Cenários

O CSS pode ser usado para criar caixas de pesquisa para sites e aplicativos para melhorar a experiência do usuário. Você também pode criar uma plataforma de análise de logs com ele, facilitando a O&M e as operações comerciais baseadas em dados. A pesquisa por vetor do CSS pode ajudá-lo a criar rapidamente aplicativos inteligentes, como pesquisa de imagem baseada em IA, recomendação e pesquisa semântica.

Pesquisa no site

O CSS pode ser usado para pesquisar conteúdo de sites por palavra-chave, bem como pesquisar e recomendar commodities em sites de comércio eletrônico.

• Pesquisa em tempo real: quando o conteúdo do site é atualizado, você pode encontrar o conteúdo atualizado em sua pesquisa em minutos, ou até mesmo em segundos.
• Estatísticas categorizadas: você pode aplicar filtros de pesquisa para classificar produtos por categoria.
• Estilo de destaque personalizado: você pode definir como os resultados da pesquisa são destacados.

Figura 1 Pesquisa no site

Análise de logs em todos os cenários

Analise os logs do Elastic Load Balance (ELB), servidores, containers e aplicações. No CSS, a fila de buffer de mensagens do Kafka é usada para equilibrar as cargas em horários de pico e fora de pico. O Logstash é usado para extração, transformação e carregamento de dados (ETL). O Elasticsearch recupera e analisa os dados. Os resultados da análise são visualizados pelo Kibana e apresentados a você.

• Alta relação custo-benefício: o CSS usa o poder de computação do Kunpeng, separa o armazenamento frio e quente e desacopla os recursos de computação e armazenamento, alcançando alto desempenho e reduzindo os custos em mais de 30%.
• Facilidade de uso: execute consultas em um editor de GUI. Crie relatórios facilmente usando componentes de arrastar e soltar.
• Capacidade de processamento poderosa: o CSS pode importar centenas de terabytes de dados por dia e processar petabytes de dados.

Figura 2 Análise de logs para todos os cenários

Aceleração de consultas de banco de dados

O CSS pode ser usado para acelerar consultas de banco de dados. Empresas de comércio eletrônico e logística precisam responder a um grande número de consultas de pedidos simultâneas em um curto período de tempo. Bancos de dados relacionais, embora tenham boa atomicidade de transações, são fracos no processamento de transações e podem contar com o CSS para aprimorar os recursos de OLTP e OLAP.

• Alto desempenho: recupere dados de centenas de milhões de registros em milissegundos. Tipos de dados de texto, tempo, numérico e espacial são suportados.
• Alta escalabilidade: o CSS pode ser dimensionado para ter mais de 200 nós de dados e mais de 1000 colunas.
• Interrupção zero do serviço: os mecanismos de reinicialização contínua e de cópia dupla podem evitar a interrupção do serviço em caso de alteração de especificações ou atualização de configuração.

Figura 3 Aceleração de consulta de banco de dados

Pesquisa vetorial

Ao pesquisar por dados não estruturados, como imagens, vídeos e corpus, os vizinhos mais próximos ou vizinhos mais próximos aproximados são pesquisados com base em vetores de características. Isso tem as seguintes vantagens:

• Eficiência e confiabilidade: o mecanismo de pesquisa vetorial da Huawei Cloud oferece desempenho de pesquisa superior e recursos distribuídos de recuperação de desastres.
• Índices abundantes: vários algoritmos de indexação e métodos de medição de similaridade estão disponíveis e podem atender a diversas necessidades.
• Aprendizagem fácil: o CSS é totalmente compatível com o ecossistema Elasticsearch de código aberto.

Figura 4 Pesquisa vetorial