ElasticSearch 汇总索引实战：降低大数据存储成本

"使用汇总索引-四轮全方位轮式移动机器人的运动学模型研究" 本文主要探讨了Elasticsearch中的汇总索引功能及其在大数据分析和可视化中的应用，特别是通过Kibana进行管理和操作。Elasticsearch的汇总功能允许用户对历史数据进行聚合，以便在后续的查询、分析和可视化过程中节省存储成本。这对于处理和存储大量历史数据以生成报告和可视化图表的企业来说，是一种非常经济有效的方法。 Kibana提供了两种方式支持汇总数据：在Management页面中创建和管理汇总作业，以及在可视化组件中利用汇总数据创建和查看可视化结果。在Management页面的Rollup Jobs部分，用户可以查看、创建、启动、停止和删除汇总作业。创建汇总作业的过程是直观的，包括定义作业的名称、需要汇总的源索引以及目标的汇总索引。 在Kibana中，用户可以通过向导逐步创建汇总作业。首先，需要指定作业的逻辑，包括作业名称、要汇总的索引以及输出的汇总索引。这使得非技术背景的用户也能轻松理解和操作。 这个特性对于大数据环境中的商业智能(BI)至关重要。作者，Adam，是一位工学硕士，有着丰富的搜索引擎、数据挖掘、大数据平台架构等经验，他强调在实际应用中，规则往往比算法更重要。他还指出，虽然人工智能和深度学习在某些领域，如图像识别，已经取得了一定的成果，但像无人驾驶这样的复杂场景，由于其安全性要求极高，目前的技术仍面临很大挑战。 在商业智能领域，Adam曾成功地利用Elasticsearch作为核心工具，与Hadoop、DB等集成，实现实时分析和秒级检索，替代昂贵的商业BI工具。然而，他也警告说，某些企业可能夸大AI的应用前景，以获取补贴，这需要我们保持清醒的认识和批判的态度。 Elasticsearch的汇总索引功能与Kibana的结合，为大数据处理和分析提供了强大且经济的解决方案，而理解其背后的原理和操作方式，对于提升企业的数据处理能力至关重要。同时，我们也应理性看待AI的发展，认识到技术的实际应用限制和潜在风险。