企业官网建设流程全解析

凯发网站,邢台市的做网站制作公司,高清视频服务器,齐齐哈尔网站建设公司作者#xff1a;来自 Elastic Pete Galeotti, Yuvraj Gupta 及 Rachel Forshee 我们已将 AWS 上的 Elasticsearch Serverless 基础设施升级为更新、更快的硬件。了解这一巨大的性能提升如何带来更快的查询、更好的扩展能力以及更低的成本。 使用 Elastic Cloud Serverless 解…作者来自 Elastic Pete Galeotti, Yuvraj Gupta 及 Rachel Forshee我们已将 AWS 上的 Elasticsearch Serverless 基础设施升级为更新、更快的硬件。了解这一巨大的性能提升如何带来更快的查询、更好的扩展能力以及更低的成本。使用 Elastic Cloud Serverless 解放你自己远离运维负担。自动扩展应对负载高峰专注于构建 —— 开始 14 天免费试用亲自体验你可以按照这些指南来构建 AI 驱动 的搜索体验或在业务系统和软件之间进行搜索。Elastic Cloud Serverless 已经是希望在无需管理基础设施运维负担的情况下构建高效搜索和 AI 应用的开发者的权威解决方案。现在我们正将你的 serverless 项目的性能提升到一个全新的水平。我们已为所有运行在 AWS 上的 Elastic Cloud Serverless 项目完成了一次重大的基础设施升级迁移到更新、更快的硬件。这一变更已自动推送到每一个 serverless 项目。它为 AWS 上的 Elasticsearch、Elastic Observability 和 Elastic Security serverless 项目带来了更高的吞吐量和更低的延迟。为开发者带来的关键性能优势全新的 AWS 硬件基础设施支撑着你使用 Elastic Cloud Serverless 所做的一切为你的应用速度和响应能力带来切实的收益。降低查询延迟 …… 提升吞吐量改进后的硬件大幅提升了计算资源的速度这意味着你 的搜索查询比以往任何时候都处理得更快。搜索与向量搜索无论你 运行的是传统的全文查询还是用于生成式 AI 和检索增强生成 RAG 应用的前沿向量搜索你都会看到明显的延迟下降。内部基准测试显示搜索延迟平均降低了 35%。更快的索引数据摄取速率得到优化使你能以更高的吞吐量索引海量数据和复杂文档。这对于需要近实时数据可见性的应用至关重要。内部基准测试显示索引吞吐量平均提升了 26%。高负载下的稳定性能Elastic Cloud Serverless 旨在实时动态自动扩展以满足需求无论你 的工作负载如何都能将延迟降到最低。随着这次硬件升级这种扩展能力现在变得更加高效和灵敏。轻松应对突发高峰无论你 面临的是用户流量的突然激增还是大规模批量数据摄取全新的基础设施都能确保你 的搜索和索引资源更高效地扩展从而保持持续的低延迟。优化的计算与存储解耦serverless 架构将计算和存储分离使工作负载能够独立扩展从而实现最佳性能和成本效率。更快的硬件增强了计算层最大化了这种解耦设计的效率。幕后揭秘内部基准测试结果为了量化 AWS 基础设施升级的影响Elastic 工程团队对一系列 serverless 工作负载进行了全面的内部基准测试。这些工作负载提供了性能提升的实证证据无论你的应用场景如何你都可以预期类似的性能改进。基准测试方法我们的测试重点是直接影响开发者体验和应用响应性的关键指标搜索和索引操作的响应时间即延迟和吞吐量。测试工作负载测试包括用户应用典型的高并发搜索操作、复杂的向量搜索查询以及用于可观测性和安全用例的大规模数据摄取/索引。特别地我们的测试方法使用了 Elastic 基准工具 Rally 的公开数据集。wikipedia从 Wikipedia 文本内容快照衍生的数据集用于衡量通用文本搜索性能。MSMARCO-Passage-Ranking从 Microsoft 的 Machine Reading Comprehension (MS MARCO) 衍生的数据集用于衡量稀疏向量字段的搜索性能。OpenAI_Vector从 BEIR 的 NQ 衍生并使用 OpenAI 的 text-embedding-ada-002 模型生成 embedding 的数据集用于衡量密集向量字段的搜索性能。测量方法我们比较了旧基础设施和新基础设施的性能测量了第 99 百分位延迟P99以捕获最差情况的尾延迟性能以及每秒操作数。每条测试轨道在每种硬件配置下运行五次以确保结果一致性。目标我们的目标是验证基础设施在快速自动扩展期间也能在整体上提供持续更快和更可预测的性能。性能数据总结结果确认了效率和速度的显著提升。这些提升直接转化为用户的响应时间降低以及由于能够以更少的计算资源完成相同工作量而降低的运营成本。以下表格详细说明了量化改进。吞吐量越高越好延迟越低越好。搜索基准测试结果基准测试对比旧基础设施新基础设施差异wikipedia(纯文本)搜索操作吞吐量 (ops/s)729110752%wikipedia(纯文本)搜索操作延迟 (p99, ms)5635-37%MSMARCO-Passage-Ranking(稀疏向量)搜索操作吞吐量 (ops/s)223140%MSMARCO-Passage-Ranking(稀疏向量)搜索操作延迟 (p99, ms)10867-38%OpenAI_Vector(密集向量)搜索操作吞吐量 (ops/s)47562431%OpenAI_Vector(密集向量)搜索操作延迟 (p99, ms)3522-37%索引基准测试结果基准测试比较旧基础设施新基础设施差异wikipedia(纯文本)索引操作吞吐量 (ops/s)2845322013%wikipedia(纯文本)索引操作延迟 (p99, ms)17691120-37%MSMARCO-Passage-Ranking(稀疏向量)索引操作吞吐量 (ops/s)7087890026%MSMARCO-Passage-Ranking(稀疏向量)索引操作延迟 (p99, ms)824677-18%OpenAI_Vector(密集向量)索引操作吞吐量 (ops/s)297231877%OpenAI_Vector(密集向量)索引操作延迟 (p99, ms)294629440%额外好处成本降低虽然我们专注于提供低延迟性能但新硬件的高效率也直接正面影响 Elasticsearch 项目的成本。Elasticsearch Serverless 的定价基于使用量这意味着你只需为你消耗的 ingest 和 search 资源付费。由于更新、更快的硬件更高效你的工作负载通常可以使用更少的资源完成任务从而为大多数项目带来固有的成本降低。你可以在不支付额外价格的情况下获得性能提升——这就是优化效率的定义。这对你开发者意味着什么此基础设施升级完全由 Elastic 管理所以你无需动手 —— 无需迁移也无需配置更改。提升在所有基于 AWS 的 serverless 项目上都是即时且自动的。这次升级让你能够构建更快速的应用专注于功能开发速度同时知道你的底层搜索平台能提供用户所需的速度。自信创新部署新的搜索、可观测性和安全功能——包括复杂的 AI 功能如向量搜索和相关性排序——并确保平台在高峰期依然可以高性能处理负载。简化你的技术栈使用完全托管的服务处理基础设施管理、容量规划和扩展让你专注于代码和数据。原文https://www.elastic.co/search-labs/blog/elasticsearch-serverless-aws-performance-boost