产品规格

X86计算

计算密集型

核心优势

• 高性能CPU：专为高计算负载和低时延场景设计，适合实时搜索和复杂查询。
• 高可靠性：配合NVMe本地盘集群，相比普通磁盘集群具备更强的稳定性。

适用场景

• 电商搜索与推荐：实时响应用户搜索请求，支持复杂过滤与排序。
• APP搜索服务：需快速返回结果的移动端场景，如社交应用、内容推荐。
• 数据库加速：对OLAP场景中的复杂聚合查询提供低延迟支持。

注意事项

• 成本较高，适合对性能要求严格的场景，需权衡预算与性能需求。
• 建议配合超高I/O磁盘，确保数据读写效率与CPU性能匹配。

通用计算增强AC型

核心优势

• CPU独享：实例间无资源争抢，性能稳定且成本较低。
• 低时延保障：适合对响应时间敏感的业务。

适用场景

• 高并发搜索服务：如电商搜索、社交内容检索等需快速响应的场景。
• 实时推荐系统：基于用户行为实时生成推荐结果。
• OLTP场景：事务性数据处理与实时查询。

通用计算型

核心优势

• 均衡配置：默认规格，适合中等规模业务需求。
• 性价比高：满足大部分通用搜索与分析场景。

适用场景

适合通用场景，标准化部署，无需特殊调优即可满足基础需求。

• 内容搜索：中等规模的搜索与分析场景（单节点数据量在100GB~1000GB之间）。
• 日志分析：中等规模日志数据的实时查询与分析。

内存优化型

核心优势

• 大内存容量：适合内存密集型任务，如复杂聚合与缓存。
• 高吞吐量：支持大规模数据的快速处理。

适用场景

适用于单节点数据量在100~2000GB间的搜索与分析场景。

• 大规模数据分析：如用户行为分析统计。
• OLAP场景：复杂查询与多维聚合计算。
• 缓存密集型业务：需频繁加载数据到内存的场景（如实时报表）。

注意事项

时延容忍度较高，适合对响应时间要求不极端的场景。

成本较高，内存成本占比大，需评估业务需求与预算。

超高I/O型

核心优势

• NVMe SSD本地盘：提供极高的磁盘I/O性能，适合高并发读写场景。
• 低延迟：相比SSD云盘，延迟更低，性能更优。

适用场景

• 舆情实时分析：高频数据写入与快速查询的场景。
• 专利检索：大规模文本数据的快速检索与匹配。
• 数据库加速：如MySQL/PostgreSQL的读写分离架构。

注意事项

• 本地盘可靠性风险，需开启副本机制规避数据丢失风险。
• NVMe SSD价格较高，需权衡性能与成本。

鲲鹏计算

鲲鹏通用计算型

核心优势

性价比高：ARM架构相比X86机型成本更低。

适用场景

• 成本敏感型业务：如中小型企业搜索服务、测试环境。
• ARM生态适配：搜索服务需与ARM兼容的场景。

注意事项

生态兼容性：确保应用与ARM架构的兼容性（如Java虚拟机、第三方插件）。

X86计算

计算密集型

核心优势

• 高性能CPU：专为高计算负载设计，适合处理CPU密集型任务。
• 网络I/O优化：支持高吞吐量的数据输入输出（如网络插件）。

适用场景

• CPU密集型插件：如grok（正则解析）、dissect（结构化日志解析）等需要大量CPU计算的插件。
• 混合负载任务：同时涉及高CPU计算和网络I/O的任务（如实时日志采集、数据清洗）。
• 大规模数据处理：需要快速处理海量数据的场景（如日志聚合、事件流处理）。

注意事项

• 建议任务中配置的线程数（pipeline.workers）和CPU核数保持一致，以充分利用CPU资源，避免资源争抢。
• 关注I/O瓶颈预警，如果网络插件（如beats、http）占比高，需确保网络带宽充足。

通用计算增强AC型

核心优势

• CPU独享：实例间无资源争抢，性能稳定且成本较低，适合高优先级任务。
• 低延迟保障：确保CPU密集型插件的处理效率。

适用场景

• 高CPU负载任务：如实时日志解析、复杂字段提取（grok、ruby）。
• 关键业务流程：对性能稳定性要求高的场景（如金融交易日志处理）。
• 多线程处理：需高并发处理任务的场景。

注意事项

如果任务以网络I/O为主，建议结合超高I/O型的磁盘类型。

通用计算型

核心优势

均衡配置：默认规格，适合中等规模数据处理任务。

适用场景

• 中等规模日志处理：如企业日志采集、监控数据聚合。
• 低CPU负载任务：以网络I/O为主（如file、kafka插件）。
• 标准化部署：无需特殊调优即可满足基础需求。

内存占用评估

通过公式 “Logstash处理的平均单条数据大小 x （pipeline.workers x pipeline.batch.size）” 预估内存需求。

示例：如果单条数据大小为1KB，pipeline.workers=4，pipeline.batch.size=1000，则内存占用约为4MB。

内存优化型

核心优势

• 大内存容量：适合内存密集型任务，减少磁盘I/O压力。
• 内存队列优化：通过内存队列缓存数据，提升处理效率。

适用场景

• 大规模日志聚合：如日志分析平台、安全信息与事件管理（SIEM）。
• 复杂数据转换：涉及大量临时数据存储的场景（如aggregate插件）。

注意事项

• 需要实时监控内存使用，避免OOM（内存溢出）。
• 成本较高，适合对内存需求极高的场景，需结合业务优先级评估。

鲲鹏计算

鲲鹏通用计算型

核心优势

• ARM架构性价比：相比X86机型，ARM架构成本更低，功耗更低。
• 内存效率优化：适合需要大内存且成本敏感的场景。

适用场景

• 成本敏感型业务：如中小型企业日志采集、测试环境。
• ARM生态适配：需要与鲲鹏云服务器兼容的场景。

注意事项

需要确保Logstash插件与ARM架构的兼容性（如Java虚拟机、第三方插件）。