腾讯万亿级 Elasticsearch 架构实践

所属专题:大数据和AI结合的系统架构

嘉宾 : 姜国强 | 腾讯云架构平台部/Elasticsearch技术负责人,存储专家

讲师介绍

专题演讲嘉宾:姜国强

腾讯云架构平台部/Elasticsearch技术负责人,存储专家

2016年加入腾讯,负责腾讯 Elasticsearch、时序数据库等系统的研发工作,为腾讯云、内部用户提供高可用、高性能、低成本的搜索分析服务。曾在百度负责大数据 OLAP 分析相关工作,原 Apache Doris 存储层负责人。对大数据分析、信息检索、分布式系统设计等相关领域有一定了解。

议题介绍

演讲:腾讯万亿级 Elasticsearch 架构实践

Elasticsearch(ES)作为首选的开源分布式搜索分析引擎,通过一套系统轻松满足用户的日志实时分析、全文检索、时序数据分析等多种需求,大幅降低大数据时代发掘数据价值的成本。腾讯在公司内部丰富的场景中大规模使用 ES,同时联合 Elastic 公司在腾讯云上提供内核增强版的 ES 云服务。大规模、丰富的实践场景,反推着腾讯在 ES 内核的稳定性、成本、性能等方面不断的进行演进。

腾讯通过执行引擎优化、存储重构、线性扩展等一系列技术方案,对原生 ES 内核在高性能、低成本、可扩展性等方面进行了深入优化,目前单集群规模达到千级节点、万亿级吞吐。

演讲提纲:

  1. ES 在腾讯的广泛应用:从电商级搜索到万亿级时序数据处理;
  2. 万亿级存储系统的架构设计;
  3. 电商级搜索服务的平台建设;
  4. 开源社区贡献及未来探索;

听众受益点:

  1. 万亿级存储系统的性能 及 成本设计经验;
  2. 架构大规模、线性扩展的分布式系统的实践经验;
  3. 开源社区共建的经验。

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