我们非常自豪地宣布，Elastic Cloud on Kubernetes (ECK) 公测版的测试工作已经结束，现在正式发布。

<p>今天，我们非常自豪地宣布，Elastic Cloud on Kubernetes (ECK) 公测版的测试工作已经结束，现在正式发布！使用 ECK，用户现在可以在 Kubernetes 上无缝部署、管理和操作 Elastic Stack。请访问<a href="/cn/products/elastic-cloud-kubernetes">我们的 ECK 产品页</a>了解详情，或<a href="/cn/downloads/elastic-cloud-kubernetes">下载 ECK 开始使用</a>。
</p><p><a href="/cn/blog/introducing-elastic-cloud-on-kubernetes-the-elasticsearch-operator-and-beyond">早在 2019 年 5 月，我们发布了 ECK 的 alpha 版</a>，我们的愿景是，通过 ECK 提供一种官方途径，用以在 Kubernetes 上编排 Elasticsearch，并为 Kubernetes 上的 Elastic 产品提供类似于 SaaS 的体验。随着 Kubernetes 的受欢迎度持续走高，并且已经成为编排容器工作负载的标准，我们看到，有越来越多的用户在 Kubernetes 上部署 Elastic Stack。为此，我们采取了多种措施来支持容器工作负载，例如为 Elasticsearch 和 Kibana 发布<a href="https://www.docker.elastic.co/">官方 Docker 镜像</a>、加入 CNCF，以及<a href="/cn/blog/alpha-helm-charts-for-elasticsearch-kibana-and-cncf-membership">推出我们的 Helm Chart</a> 等。正式发布 ECK 是这一旅程中令人兴奋的一步。&nbsp;&nbsp;
</p><p>多年来，我们从创建 Elasticsearch 和 Elastic Cloud Enterprise 及运行 Elasticsearch 服务的过程中，累积了丰富的运营知识；ECK 最初的 alpha 版本就是依托这样丰厚的基础构建而成的。社区对第一个 alpha 版本（以及随后的三个早期体验版本）的反应非常积极。随着 ECK 的正式发布，我们非常高兴为用户提供了一个具有生产质量的解决方案，帮助他们在 Kubernetes 上部署 Elastic Stack 并简化 Elastic Stack 的操作。
</p><h2>简化后期工作</h2><p>说到软件部署，初期工作大都很轻松，而后期则充满挑战。ECK 构建于 Kubernetes Operator 模式之上，在管理 Kubernetes 上的一个或多个 Elastic Stack 部署的同时，它简化了许多后期工作，例如扩展、升级和配置管理等。这就减少了用户的运营负担，让他们可以专注于业务需求，并加快实现 Elastic Stack 价值的速度。
</p><p>主要特性包括：&nbsp;
</p><ul>
	<li>部署和管理多个 Elasticsearch 集群，包括 Kibana&nbsp;</li>
	<li>无缝升级到新版 Elastic Stack</li>
	<li>扩展简单，允许您随着用例进行扩展</li>
	<li>每个集群上都有默认安全设置</li>
</ul><p>作为 Elasticsearch 以及 其余 Elastic Stack 软件的创建者，我们希望 ECK 能够成为助力用户在 Kubernetes 上编排 Elasticsearch 的优秀解决方案。看到这么多用户在 alpha/beta 测试周期中证实了这一点，我们倍感兴奋。&nbsp;
</p><p>
	澳大利亚最大的本地媒体公司 Nine 的首席系统工程师 Michael Lorant 表示：“作为 Kubernetes 和 Elastic 的早期用户，我们对于测试 Elastic Cloud on Kubernetes (ECK) 感到非常兴奋，因为这将使我们简化在 Kubernetes 上构建和运行 Elasticsearch 的流程。随着 ECK 1.0 的正式发布，我们期望获得 Elastic Stack 的最佳特性，包括为 Kubernetes 环境提供详细可见性的基础架构 UI。我们很高兴能进一步探索 ECK 和 Elastic 在 Kubernetes 中的应用，因为它符合我们的完全应用和集群可观察性策略。”
</p><h2>精选解决方案和独家特性</h2><p>ECK 在 <strong>Kubernetes 上为用户提供了完整的 Elastic 体验</strong>，包括您只能从 Elastic 获得的特性和功能，如 APM、日志、指标、SIEM、Canvas、Lens、Machine Learning 和索引生命周期管理。通过 ECK 部署的所有集群均包含上述功能。通过专用的主节点和 Machine Learning 节点以及热-温-冷部署等特性支持高级拓扑，使用户能够进一步优化其部署，以满足可观察性和安全性用例的需求。&nbsp;
</p><p>我们在永久免费的基本授权下发布了 ECK 核心功能，使所有用户都可以使用这些独有的特性和功能，而不受产品部署位置的影响。此外，用户还可以通过我们的“企业订阅”访问更高级的功能。
</p><h2>入门</h2><p>ECK 是出于实现灵活性而构建，可在各种 Kubernetes 平台上运行，包括 Google Kubernetes Engine、Red Hat OpenShift、Azure Kubernetes Service、Amazon Kubernetes Service 和 vanilla Kubernetes。
</p><p>入门也极其简单。只需一个单行命令，即可将 ECK 部署到 Kubernetes 环境中，并在几分钟内开始创建集群。有关说明和更多详情，请务必查看我们的<a href="/guide/en/cloud-on-k8s/current/k8s-quickstart.html">快速入门页面</a>。
</p><h2>使用 Elastic Stack 监测 Kubernetes</h2><p>Elastic 和 Kubernetes 的故事远不止于在 Kubernetes 上运行 Elastic Stack。Elastic Stack 还可以为 Kubernetes 及其生态系统提供全面的可观察性和安全功能：
</p><ul>
	<li>通过收集日志、指标和 APM 数据<a href="/cn/what-is/kubernetes-monitoring">在 Kubernetes 环境中获得可观察性</a></li>
	<li>将 <a href="/guide/en/beats/filebeat/current/filebeat-module-envoyproxy.html">Envoy proxy</a> 和 <a href="/guide/en/beats/filebeat/7.5/filebeat-module-coredns.html">CoreDNS</a> 集成到 Elastic SIEM</li>
</ul><h2>后续工作计划</h2><p>随着 ECK 1.0 的发布，用户拥有了一个坚实的基础，可以开始部署和管理 Kubernetes 上的 Elastic Stack。我们将继续在 ECK 之上构建更丰富的体验，比如提供专用 UI、第一方 API、自动缩放功能等。如需了解最新的更新信息，请务必查看我们的 <a href="https://github.com/elastic/cloud-on-k8s">GitHub 存储库</a>和<a href="https://discuss.elastic.co/c/eck/79">讨论论坛</a>。
</p>

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Elastic Cloud on Kubernetes (ECK) 1.0 is now generally available

Elastic Cloud on Kubernetes (ECK) 1.0 现已正式发布

隆重推出 Elastic Cloud on Kubernetes (ECK)，这是一款基于 Kubernetes Operator 模式的新型编排产品，可用于在 Kubernetes 上运行 Elasticsearch。

<p>我们激动地宣布推出 Elastic Cloud on Kubernetes (ECK)，这是一款基于 Kubernetes Operator 模式的新型编排产品，用户可使用该产品在 Kubernetes 上配置、管理和运行 Elasticsearch 集群。<br>
</p><p>在过去几年中，Kubernetes 已经一跃成为容器及容器内所运行应用程序的实际编排标准。这一趋势在 Elasticsearch 社区亦无例外。Elastic Cloud on Kubernetes 很好地诠释了我们的承诺：用户在哪里，我们就到哪里；致力于提供最好的解决方案以帮助用户在自己所选的平台上部署和运行 Elastic 产品。
</p><p>从发布适用于 Elasticsearch 和 Kibana 的<a href="https://www.docker.elastic.co/">官方 Docker 镜像</a>，到修改 Beats 以从暂时性的 pod 和 daemonset 中收集日志和指标，我们使用 Kubernetes 的历程可以回溯到很久很久之前。去年 12 月，我们<a href="/cn/blog/alpha-helm-charts-for-elasticsearch-kibana-and-cncf-membership">加入了 CNCF（云原生计算基金会），并且推出了 Helm Charts</a>，进一步加大了在这一方面的投入力度。我们承诺让用户更加轻松地在 Kubernetes 环境中部署和运行我们的产品和解决方案，ECK 是我们践行此承诺过程中很自然的一项新举措（尽管手笔很大）。
</p><h2>是一个 Elasticsearch Operator，但远不止于此 </h2><p>ECK 使用 Kubernetes Operator 模式构建而成，需要安装在您的 Kubernetes 集群内，其功能绝不仅限于简化 Kubernetes 上 Elasticsearch 和 Kibana 的部署工作这一项任务。ECK 专注于简化所有后期运行工作，例如：
</p><ul>
	<li>管理和监测多个集群</li>
	<li>轻松升级至新的堆栈版本</li>
	<li>扩大或缩小集群容量 </li>
	<li>更改集群配置 </li>
	<li>动态调整本地存储的规模（包括 Elastic Local Volume（一款本地存储驱动器）） </li>
	<li>备份安排</li>
</ul><p>但 ECK 的功能却绝不仅限于 Kubernetes Operator。ECK 不仅能自动完成所有运行和集群管理任务，还专注于简化<a href="/cn/elasticsearch-kubernetes">在 Kubernetes 上使用 Elasticsearch</a>的完整体验。ECK 的愿景是为 Kubernetes 上的 Elastic 产品和解决方案提供 SaaS 般的体验。
</p><h3>默认提供保护</h3><p>在 ECK 上启动的所有 Elasticsearch 集群都默认受到保护，这意味着在最初创建的那一刻便已启用加密并受到默认强密码的保护。这一体验与用户使用 <a href="/cn/cloud/elasticsearch-service">Elasticsearch Service</a> on Elastic Cloud 的体验相一致。
</p><p>以无缝方式提供这一默认安全体验可不是一件轻松的事。<a href="/cn/blog/security-for-elasticsearch-is-now-free">阅读我们为实现这一目标而对 Elastic Stack 进行的最新安全更改</a>。总结一下：从 6.8 和 7.1 版本开始，Elasticsearch 核心安全功能（TLS 加密、基于角色的访问控制，以及文件和原生身份验证）会免费提供。
</p><h3>Canvas、Maps、Uptime，太不可思议啦</h3><p>通过 ECK 部署的所有集群都包括强大的基础（免费）级功能，例如可实现密集存储的冻结索引、Kibana Spaces、Canvas、Elastic Maps，等等。您甚至可以使用 Elastic Logs 和 Elastic Infrastructure 应用监测 Kubernetes 日志和基础设施。您可以获得在 Kubernetes 上使用 Elastic Stack 完整功能的体验，只有 Elastic 才能提供这一支持。
</p><h3>部署热温冷和自定义拓扑架构 </h3><p>热温冷是一个强大的 Elasticsearch 集群拓扑架构，适用于日志、指标以及其他时序型用例。这是一个十分常见的架构模型，能够在控制成本的同时，在长期存储和性能需求之间实现平衡。通过 ECK，用户可以在 Kubernetes 上部署热温冷集群，然后通过“索引生命周期管理”(ILM) 轻松配置数据生命周期政策，从而随着时间推移在不同节点级别之间转移数据。
</p><h2>无需再使用压缩算法</h2><p>说到软件部署，初期工作很轻松，但后期工作可就没那么简单了。如要在动态编排框架（例如 Kubernetes）中简化“有状态”系统（例如 Elasticsearch）的运行工作，需要付出很多努力。您如何提供可动态缩放的持久型本地存储？我们直接在 ECK 内构建了 Elastic Local Volume，这是一个适用于 Kubernetes 的集成式存储驱动器。ECK 中还融入了很多最佳实践，例如在缩小规模之前对节点进行 drain（排空）操作，在扩大规模的时候对分片进行再平衡，等等。
</p><p>作为 Elasticsearch 和 <a href="/cn/ece">Elastic Cloud Enterprise</a> 的创建者，同时作为 <a href="/cn/cloud/elasticsearch-service">Elasticsearch Service</a> 的运营者，我们基于多年的运行经验开发出了 Elastic Cloud on Kubernetes。我们在编码过程中充分利用自身在运行方面的全部经验，最终确定了如何在 Kubernetes 内编排和运行 Elasticsearch 及 Kibana 部署。
</p><p>从确保在配置变动过程中不会丢失数据，到确保在规模调整过程中实现零中断，在开发 ECK 的过程中我们竭尽全力处理好运行中的每个问题。
</p><h2>永远免费级别</h2><p>从 Elasticsearch 创立伊始，我们的目标从未改变：通过在免费默认分发包中加入大量强大功能，为新用户提供丰富的入门体验。ECK 当然也不例外。
</p><p>ECK 的默认分发包将永远免费提供。本着开放和透明的精神，我们还在 Elastic <a href="https://www.github.com/elastic/cloud-on-k8s">cloud-on-k8s GitHub 存储库</a>中将 ECK 的全部源代码向公众公开，并按照 Elastic License（Elastic 许可证）授予许可。
</p><p>通过 Enterprise（付费）订阅服务，用户可以享受更多功能，例如通过高级功能（诸如字段和文档级访问控制）部署集群的能力、Machine Learning、图表分析，等等。未来，Enterprise 订阅服务还会提供更多高级编排功能。
</p><h2>官方 GKE 支持，更多精彩功能，敬请期待</h2><p>在这一最初发布的 ECK 内部测试版本中，我们支持 Google Kubernetes Engine (GKE) 以及 vanilla Kubernetes 1.11 及更高版本。未来版本将会继续扩大支持范围，以将其他类型的 Kubernetes 也包括在内。
</p><h3>即刻开始使用</h3><p>立即试用，只需在您的 Kubernetes 集群上运行下列内容即可，您还可以访问快速入门页面了解更多信息。
</p>

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Elasticsearch on Kubernetes: A new chapter begins

在 Kubernetes 上运行 Elasticsearch：开启新篇章

Elastic 宣布整个 Elastic Cloud 及其系列 SaaS 产品/服务通过 SOC 2 类型 2 认证和 CSA STAR 认证。

<p>今天在此很高兴地宣布一个里程碑事件 — 我们的 <a href="/cn/cloud/elasticsearch-service">Elasticsearch 服务</a>、<a href="/cn/cloud/site-search-service">Elastic 网站搜索服务</a>和 <a href="/cn/cloud/app-search-service">Elastic 应用搜索服务</a>均已通过 SOC 2 类型 2 和 CSA Star 二级认证。&nbsp;从即日起就可开始使用这些证书，并自动应用于您当前的工作负载。
</p><h4>SOC 2 类型 2</h4><p>系统和组织控制 (SOC) 2 报告根据 <a href="https://www.aicpa.org/content/dam/aicpa/interestareas/frc/assuranceadvisoryservices/downloadabledocuments/trust-services-criteria.pdf">AICPA 的信任服务标准</a>衡量组织的控制措施。&nbsp;SOC 2 类型 2 报告侧重于两个方面：一是管理层对服务组织所用系统的描述；二是控制措施在设计方面的适用性和运营方面的有效性。
</p><p>Elastic 已遵循以下信任服务标准，完成其针对 Elasticsearch 服务、支持服务、Elastic 应用搜索服务和 Elastic 网站搜索服务的 SOC 2 类型 2 认证：<br>
</p><ul>
	<li>安全性</li>
	<li>机密性</li>
	<li>可用性</li>
</ul><h4>CSA STAR 二级认证</h4><p>Elastic 已针对其 Elasticsearch 服务、Elastic 应用搜索服务和 Elastic 网站搜索服务完成了 CSA STAR 二级认证。
</p><p>云安全联盟安全信任保证和风险 (CSA STAR) 计划以公开透明、严格审计和标准协调作为关键准则。
</p><p>CSA STAR 二级认证是 CSA 和 AICPA 之间的一项合作，旨在为注册会计师 (CPA) 提供指导，以运用 AICPA（信任服务准则 AT 101）和 CSA <a href="https://cloudsecurityalliance.org/artifacts/cloud-controls-matrix-v3-0-1/">云控制矩阵</a>中的标准来执行 SOC 2 业务。CSA STAR 二级认证提供对云提供商的第三方独立评估。
</p>

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Announcing SOC 2 Type 2 and CSA Star Level 2 Attestation across Elastic Cloud

宣布整个 Elastic Cloud 通过 SOC 2 类型 2 认证和 CSA STAR 认证

<p><em>希望深入了解 Amazon Elasticsearch 服务和我们官方 Elasticsearch 服务之间的区别吗？请访问我们的 <a href="/cn/aws-elasticsearch-service">AWS Elasticsearch</a> 对比页面。</em></p><p>我们最近<a href="/cn/blog/the-next-generation-elasticsearch-service-hot-warm-clusters-machine-learning-more-hardware-choices-and-new-pricing">向 Elastic Cloud 上的 Elasticsearch 服务中添加了数不清的新功能</a>，这些功能能够为您的所有用例提供支持，从日志，到搜索分析，全面囊括。其中一项重要发布便是增加了热温架构部署模板；将 <a href="/cn/cloud/elasticsearch-service">Elasticsearch 服务</a>用于日志用例时，如果使用这一模板，搭配我们降价后的定价模式，您可以实现更多价值。
</p><p>在本篇博文中，我们将会讲解如何使用新的热温部署模板，以及其他强大的 Elastic Stack 功能（例如 Machine Learning 和 Alerting），从而帮助您从日志数据中挖掘出更多洞见——不到 10 分钟便可完成所有这一切。如果您还没有 Elasticsearch 服务账号，赶快注册并<a href="/cn/cloud/elasticsearch-service/signup?baymax=intro-to-logging&storm=cta1&elektra=blog">免费试用 14 天</a>吧！
</p><h2>什么是热温架构？</h2><p>热温架构是一项十分强大的功能，能够让您将 Elasticsearch 部署划分为“热”数据节点和“温”数据节点。热数据节点处理所有新输入的数据，并且存储速度也较快，以便确保快速地采集和检索数据。温节点的存储密度则较大，如需在较长保留期限内保留日志数据，不失为一种具有成本效益的方法。将这两种类型的数据节点结合到一起后，您便能够有效地处理输入数据，并将其用于查询，同时还能在节省成本的前提下在较长时间内保留数据。
</p><p>此架构对日志用例来说尤其大有帮助，因为在日志用例中，人们的大部分精力都会专注于近期的日志（例如最近两周），而较早的日志（由于合规性或者其他原因仍需要保留）则可以接受较慢的查询时间。
</p><h2>创建热温部署</h2><p>通过 Elasticsearch 服务，用户能够十分轻松地部署热温架构，包括管理索引管理政策以将数据从热数据节点转移至温数据节点；热温架构功能使得 Elastic Cloud 能够从其他托管型 Elasticsearch 提供商中脱颖而出。有多轻松呢？在本篇博文中，我们将向您展示如何在不到 5 分钟的时间内完成热温日志集群的设置并成功运行集群，包括一个<u>免费的</u>&nbsp;1GB Machine Learning 节点和 1GB Kibana 节点。
</p><p>首先，我们需要进入 Elasticsearch 服务控制台，然后点击 <strong>Create Deployment</strong>（创建部署）。
</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltc7d42e9e8a1e94f2/5c57e05322d96be10bcca36d/hot-warm-template.png" data-sys-asset-uid="bltc7d42e9e8a1e94f2" alt="hot-warm-template.png" redactor"="" style="display: block; margin: auto;"><br>
</p><p>本示例中，我们从 AWS 中选择 “US East”（美国东部）地区，并且在 “Optimize your deployment”（优化您的部署）部分选择 “Hot-Warm Architecture”（热温架构）选项。我们会在这里选择 <strong>Customize Deployment</strong>（定制部署）。
</p><p>在 Customization（定制）页面上，您可以单独调整热用例配置和温用例配置的规模。如需了解如何针对您的具体需求确定这些实例的规模，请务必查看我们的博文：<a href="/cn/blog/sizing-hot-warm-architectures-for-logging-and-metrics-in-the-elasticsearch-service-on-elastic-cloud">确定热温架构的规模</a>。
</p><p>在本示例中，我们均采用默认值。
</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt79b66cc2ba2d4318/5c57e05816a7de000c2b32c8/hot-warm-template-create.png" data-sys-asset-uid="blt79b66cc2ba2d4318" hot-warm-template-create.png"="" style="max-width: 100%; display: block; margin: auto;" alt="">
</p><p>此外，我们要在自己的部署上启用 Machine Learning 功能。Elasticsearch 服务上的所有部署都包括一个免费的 1GB Machine Learning 节点和 1 GB Kibana 节点。
</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltc6383d0d66f8e050/5c57e04c122247d10be8eaa9/hot-warm-enable-ml.png" data-sys-asset-uid="bltc6383d0d66f8e050" alt="hot-warm-enable-ml.png" redactor"="" style="display: block; margin: auto;">
</p><p>在这里，我们现在点击<strong>Configure Index Curation</strong>（配置索引管理）。
</p><h3>索引管理</h3><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt86b01ff5f6bd3e4b/5c57e045713ebdec0ba06f7b/index-curation.png" data-sys-asset-uid="blt86b01ff5f6bd3e4b" alt="index-curation.png" redactor"="" style="display: block; margin: auto;">
</p><p>通过索引管理，您能够定义数据在热节点上保留多长时间后便需转移至温节点。默认值包括由 Beats（metricbeat-*、filebeat-*）和 Logstash (logstash-*) 创建的热门索引，这些索引保留 1 天后便会转移至温节点。在本示例中，我们会保留这些值。
</p><p><em>注意：</em> 部署之后您可以随时更改这些规则，前往部署下面的 Operations（操作）页面即可。
</p><p>完成这一切后，我们需要点击 <strong>Create Deployment</strong>（创建部署）。
</p><p>恭喜，您现在已经能够部署强大的热温架构，感到无比自豪吧！
</p><h3>发送数据</h3><p>既然我们的热温架构已经部署完毕，现在我们就开始向其中发送一些日志数据吧。如要传输日志数据，我们需要在本地机器上安装 Beats，然后使用由我们的部署生成的 Elasticsearch 服务云端 ID 和密码来开始发送数据。有关设置 Beats 和 Elasticsearch 服务的完整详情，请参阅我们<a href="/cn/blog/ship-metrics-with-metricbeat-to-hosted-elasticsearch-elastic-cloud">关于如何在 Elasticsearch 服务中使用 Metricbeat 的博文</a>。
</p><p>如要查找云端 ID，我们可以前往 Deployments（部署）页面，然后找到 Cloud ID（云端 ID）：
</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltd43f59ff40bfbf73/5c57e0408c741b010cbf6ae1/deployment-cloud-id.png" data-sys-asset-uid="bltd43f59ff40bfbf73" alt="deployment-cloud-id.png" "=" style=" max-width:=" redactor">
</p><p><em>注意</em>：忘记密码了？没事儿！Elasticsearch 服务支持您重置 Elastic 用户密码，前往 Deployment（部署）-&gt; Security（安全）-&gt; Reset password（重置密码）进行操作即可。
</p><p>既然现在本地机器已经开始传送数据，我们登录 Kibana 看一下仪表板吧。随着数据量越来越大，Elasticsearch 每天会不断地将数据从热节点转移到温节点。
</p><h3>添加 Machine Learning 功能</h3><p>Elasticsearch 服务还有另一项强大的新功能，其现在支持 Machine Learning。而且，所有用户现在都可免费向他们的部署中添加一个 1GB 的 Machine Learning 节点。由于已经在部署中启用了这项功能，所以我们可以导航至 Kibana，打开 Machine Learning 应用并创建 Machine Learning 作业。
</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltcbf34db1cab7f0e5/5c57e03a65ace9e30b3162dd/machine-learning-kibana.png" data-sys-asset-uid="bltcbf34db1cab7f0e5" alt="machine-learning-kibana.png" "=" style=" max-width:=" redactor">
</p><p>如需有关 Machine Learning 和其他用例的更多信息，请务必查看 <a href="/cn/what-is/elasticsearch-machine-learning">Elastic Machine Learning 功能页面</a>。
</p><h2>结论</h2><p>通过 Elasticsearch 服务的新功能，用户只需轻点几下鼠标即可开始使用强大的热温架构。此外，通过其他 Elastic Stack 功能（例如 Machine Learning 和 Security），您使用 Elasticsearch 服务监测日志和指标时能够实现比以往更加强大的性能。
</p><p>感兴趣了吧？我们提供 <a href="/cn/cloud/elasticsearch-service/signup?elektra=home&storm=banner">14 天免费试用</a>，赶快尝试一下吧。
</p>

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