#x5F00;&#x53D1;&#x5546;&#x3001;&#x89E3;&#x51B3;&#x65B9;&#x6848;&#x63D0;&#x4F9B;&#x5546;&#x548C;&#x670D;&#x52A1;&#x63D0;&#x4F9B;&#x5546;&#x3002;&#x795E;&#x5DDE;&#x6CF0;&#x5CB3;&#x53CA;&#x5176;&#x4E0B;&#x5C5E;&#x5B50;&#x516C;&#x53F8;&#x5927;&#x91CF;&#x4F7F;&#x7528;&#x4E86;&#xA0;Elastic Stack &#x6765;&#x89E3;&#x51B3;&#x591A;&#x4E2A;&#x4E1A;&#x52A1;&#x573A;&#x666F;&#x4E0B;&#x7684;&#x591A;&#x79CD;&#x9700;&#x6C42;&#xFF0C;&#x8FD9;&#x671F;&#x7684;&#x8282;&#x76EE;&#x6211;&#x4EEC;&#x8BF7;&#x6765;&#x4E86;&#x795E;&#x5DDE;&#x6CF0;&#x5CB3; IT &#x76D1;&#x63A7;&#x4EA7;&#x54C1;&#x7EBF;&#x548C;&#x5E94;&#x7528;&#x4EA7;&#x54C1;&#x7EBF;&#x7684;&#x4E24;&#x4F4D;&#x603B;&#x76D1;&#x6765;&#x7ED9;&#x5927;&#x5BB6;&#x5E26;&#x6765;&#x5206;&#x4EAB;&#xFF0C;&#x5FEB;&#x6765;&#x6536;&#x542C;&#x672C;&#x671F;&#x8282;&#x76EE;&#x4E86;&#x89E3;&#x4ED6;&#x4EEC;&#x5177;&#x4F53;&#x662F;&#x5982;&#x4F55;&#x4F7F;&#x7528; Elasticsearch &#x7684;&#x5427;&#x3002;<br style="box-sizing: border-box; color: rgb(51, 51, 51); font-family: -apple-system, &quot;Helvetica Neue&quot;, Helvetica, Arial, &quot;PingFang SC&quot;, &quot;Hiragino Sans GB&quot;, &quot;WenQuanYi Micro Hei&quot;, &quot;Microsoft Yahei&quot;, sans-serif;"><br style="box-sizing: border-box; color: rgb(51, 51, 51); font-family: -apple-system, &quot;Helvetica Neue&quot;, Helvetica, Arial, &quot;PingFang SC&quot;, &quot;Hiragino Sans GB&quot;, &quot;WenQuanYi Micro Hei&quot;, &quot;Microsoft Yahei&quot;, sans-serif;"><br style="box-sizing: border-box; color: rgb(51, 51, 51); font-family: -apple-system, &quot;Helvetica Neue&quot;, Helvetica, Arial, &quot;PingFang SC&quot;, &quot;Hiragino Sans GB&quot;, &quot;WenQuanYi Micro Hei&quot;, &quot;Microsoft Yahei&quot;, sans-serif;">&#x5609;&#x5BBE;&#xFF1A;<br style="box-sizing: border-box; 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Elastic 社区电台 第六期，嘉宾：韩炳海、蔡国兴@神州泰岳

Elastic 应用搜索目前支持多语言引擎。了解您如何针对 13 种可选语言提高业已经过优化的搜索相关性。

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Introducing Multi-Language Engines in Elastic App Search

在 Elastic 应用搜索中隆重推出多语言引擎

通过一个关于文档访问和潜在信息窃取行为的实际用例学习这两种分析之间的区别。

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Temporal vs. Population Analysis in Elastic Machine Learning

Elastic Machine Learning 时间型分析与种群型分析之间的对比

<html><head></head><body><p>Elastic &#x901A;&#x8FC7;&#x534F;&#x4F5C;&#x6765;&#x5B8C;&#x6210;&#x5404;&#x9879;&#x5DE5;&#x4F5C;&#x3002;
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</p><h2>&#x90A3;&#x4E48;&#xFF0C;&#x6211;&#x5982;&#x4F55;&#x63D0;&#x4EA4; Pull Request&#xFF1F;</h2><p><span style="font-size:11pt;font-family:Arial;color:#000000;background-color:transparent;font-weight:400;font-style:normal;font-variant:normal;text-decoration:none;vertical-align:baseline;white-space:pre;white-space:pre-wrap;" id="docs-internal-guid-91b61f53-7fff-cb5b-0a28-1f104a35591a"><img src="https://lh5.googleusercontent.com/GMhcYAoGehxmwwALqJn1bOH0B0hj6NqdyktF3Kbb-lvGvzfXE5t3uQRFiSyXRg9kBuJstwQGCX1X3PHVwFZhaUJDyoBuCgLhRpEOpEtz1qKhQIoUhSrT-nbcE5JPL5se5JTz7fgT" style="border: none; transform: rotate(0.00rad); -webkit-transform: rotate(0.00rad);" width="624" height="275"></span>
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</p><p>&#x5F53;&#x60A8;&#x70B9;&#x51FB;&#x201C;New pull request&#x201D;&#xFF08;&#x65B0;&#x5EFA; pull request&#xFF09;&#x65F6;&#xFF0C;&#x60A8;&#x4F1A;&#x9996;&#x5148;&#x770B;&#x5230;&#x6211;&#x4EEC;&#x7684; <a href="https://github.com/elastic/elasticsearch/blob/master/.github/PULL_REQUEST_TEMPLATE.md">pull request &#x6A21;&#x677F;</a>&#x3002;
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</p><h2>&#x5206;&#x95E8;&#x522B;&#x7C7B;&#x548C;&#x6DFB;&#x52A0;&#x6807;&#x7B7E;</h2><p>&#x6211;&#x4EEC;&#x7684;&#x7B2C;&#x4E00;&#x6B65;&#x662F;&#x786E;&#x4FDD; PR &#x7B26;&#x5408;&#x4E00;&#x4E2A;&#x597D;&#x8BF7;&#x6C42;&#x7684;&#x6807;&#x51C6;&#xFF08;&#x5982;&#x4E0A;&#x6240;&#x8FF0;&#xFF09;&#xFF0C;&#x5982;&#x679C;&#x7B26;&#x5408;&#xFF0C;&#x5C31;&#x7ED9; PR &#x8D34;&#x4E0A;&#x6807;&#x7B7E;&#xFF0C;&#x8FD9;&#x6837;&#x4F1A;&#x6709;&#x5408;&#x9002;&#x7684;&#x5BA1;&#x6838;&#x8005;&#x6765;&#x67E5;&#x770B;&#xFF0C;&#x4EE5;&#x4FBF;&#x8FDB;&#x4E00;&#x6B65;&#x8BC4;&#x4F30;&#x3002;&#x6807;&#x7B7E;&#x53EF;&#x80FD;&#x5305;&#x62EC; <code>&gt;bug</code>&#x3001;<code>&gt;&#x529F;&#x80FD;</code>&#x7B49;&#x7B49;&#x3002;&#x4E00;&#x65E6; Pull Request &#x6709;&#x4E86;&#x6807;&#x7B7E;&#xFF0C;&#x5B83;&#x5C31;&#x4F1A;&#x88AB;&#x5206;&#x914D;&#x7ED9;&#x9002;&#x5F53;&#x7684;&#x5B50;&#x56E2;&#x961F;&#x6765;&#x5904;&#x7406;&#x3002;&#x5728;&#x8FD9;&#x4E4B;&#x540E;&#xFF0C;&#x5904;&#x7406;&#x8BF7;&#x6C42;&#x662F;&#x8D1F;&#x8D23;&#x8BE5;&#x9886;&#x57DF;&#x7684;&#x56E2;&#x961F;&#x8FDB;&#x884C;&#x3002;
</p><p><span style="font-size:11pt;font-family:Arial;color:#000000;background-color:#ffff00;font-weight:400;font-style:normal;font-variant:normal;text-decoration:none;vertical-align:baseline;white-space:pre;white-space:pre-wrap;" id="docs-internal-guid-968959a4-7fff-f9ab-e145-babc47a96875"><img src="https://lh5.googleusercontent.com/TqRYJlBBY2ZYFsk7K_IyNnKbBVAiR2Wyd6fMhePgIEMuFMtUN-pqzqnoaCbHAOo9bu6wyxsYq9qlfesHKzhWBSQ_cEbBBmMiHsJSng5oMstndym0lY2ySAkznTDU0UMiMZnTjuEm" style="border: none; transform: rotate(0.00rad); -webkit-transform: rotate(0.00rad);" width="624" height="409"></span>
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