全新升级！腾讯云大数据ES Serverless服务开启日志分析新体验_腾讯云日志系统

2023年8月1号，腾讯云大数据 ES Serverless服务重磅发布，拥有自动弹性、完全免运维、极致成本、Elastic Stack生态兼容、灵活易用、稳定可靠等优势特性，提供开箱即用的云端Elasticsearch体验，助力企业高效上云！

自建Elasticsearch的痛，你都遇到过吗？

在正式介绍ES Serverless服务前，先来看几个自建ES集群容易遇到的Case：

Case1：“xxx，为什么你的ES集群CPU利用率这么低，节点规格却这么大？”

大促活动、节假日等，总有一个时刻，流量突增，让你不得不预留计算资源。

Case2：“ES集群磁盘又被打满，拒绝写入了！赶紧扩容啊！”

单节点挂载的磁盘容量有限，磁盘预留Buffer较小，三两下被打满。

Case3：“成本超预算了，能不能搞个方案降本又增效？”

IT支出成本原来越高，“你不优化成本，我就优化你”，老板看着账单咆哮道。

Case4：“一堆乱七八糟的链路跟配置，出了问题都不知道从哪里开始排查！”

需求越来越多，数据链路跟配置也越来越复杂，不仅运维成本高，排查链路也长。

Case5：“整天都在说优化优化！集群还是不稳定，是你不行还是集群不行？”

自建Elasticsearch集群稳定性需随着业务发展持续优化，费时又费力，还得受委屈。

腾讯云大数据ES Serverless 服务重磅上线，以上问题通通消失！

以始为终，更聚焦于业务

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设计理念

让算力像自来水一样按需使用一直都是各大云厂商的目标，Serverless概念的设计思想提出，极大的影响了近几年云计算的发展。在云计算的发展初期，侧重的是能够快速平滑迁移上云，例如把IDC资源换成云服务器以及云硬盘等。而现在，客户的需求已经从上好云逐步到转变到用好云，即在释放运维与管理成本的同时，能够更加聚焦于业务，提高效率，实现降本增效。

为了帮助企业能够更好的聚焦于业务，ES Serverless服务在设计开发中始终坚持以下目标：

1) 索引即服务，无集群概念，可按需创建与使用索引。

2) 按需使用，按量付费，按照实际使用的计算与存储资源按量计费。

3) 不止索引，还是场景化的一站式解决方案，针对每个场景提供相应的开箱即用的能力，提升整体的的使用效率（当前已支持日志分析场景）。

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产品能力

从产品架构上，面向日志场景，ES Serverless服务提供自动弹性、完全免运维的一站式日志分析解决方案，在使用时，用户仅需关注数据源以及检索分析等业务逻辑即可，中间的流量调度、链路调度以及资源调度全部由 ES Serverless服务完成，不需要再关注底层的数据链路、消息队列、集群运维以及索引配置等等，平台提供端到端的SLA保障。

除了支持原生的ES API写入方式之外，控制台已支持云服务器CVM、容器服务TKE、云数据仓库Clickhouse的一站式数据采集分析，同时也支持通过Logstash、Flink以及Kafka等将数据投到ES Serverless服务的索引中。

夯实基础，释放Serverless力量

依托内外部丰富的场景应用和十万级节点的复杂环境，腾讯云大数据不断夯实基础、打磨ES Serverless服务，实现持续进化，其核心优势体现在如下几个方面：

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自动弹性

索引粒度的自动弹性伸缩，从容应对突发流量增长，在保证业务连续性的同时降低日志分析、可观测性等场景下业务波峰波谷导致的运维与管理成本高等问题 。

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完全免运维

内置分片自动调优、智能生命周期管理以及故障自愈等能力，用户可按需创建与使用索引，无需关心底层的资源配置、集群扩缩容和索引设置等问题，整个使用过程完全免运维。

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灵活易用

提供端到端从数据接入、到数据管理、再到数据分析探索的一站式产品能力，极大降低业务上云门槛，可在分钟级实现业务落地。

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极致成本

自研低成本、高性能、高可用的存算分离架构，根据实际访问与存储量计费，实现业务负载与资源动态匹配的按需付费，减少闲置资源导致的冗余成本支出，大幅降低成本。

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开放集成

完全兼容Elastic Stack生态，保留用户原有使用习惯，实现无缝迁移，助力业务快速上云；同时，打通云上数据源（如云服务器CVM、容器服务TKE），降低数据接入门槛，实现分钟级业务落地。

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稳定可靠

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集群配置、读写性能由后台统一优化，减少由于使用不当带来的故障问题，提升稳定性，为业务保驾护航。

注：在2023年3月29日信通院召开的企业上云暨算云融合产业大会上，腾讯云大数据ES Serverless服务被评为“信通院 “2022 可信算力服务 · 领航者计划” 优秀案例奖“。

访问ES Serverless服务

前往腾讯云官网Elasticsearch产品主页或产品控制台，进入ES Serverless服务。（点击文末“阅读原文”，立即前往）