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1.背景介绍在本文中，我们将深入探讨如何使用Elasticsearch进行大数据分析与处理。Elasticsearch是一个强大的搜索和分析引擎，它可以帮助我们高效地处理和分析大量数据。通过本文，我们将了解Elasticsearch的核心概念、算法原理、最佳实践以及实际应用场景。1. 背景介绍随着数据的不断增长，大数据处理和分析已经成为当今企业和组织中的关键技术。Elasticsear...
Elasticsearch 是一个开源的分布式全文搜索引擎，能够处理大型数据集合并且能够实时查询。分布式架构：可以将数据分布在多台服务器上进行处理和存储，提高了系统的可靠性和扩展性。全文搜索：能够对文本内容进行全面、实时的搜索与分析，支持复杂的语法查询。多种数据类型支持：支持结构化数据、非结构化数据和地理空间数据等多种数据类型。实时性强：可以快速、实时地对大量数据进行索引和查询，并且支持集群监控和
1.背景介绍1. 背景介绍Elasticsearch是一个开源的搜索和分析引擎，基于Lucene库构建。它可以实现实时搜索、文本分析、数据聚合等功能。在大数据时代，Elasticsearch在分析和处理海量数据方面发挥了重要作用。本文将从以下几个方面进行阐述：Elasticsearch的核心概念与联系Elasticsearch的核心算法原理和具体操作步骤Elasticsearch...
聚合（）可以让我们极其方便的实现对数据的统计、分析、运算。
Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的搜索服务器，它提供了一个分布式、多租户的全文搜索引擎，具有 HTTP Web 接口和无模式 JSON 文档。Elasticsearch 被广泛应用于日志分析、全文搜索、安全信息与事件管理（SIEM）、业务分析等领域。
那么，AI Agents（AI智能体或AI代理）究竟有何独特之处？AI代理是推理引擎，可以理解上下文、规划工作流程、连接工具和数据，执行行动。更重要的是，可以实现端到端流程的自动化，特别是在需要复杂推理、规划和执行的流程中。多代理AI系统则将AI代理的潜能进一步放大。在多代理AI系统中，多个特定角色的AI代理协同工作，使组织能够自动化和优化单一代理难以处理的流程。
本章内容，我们将在已经构建的agent框架基础上，优化检索器，为检索器搭建ElasticSearch服务，实现问答系统的检索增强。
我们在 Elastic 一直努力将更多 Linux 发行版添加到我们的支持矩阵中，现在 Elastic-Agent 和 Beats 已正式支持 Debian 12！本文演示了我们正在开发的功能，以支持使用 Journald 存储系统和身份验证日志（auth logs）的 Linux 发行版。一些 Linux 发行版（如 Debian 12）已经完全放弃了传统的系统日志文件，因此现在获取这些日志的唯
首先需要创建想要使用的工具。Tavily （用于在线搜索）创建的本地索引的检索器。
Confluent Cloud 用户现在可以使用更新后的 Elasticsearch Sink Connector 与 Elastic Agent 和 Elastic Integrations 来实现完全托管且高度可扩展的数据提取架构Elastic 和 Confluent 是关键的技术合作伙伴，我们很高兴宣布对该合作伙伴关系进行新的投资。Confluent 的 Kafka 是许多企业摄取架构的关
Content本文提出了一个名为MASA的多智能体和自适应框架，利用深度强化学习技术，通过两个合作的智能体（一个基于TD3算法的RL智能体和一个基于约束求解器的智能体）以及一个市场观察者智能体，动态平衡投资组合的总体回报和潜在风险。实证结果表明，MASA框架在处理过去10年CSI 300、道琼斯工业平均指数和标普500指数数据集时，相较于其他已知的RL方法，展现出了显著的优势。计算金融（CF）是一
了解将数据从 AWS S3 提取到 Elastic Cloud 的不同选项。这是多部分博客系列的第二部分，探讨了将数据从 AWS S3 提取到 Elastic Cloud 的不同选项。在本博客中，我们将了解如何使用 Elastic Agent 从 AWS S3 提取数据。：Elastic Cloud 部署是遵循下述步骤的先决条件。
Elastic Agent 是一款功能强大且用途广泛的工具，可用于从各种数据源（包括自定义用户应用程序）收集日志和指标。现在，Elastic Agent 提供了无与伦比的灵活性，可以将数据准确地传递到需要的地方，从而通过单个代理实现安全性和可观察性用例。本博客介绍了最新版本的 Elastic Agent 中提供的功能以及如何定制它们以适合你的特定用例。
尤其擅长寻找那些需要浏览众多网站才能获得的非直观、小众信息。在。
单机安装：- 用composer 耐心安装composer create-project --repository-url=https://repo.magento.com/ magento/project-community-edition src- 完毕后，选择性运行下列命令-- 停用elastic search 模块bin/magento module:disable {Magento_El
在我之前的文章 “Observability：使用 Elastic Agent 来摄入日志及指标 - Elastic Stack 8.0”，我详细地描述了如何安装 Elasticsearch，Stack 及 Elastic Agents 来采集系统日志及指标。很多开发者可能会有疑问，在我们的实际使用中，我们更多的可能是需要采集定制的应用日志，而不是系统日志。那么在这个时候，我们该如何使用 Elas
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）已成为大型语言模型（LLM）应用的重要架构，通过结合外部知识库来增强模型的回答能力，特别是在处理专业领域知识、最新信息或企业私有数据时。本报告将系统梳理使用 Elasticsearch（ES）作为向量数据库实现 RAG 系统的优缺点，与传统向量数据库及其他存储解决方案的对比，以及基于 Deepseek V3 和 Q
搜索驱动的人工智能和开发人员工具专为速度和规模而打造。在大型语言模型（LLM）和生成式 AI 的每日突破中，开发者站在了这场运动的最前沿，影响着它的方向和可能性。在这篇博客中，我将分享 Elastic 的搜索客户是如何利用 Elastic 的向量数据库和开放平台，为搜索驱动的 AI 和开发者工具加速和扩展生成式 AI 体验，为他们提供了新的增长途径。Dimensional Research 进行的
备注：可以去官方查看使用教程。
自定义 TCP 日志包初始化一个侦听 TCP 套接字，该套接字收集接收到的任何 TCP 流量并将每一行作为文档发送到 Elasticsearch。可以通过将 ingest pipeline 的名字添加到管道配置选项来添加自定义摄取管道，可以通过 API 或创建自定义摄取管道。
在我之前的文章 “Observability：使用 Elastic Agent 来摄入日志及指标 - Elastic Stack 8.0” 我详述了如何使用 Elastic Agent 来摄入数据。事实上，在之前的最新的几版 7.14里，Elastic Agent 已经是正式版发布了。我们知道在之前我们使用 Filebeat 进行数据采集时，在 Elasticsearch 中，我们看到的索引名称是
Elastic 宣布 OpenTelemetry (OTel) Java Agent 的 Elastic 发行版正式发布，这是一个与 OTel 完全兼容的代理，具有一组丰富实用的附加功能。随着 Elastic 继续致力于 OpenTelemetry (OTel)，我们很高兴地宣布) 正式上市。
这里的Public Key 是Username, Private Key 是 Password。magento 配置环境 (这里推荐大家去看一下magento 官网 配置要求)后台地址:http://www.magento3.c/admin_ffp3l7。安装Java 配置Java环境 (es8 内置java环境 不需要配置)1.打开https://marketplace.magento.com。
在这种模式下，Elastic Agent 是一种手动模式的工作方式。它和我之前文章 “使用 Elastic Agent 和 Ingest Manager 简化数据导入 （二）” 中介绍的模式是不一样的。在那篇文章中，它是一种在Fleet 管理的模式下工作的。在这种模式下，它更像之前我们先前单独使用 Filebeat 或者 Metricbeat 的模式。前提条件我们需要安装 Elastic Stac
讨论并实现 Elastic RAG 的代理流程，其中 LLM 选择调用 Elastic KB。代理是将 LLM 应用于实际用例的合乎逻辑的下一步。本文旨在介绍代理在 RAG 工作流中的概念和用法。总而言之，代理代表了一个极其令人兴奋的领域，具有许多雄心勃勃的应用程序和用例的可能性。我希望在未来的文章中涵盖更多这些想法。现在，让我们看看如何使用 Elasticsearch 作为我们的知识库，使用 L
由自然语言驱动的 AI 代理，可轻松管理 Elasticsearch Serverless 项目 - 支持项目创建、删除和状态检查。这个小型命令行工具让你可以用简单的英语管理你的。它通过AI（这里是 OpenAI）理解你的意思，并使用 LlamaIndex 调用正确的函数！
但是这种方式对类的修改有较大的限制，修改后的类要兼容原来的旧类，具体的要求在 Java 官方文档 Instrumentation#retransformClasses()方法介绍 中可以找到： 转换类时禁止添加、删除、重命名成员变量和方法，禁止修改方法的签名，禁止改变类的继承关系。但是上面会有一个问题，在线上 我们用jar -jar 启动时，会有各种问题， 但是在文章的前面实现的案例都已经解决了，
在 Elastic Stack 7.x 中，Elastic 引入 Heartbeat 来对网站或微服务来进行监控。通过 Heartbeat 的应用，我们可以知道网站及微服务的运行情况，我们甚至可以针对服务器的证书的有效期进行监控。随着 Elastic Agent 的推出，Elastic 更建议我们使用 Elastic Agent 的方法来对网站及微服务来进行监控。在今天的展示中，我将使用如下的架构
最新版本 8.12 标志着 Elastic Agent 和 Beats 调整方面的重大转变。 在此更新中，Elastic® 引入了 Performance Presets，旨在简化用户的调整过程并增强默认设置以提高性能。
在我之前的文章 “Observability：如何把 Elastic Agent 采集的数据输入到 Logstash 并最终写入到 Elasticsearch”，我详细介绍了如何使用 Elastic Agents 采集数据并把数据通过 Logstash 发送至 Elasticsearch。细心的开发者可能注意到从 Elastic Agents 到 Logstash 直接的链接它不是加密的。这个在实
今天，我们将迈出从理论到实践的关键一步——通过安装和测试Reflexion框架，我们将揭开智能体工作流的神秘面纱，实现知识的深度融合与应用。
需要增加https ca证书，如果试验rpm安装默认路径为/etc/elasticsearch/certs/http_ca.crt。elasticssearch版本8.4.3。经过试验，并未生效，依旧报同样的错误。出现这种问题需要增加参数。
在今天的文章中，我们将重点介绍如何使用 LangChain 提供的基础设施在 Python 中构建 Elasticsearch agent。该 agent 应允许用户以自然语言询问有关 Elasticsearch 集群中数据的问题。Elasticsearch 是一个强大的搜索引擎，支持词法和向量搜索。ElasticSearch 可以在 RAG（检索增强生成）的上下文中使用，但这不是我们在本故事中的
在 Elastic Stack 8.0 之前，我们使用 APM server 来采集 Application Monitoring (APM) 数据。随着 Elastic Agent 在 8.0 的推出，我们可以使用 Elastic Agent 来采集 APM 数据。如果你对 Elastic Stack 的APM 还不是很熟的话，请阅读我之前的文章 “Solutions：应用程序性能监控/管理(A
在 Elastic 7.8 版本的发布中，我们很高兴地宣布一项重大改进，该改进将使将数据发送到弹性堆栈变得更加容易。 首先，我们将启动我们的 Elastic Agent 的实验版本，这是一个统一的代理，可简化安装和管理。其次，我们将启动 Ingest Manager，这是 Kibana 中的新应用程序，可让你单击几下快速添加流行服务和平台的集成。 它还将帮助你集中管理整个 Elastic Agen
今天，我们很高兴地宣布三项重大改进，它们将使你的系统和应用程序与 Elastic Stack 的集成变得更加容易。首先，我们将推出 Elastic Agent 的通用 (GA) 版本，这是一个兼具可观察性和安全性的单一统一代理。统一代理将通过更少的配置和安装来简化数据载入。其次，我们将发布 Fleet 的 正式版本，这是一款新的 Kibana 应用程序，可让您集中管理整个 Elastic Agen
query子句：类似于mysql中的where语句，用于定义搜索条件，如等值查询、模糊查询、范围查询等（重点）aggs字句：用于对搜索结果进行各种统计和分组。类似于mysql中的group by。例如可以计算某一字段不同值各自出现的次数，或者根据某个字段的值进行分组。sort子句：这个就非常显而易见了，是对查询出来的结果进行根据某一规则进行排序。from和size：这两个是配合使用的，是用来分页的
v返回结果。
现有酒店管理与酒店搜索预定两个分离的微服务模块，为了数据的安全性我们在就带你管理模块通过Mysql进行crud，为了搜索的高效和质量在搜索预定模块我们采用了ElasticSearch搜索引擎（视作一种NoSQL 数据库），这样一来如何同步数据就是我们必须要解决的问题。
MongoDB 和 Elasticsearch 在存储和搜索方面各有特点，适用于不同的场景。以下是它们的区别、优缺点对比，以及选型建议。
通过配置 `.netrc` 和 `.git-credentials` 来保存 Git 凭证信息，设置 `GOPRIVATE` 环境变量来指定私有仓库，以及修改 `GOSUMDB` 来避免校验问题，你可以解决 Go 项目中拉取私有 SDK 时的认证错误问题。除了 `.netrc` 文件之外，Git 还使用 `.git-credentials` 文件来保存凭证。- 如果你使用的是 GitHub 或其他
AI 会开始取代网络安全工作吗？不会，但它正在从根本上改变这些工作。正迅速成为日常安全工作流程中的一个重要组成部分。那么，它是合作伙伴还是竞争对手？GenAI 技术在安全堆栈几乎每个方面的广泛应用，整体上帮助安全团队更高效地应对威胁。GenAI 使安全从业者能够访问并分析他们原本无法获得的数据，从而使他们的工作比以往任何时候都更具影响力。然而，与此同时，GenAI 也扩展了攻击面 —— 无论是通过
Kibana是一个针对Elasticsearch的开源分析及可视化平台，用来搜索、查看交互存储在Elasticsearch索引中的数据。使用Kibana，可以通过各种图表进行高级数据分析及展示。
Linux搭建单机ES，集成ik分词器，文本抽取，Kibana可视化平台
ELKB(Elasticsearch、Logstash、Kibana、Beat的组合)是一套开源的分布式日志管理方案。凭借其闭环的日志处理流程、高效的检索性能、线性的扩展能力、较低的运维成本等特点，ELKB在最近几年迅速崛起，成为实时日志处理开源领域的首要选择。详细资料可参考官网https://www.elastic.co/cn/start，本文不再赘述。
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