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- 1 容器化日志收集方案日志系统的重要度不言而喻，开发、测试、用户体验等都与其密切相关。本文以k8s下ELKB日志采集方案为例，详细介绍如何在华为云上一步一步搭建基于ELK的容器化采集服务，并分析在日志采集业务中可能遇到的一些问题。 1.1 ELKB方案说明日志包含系统日志、应用服务日志、访问日志等，以往若需要查看日志需登录系统设备，通过vim、cat等方式查看，操作繁琐、定位问题困难。费事... 1 容器化日志收集方案日志系统的重要度不言而喻，开发、测试、用户体验等都与其密切相关。本文以k8s下ELKB日志采集方案为例，详细介绍如何在华为云上一步一步搭建基于ELK的容器化采集服务，并分析在日志采集业务中可能遇到的一些问题。 1.1 ELKB方案说明日志包含系统日志、应用服务日志、访问日志等，以往若需要查看日志需登录系统设备，通过vim、cat等方式查看，操作繁琐、定位问题困难。费事...
- 今天，我们就来了解一下其聚合分析中较为常见的 percentiles 百分位数分析。n 个数据按数值大小排列，处于 p% 位置的值称第 p 百分位数。比如说，ElasticSearch 记录了每次网站请求访问的耗时，需要统计其 TP99，也就是整体请求中的 99% 的请求的最长耗时。 今天，我们就来了解一下其聚合分析中较为常见的 percentiles 百分位数分析。n 个数据按数值大小排列，处于 p% 位置的值称第 p 百分位数。比如说，ElasticSearch 记录了每次网站请求访问的耗时，需要统计其 TP99，也就是整体请求中的 99% 的请求的最长耗时。
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- Elasticsearch具有出色的索引和搜索能力，能够快速处理大规模的数据。而Word2Vec模型则可以将文本中的词语映射为低维向量，这些向量能够很好地捕捉词语的语义信息。通过将文章中的词语向量进行组合等操作，可以得到文章的语义向量表示。将其存储在Elasticsearch中，并利用Elasticsearch的向量搜索功能，就可以实现对文章的语义相似度检索，从而有效地判断文章是否存在抄袭嫌疑。 Elasticsearch具有出色的索引和搜索能力，能够快速处理大规模的数据。而Word2Vec模型则可以将文本中的词语映射为低维向量，这些向量能够很好地捕捉词语的语义信息。通过将文章中的词语向量进行组合等操作，可以得到文章的语义向量表示。将其存储在Elasticsearch中，并利用Elasticsearch的向量搜索功能，就可以实现对文章的语义相似度检索，从而有效地判断文章是否存在抄袭嫌疑。
- BBQ）是中一种开创性的向量数据量化方法。它的核心目标是在提高向量数据压缩率的同时，维持高召回率，并提供自定义选项。其原理是通过巧妙地结合标量量化和位向量支持来实现这一目标。在实际的数据处理中，向量数据往往占据大量的存储空间。传统的量化方法可能会在压缩数据的过程中损失一定的准确性，导致搜索结果的召回率下降。而BBQ则打破了这种局限，它能够在不影响准确性的情况下，将向量数据的压缩率提高32倍。 BBQ）是中一种开创性的向量数据量化方法。它的核心目标是在提高向量数据压缩率的同时，维持高召回率，并提供自定义选项。其原理是通过巧妙地结合标量量化和位向量支持来实现这一目标。在实际的数据处理中，向量数据往往占据大量的存储空间。传统的量化方法可能会在压缩数据的过程中损失一定的准确性，导致搜索结果的召回率下降。而BBQ则打破了这种局限，它能够在不影响准确性的情况下，将向量数据的压缩率提高32倍。
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