各位社区的小伙伴们大家好！过去一年多以来，疫情阻挡了我们聚会的脚步，但阻挡不了我们 ES 技术演进的脚步，ES 中文社区前期持续举办了多期线上 meetup 活动，输出了多个高质量的技术主题分享。如今在深圳，线下 meetup 活动重磅重启！6月26日我们将在深圳腾讯滨海大厦多功能厅，和大家欢聚一堂，畅谈 ES 各个领域最新的黑科技。目前讲师招募持续进行中，欢迎各路大佬扫码报名！





活动链接：https://www.bagevent.com/event/7440283

随着 Elastic 扩展我们的 Elasticsearch Service Cloud 产品和自动上线，我们已经将 Elastic Stack 的受众范围从完整的运营团队扩展到了数据工程师，安全团队和顾问。作为 Elastic 支持团队的代表，我喜欢与更多用户背景甚至更广泛的用例进行交互。

在更广泛的听众中，我看到了更多有关管理资源分配的问题，尤其是神秘的 shard 堆比率和避免使用熔断器（circuit breaker）的问题。我完全理解！当我开始使用 Elastic Stack 时，我遇到了同样的问题。这是我关于 Java 堆和时间序列数据库分片以及扩展自己的基础结构的第一个介绍。

当我加入 Elastic 团队时，我很喜欢文档之外的内容，我们有博客和教程，因此我可以很快上手。但是后来我在第一个月就非常费劲地使我的理论知识与用户通过我的问题队列发送的错误相关联。最终，我发现像其他支持团队成员一样，许多报告的错误仅是分配问题的征兆，而相同的七个链接（在下面的理论部分可以看到）会带给用户加快成功管理其资源分配的速度。

作为支持团队的代表，在以下各节中，我将遍历我们向用户发送的最重要的分配管理理论链接，我们看到的最重要的症状以及我们指导用户更新其配置以解决其资源分配问题的地方。
 
https://elasticstack.blog.csdn ... 74695

在最近的一篇文章中，我们向你展示了 如何开始使用 Elastic Observability 的免费开放层。 今天，我们将逐步介绍扩展部署所需的操作，以便你可以免费从应用程序性能监视（APM）或 “可观测性” 群集中的 “跟踪” 数据中收集指标。 


 
详细阅读请参阅 https://elasticstack.blog.csdn ... 18083

1.用Flink SQL CDC + ES实现数据实时化真香！
https://dbaplus.cn/news-73-3561-1.html

2.kibana wazuh 插件，使用kibana进行wazuh数据可视化
https://github.com/wazuh/wazuh-kibana-app

3.使用 heartBeat 来进行 Uptime 监控
https://blog.csdn.net/UbuntuTo ... 69821

编辑：cyberdak
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