Elasticsearch Curator v8.0.19版本发布:新增隐藏索引支持
项目简介
Elasticsearch Curator是一个用于管理Elasticsearch索引的强大工具,它可以帮助用户自动化执行各种索引管理任务,如索引的创建、移除、优化、备份等。作为Elasticsearch生态系统中的重要组件,Curator通过简化和自动化这些日常维护任务,大大减轻了运维人员的工作负担。
版本亮点
最新发布的v8.0.19版本带来了一个重要的新功能:支持处理隐藏索引。这一特性为管理特殊类型的索引提供了更大的灵活性,特别是在处理数据流背后的索引时。
隐藏索引支持详解
配置方式
在新版本中,用户可以通过两种方式启用对隐藏索引的支持:
- 配置文件方式:在配置文件的
options部分添加include_hidden: True选项
options:
include_hidden: True
- CLI命令行方式:使用
--include-hidden标志,默认情况下相当于--no-include-hidden
技术背景
隐藏索引是Elasticsearch中的一种特殊索引类型,通常用于支持数据流等高级功能。在之前的版本中,Curator默认会忽略这些隐藏索引,这可能导致某些管理操作无法覆盖到这些特殊索引。新版本通过引入include_hidden选项,为用户提供了更精细的控制能力。
已知问题与解决方案
值得注意的是,当前版本中存在一个与Elasticsearch本身相关的边界情况:
当索引名称以点开头(如.my_index)且同时被设置为隐藏状态时,如果使用同样以点开头的通配符模式(如.my_*)进行搜索,即使设置了expand_wildcards参数包含隐藏索引,该索引仍可能出现在搜索结果中。
临时解决方案:
- 使用
search_pattern结合过滤器来确保需要排除的隐藏索引确实被排除 - 避免依赖通配符模式来排除特定隐藏索引
兼容性说明
新版本已通过Elasticsearch 7.17.25和8.17.2版本的全面测试,确保了在不同环境下的稳定性和可靠性。
实际应用建议
对于需要使用Curator管理数据流背后索引的用户,建议:
- 评估是否需要管理隐藏索引
- 如果需要,在配置中明确启用
include_hidden选项 - 对于特殊命名模式的隐藏索引,考虑使用更精确的匹配模式而非通配符
- 在生产环境部署前,先在测试环境验证配置效果
总结
v8.0.19版本的Elasticsearch Curator通过引入隐藏索引支持,进一步扩展了其索引管理能力。这一改进特别适合那些使用Elasticsearch高级功能如数据流的用户,为他们提供了更完整的索引管理解决方案。虽然存在一个边界情况需要注意,但通过合理的配置和使用模式,用户完全可以规避这个问题。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00