随着Elasticsearch目前在ebay内部广泛使用和推进，Pronto平台服务不仅仅局限于基础的PDMR服务，更结合不同应用的实际需求和eBay的内部技术，实现了一系列服务扩展, 包含sizing service，diagnostic service，index mgmt service, security service, business data alerting service等等。

MITRE ATT＆CK矩阵将所有已知的战术用一种易于理解的格式进行排列，极大的帮助安全人员快速覆盖攻击者的入侵边界和技术手段。本议题介绍使用Elastic技术栈构建基于ATT&CK框架的安全检测平台，我们盘点ATT&CK中攻击者常用的攻击手段，从数据收集、清洗、存储入手，实现基于Elasticsearch的规则场景、多源关联分析，以及基线和异常行为检测。同时，本次议题还会介绍利用Elasticsearch进行威胁的分析狩猎的实践经验，帮助安全分析人员实现威胁的可发现、可展示和可回溯。

Elasticsearch（ES）作为开源首选的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、结构化数据分析等多种需求，大幅降低大数据时代挖掘数据价值的成本。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、丰富的应用场景推动着腾讯对原生ES进行系统性的高可用、高性能、低成本等优化，目前已支撑起每天万亿级吞吐的超大集群。本次分享的主要内容如下：1. ES 在腾讯的广泛应用：从搜索分析到时序数据服务，从内部业务到云上服务；2. ES 内核实践：高可用、高性能、低成本架构介绍；3. 腾讯ES未来规划及开源贡献。

2019年滴滴ES团队将维护的30多个ES集群，3500多个ES节点，8PB的数据，从2.3.3跨大版本无缝升级到6.6.1。 在对用户查询写入基本零影响和改动的前提下，解决了ES跨大版本协议不兼容、文件格式不兼容、mapping不兼容等难题，整个过程对绝大部分用户完全透明。 同时还完成了Arius的架构升级，取得了单机查询性能提升40%，整体集群cpu下降10%，写入tps提升30%，集群资源使用率提升20%、0故障、运维成本下降60%的成绩，并在引擎上进行了一系列定制开发，并向社区贡献了4个PR。

新东方一直在寻找splunk的替代方案，从2017年开始研究Elastic Stack，同年容器平台的探索基本明朗。在对比了第三方ES商业管理平台方案后，我们决定尝试利用容器技术来管理ELK Stack，降低ELK的拥有和管理成本。 我们摸索了将近三年时间，从最初的ansible方案，到利用Docker和rancher 1.6编排引擎，到现在的k8s。期间形成了一整套软硬结合的管理方案，运维过程全部基于容器技术。目前整套平台已经应用到新东方的安全感知，TIDB和redis的慢日志分析，API 服务质量分析。同时新东方的在线业务系统也全面拥抱es,形成了写数据库读es的架构。 本次分享将详细介绍这些应用的架构和落地方案。希望能对大家的工作有所启发和借鉴。

在蚂蚁金服的人脸识别类业务对于向量搜索有非常大的诉求，我们在ES上进行了相关探索，包括 brute force 使用ES的binary docvalue类型直接计算，并且使用Java panama项目中的vector api加速，以及集成阿里巴巴达摩院的向量搜索引擎proxima与lucene作为ES的底层双引擎，在海外人脸欺诈识别和人脸支付业务中起到了非常好的效果，我们希望能够向大家分享这一技术探索。

普翔科技作为 Elastic 中国的战略级合作伙伴，服务了国内数十家客户，为他们提供安全可靠及时的 Elastic 产品运维管理服务。其中 Elasticsearch 集群的运维管理是核心工作，一个难点是 Elasticsearch 发展迅速，版本多样，从 2 到 7 多种多样，不同版本之间在配置和 api 上会存在差异；另一个难点是集群数量多，一些大型客户内部有数十个集群，集群规模也各有不同，从 5 个节点到 50 个节点都存在。面对这种多版本多集群的运维管理需求，我们在尝试了多种方案后，结合实际运维中的遇到的问题，将系统调优、最佳实践、日常管理操作、监控告警等进行抽象整理后，形成了一个多版本多集群的自动化管理产品。本次分享会和大家介绍多版本多集群的运维管理实践，希望对大家在 Elasticsearch 运维管理方面有所帮助。

关系型数据库天然具备最严格的事务特性，有效的保证数据一致性，但在高效查询方面显得很无力；Elasticsearch天然具备高效的查询能力，但在数据一致性方面却是先天缺陷； 要将DB与ES的优点结合首要解决数据同步问题 ，特别是业务应用的近似实时同步需求。本次就将基于CDC做实时同步的技术实践方案跟大家分享探讨。

1. ES在贝壳的使用情况
部署近300个节点，16套集群，支撑公司300+业务线，包括二手、新房、租赁等核心搜索业务，每天处理查询10亿+次，是贝壳最核心的服务之一。
2. 贝壳搜索中台演化之路
如何构建企业级搜索中台？如何快速对业务赋能？如何自助接入，简化运维？如何解放劳动力，降本提效？
3. 稳定性99.99%的挑战
如何在高并发场景下保证99.99%的稳定性？如何保证数据一致性，治理慢查询？事前事中事后应该做哪些事情？有哪些血泪教训？
4.总结与展望
中台建设，服务治理的总结及未来规划。

基于ES构建企业搜索中台，技术架构介绍，ES分布式的架构优势，搜索微服务的构建，灵活的支撑各个应用技术团队构建独立、灵活的、个性化的搜索服务应用。
1. 企业IT应用发展及搜索需求
2. 基于ES构建企业搜索中台架构 ， ES的产品搜索方面的强大功能、优势
3. 应用效果、案例分享。如何规划构建企业搜索中台

网易杭州研究院搜索平台为网易集团内部各项业务提供了通用性的搜索功能及服务，近两年来，我们开始逐步的基于开源 Elasticsearch 构建通用搜索平台。目前，基于 ES 构建的通用搜索平台在网易内部已承接起电商、教育、音乐等产品的搜索业务，而在构建平台的过程中我们也对 ES 的部署管理、索引/集群管理、安全、搜索功能、多机房高可用、多端数据集成及同步等多方面做了优化和改进。本次分享主要介绍网易在构建基于 Elasticsearch 通用搜索系统过程中的这些实践和优化。

从阿里巴巴集团安全实际应用场景出发，分享下阿里云Elasticsearch在阿里巴巴集团安全的典型应用，包含系统安全，数据安全，业务安全，平台治理等众多安全领域多层次的应用：比如anti-ddos、流量清洗、资产查询等应用；同时也会分析一些在使用中遇到的线上实际问题和这过程中我们的一些经验沉淀；另外会介绍一些我们的一些辅助产品和一些功能提效模块，帮助用户梳理一些常见的痛点，提供一些可以借鉴的解决思路。

1. 介绍阿里云ES的产品功能，在ELK生态、易用性、高可用等方面做的工作
2. 介绍阿里云ES如何运维数万台数据服务节点，如何用统一架构支撑多样化的运维需求，保证公有云paas平台的平滑稳定
3. 介绍阿里云ES在内核优化方向做的探索与实践工作，包括计算存储分离架构、达摩院向量检索引擎proxima、离线构建优化ElasticBuild、达摩院分词插件alinlp等功能的设计与实现

奇安信是一家网络安全公司，从公司成立以来，Elasticsearch 广泛应用于公司多个安全产品，解决了多种场景下的实时查询需求，包括流量分析，日志分析等领域。越来越多的查询引擎使用 Elasticsearch 来解决，目前是我司最重要的查询引擎。从1.x 到7.x，我们几乎经历了所有的版本。在大规模的实践过程中，会遇到很多问题，我们对 Elasticsearch 也做了许多改进，运维方面也有很多心得，本次介绍 Elasticsearch 在我司安全产品中的应用，并分享我们的实践经验，希望可以给大家带来一些启发及借鉴

字节跳动拥有非常大的ES集群规模，为了解决和优化在运维和用户服务上面临的巨大挑战，研发了ES智能诊断系统和数据管理中台，将线上运维经验、基于机器学习的智能运维和实际的用户使用ES的数据管理需求固化到了这两个平台中。在这个过程中，字节跳动的ES团队的产出和技术水平有较大的提升。此次期望通过社区将团队曾经的痛点和经验分享出来，和社区共同发展。

本次演讲主要分享随着 Elasticsearch 集群数量和规模不断变大过程中遇到的运维成本高、性能调优困难、高可用难以保障等常见问题的应对思路，以及如何演化成通用服务平台进一步降低接入和使用成本的演进过程，内容包括同程艺龙 Elasticsearch 平台的架构设计、部署与调优、监控报警、接入规范以及多数据中心高可用保障等多个方面的思考和实践经验总结。

1、ELK在生产环境大规模接入时遇到的挑战
2、基于consul实现多beats/logstash统一管控，实现配置标准化、可视化、运维自动化建设
3、多ES、多索引搜索编排系统分享
4、基于ELK构建AIOps的探索与展望

基于英特尔® 傲腾™数据中心级持久内存，针对在Elasticsearch各个应用场景进行优化和实践。Elasticsearch需要消耗大量的内存，这些内存会用在数据索引的缓存和内部重构优化后的数据访问；如果可用的内存不足，将会严重影响整体性能。Intel傲腾数据中心级持久内存可以以较低的成本提供更大的内存容量，这些内存可以以不同的方式被Elasticsearch利用。通过不同的实现方式，Java的堆内和堆外内存都可以受益于傲腾数据中心持久内存的大容量和低成本。

开发太随意，查询就缓慢，集群就崩溃，所以本讲座，我们不谈运维，只谈开发。对于elasticsearch开发人员，这是一份进阶指南，是从初级迈向中级必须掌握的知识和技巧要点，本讲座将会从设计、性能、角度介绍elasticsearch开发重要知识点。

Elastic的各种开源项目具有更新升级频繁的特性，核心项目保持这4周版本升级一次的节奏。本分享帮我们梳理一下到7.4和以前的几个版本中的重大技术更新，包括重要新特性介绍和核心功能升级等。

在云原生应用的构建中，微服务和容器等技术已经将应用系统运行态的复杂度再次提高，可观测性逐渐成为软件工程师们不可回避的问题。本演讲将阐述如何使用Elastic Stack技术栈进行云原生应用的可观测性管理和相关架构设计。内容包括：
* 云原生应用的监控挑战
* 可观测性的三根支柱
* 用四步法建设可观测性