云搜索服务 CSS 

 

云搜索服务是一个基于Elasticsearch且完全托管的在线分布式搜索服务,为用户提供结构化、非结构化文本的多条件检索、统计、报表。完全兼容开源Elasticsearch软件原生接口。它可以帮助网站和APP搭建搜索框,提升用户寻找资料和视频的体验;还可以搭建日志分析平台,在运维上进行业务日志分析和监控,在运营上进行流量分析等等。

 
 

    elk 机器学习 更多内容
  • 安装 elk

    /etc/profile 安装elk启动依赖 npm install -g grunt-cli 创建elk用户 elasticsearch不能通过root用户启动,创建es用户 adduser es passwd es 给es用户赋予权限 chown -R es:root /elk/elasticsearch-7

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  • 部署Filebeat和ELK

    -d 部署ELK 登录ELK所部署的 服务器 ,切换root用户。 执行以下命令启动ELK。 cd /ELK docker-compose up -d 执行以下命令,判断ElasticSearch是否启动成功。 curl localhost:9200 其中9200为修改ELK配置中设置

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  • 修改Filebeat和ELK配置

    mkdir -p /ELK/logstash/log /ELK/elasticsearch /ELK/kibana /ELK/python_elk touch /ELK/logstash/logstash.yml touch /ELK/logstash/logstash.conf touch

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  • 云日志服务LTS对比自建ELK Stack有什么优势?

    力。 实时日志查看 ☆☆☆☆☆ 无 ELK:未提供实时日志查看页面。 LTS:提供实时日志查看页面。 百亿日志秒级搜索 ☆☆☆☆☆ ☆☆ ELK:自建ELK受限于机器资源数量,搜索海量日志时耗时较长。 LTS:利用公有云海量的弹性计算资源,百亿日志可以在3秒内返回搜索结果。 千亿级日志迭代搜索

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  • 将自建ELK日志导入云日志服务LTS

    方面优于开源ELK方案,具体对比可以参考云日志服务LTS对比自建ELK Stack有什么优势?。本文提供最佳实践,使用自定义Python脚本和LTS采集器ICAgent,协助用户将日志从Elasticsearch(简称ES)迁移到LTS中。 当前华为云支持E CS 机器通过安装ICA

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  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    适用于人工智能与机器学习场景的合规实践 该示例模板中对应的合规规则的说明如下表所示: 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 规则描述 cce-cluster-end-of-maintenance-version CCE集群版本为处于维护的版本 cce CC

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  • 机器未重启

    原因分析 该机器在进行过某些Windows功能的启用或关闭后未进行重启。 处理方法 请重启机器。 must log in to complete the current configuration or the configuratio\r\nn in progress must be

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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  • 方案概述

    tash进行处理。 ELK部署在独立服务器中,ELK的Logstash接收到日志数据后,根据设置的过滤解析规则,对日志数据进行拆分和过滤,然后将解析后的日志数据发送到ELK的ElasticSearch进行存储。 ELK的ElasticSearch接收到日志数据后,生成日志数据的索

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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的服务器后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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  • 资源规划

    资源规划 Filebeat部署在APIC的SHUBAO组件所在节点上,ELK部署在独立服务器中。在搭建Filebeat+ELK系统前,需要对Filebeat和ELK所需的服务器资源进行评估,以准备相关服务器资源。 API调用日志文件最大为200MB,达到上限后会自动生成新的日志文

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  • 使用Kibana查看日志

    登录Kibana可视化界面。 访问地址:IP:Port 其中,IP为ELK所部署服务器的IP;Port为Kibana端口号,默认为5601,也可以在修改ELK配置时自定义端口号。如果网络中部署了防火墙,需提前配置防火墙的端口访问权限。 用户名密码:在部署ELK时自定义的用户名和密码。 在页面左上角单击“”,然后选择“Analytics

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  • 使用Filebeat+ELK实现Site协同版实例的API日志监控

    使用Filebeat+ELK实现Site协同版实例的API日志监控 方案概述 资源规划 准备Docker环境和镜像 修改Filebeat和ELK配置 部署Filebeat和ELK 配置索引生命周期策略(可选) 使用Kibana查看日志

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  • 如何删除机器人

    如何删除机器人 试用版本机器人 对于试用版本的智能问答机器人,可以通过“删除”操作将机器人删除,删除后不支持恢复。 图1 删除试用机器人 包周期版本机器人 对于包周期计费的智能问答机器人,可执行“退订”操作。 登录对话机器人服务管理控制台。 在控制台中选择“费用与成本”。 进入费

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  • 测试机器人

    测试机器人 操作步骤 选择“配置中心>机器人管理>流程配置”,进入流程配置界面。 选择“智能机器人”。在需要测试的接入码最后一列单击“呼叫测试”。 在弹出的测试对话窗口中单击“开始呼叫”,开始测试机器人。 图1 测试机器人 父主题: 配置一个预约挂号机器人(任务型对话机器人)

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  • 配置机器人跟踪

    配置机器人跟踪 前提条件 存在已发布的IVR流程且配有转移图元。 操作步骤 以租户管理员角色登录AICC,选择“配置中心 > 机器人管理>流程配置 ”,进入管理界面。 选择“系统管理>系统设置”界面,选择跟踪设置页签。 机器人跟踪单击“”,进入机器人跟踪配置页面。 选择机器人接入码,单击“确定”,接入码配置完成。

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  • 创建联邦学习工程

    创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码(简易编辑器) 编辑代码(WebIDE) 模型训练 父主题: 模型训练

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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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  • 准备Docker环境和镜像

    cker、Docker-Compose)部署Filebeat和ELK。 前提条件 准备一台可连接公网的本地PC,系统为Linux,用于拉取Docker镜像。 已根据资源规划,完成服务器资源的准备,且ELK所部署的服务器与APIC的SHUBAO组件所在节点网络互通。 操作步骤 确认SHUBAO组件所在节点。

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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发,基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成,通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能,让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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