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未来规划方面 ， 这次分享我们重点介绍了腾讯在 ES 内核方面的优化实践 ， 包含高可用、低成本、高性能等方面 。此外 ， 我们也提供了一套管控平台 ， 支持线上集群自动化管控、运维 ， 为腾讯云客户提供 ES 服务 。但是从线上大量的运营经验分析 ， 我们发现仍然有非常丰富、高价值的方向需要继续跟进 ， 我们会持续继续加强对产品、内核的建设 。
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长期探索方面 ， 我们结合大数据图谱来介绍 。整个大数据领域 ， 按照数据量、延时要求等特点 ， 可以划分为三部分：第一部分是 Data Engineering ， 包含我们熟悉的批量计算、流式计算;第二部分是 Data Discovery ， 包含交互式分析、搜索等;第三个部分是 Data Apps ， 主要用于支撑在线服务 。
虽然我们把 ES 放到搜索领域内 ， 但是也有很多用户使用 ES 支持在线搜索、文档服务等;另外 ， 我们了解到有不少成熟的 OLAP 系统 ， 也是基于倒排索引、行列混存等技术栈 ， 所以我们认为 ES 未来往这两个领域发展的可行性非常强 ， 我们未来会在 OLAP 分析和在线服务等方向进行重点探索 。
【腾讯万亿级Elasticsearch技术解密】
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