头段实在飞牛实在炒的有有点多，也安装尝试了下，同时也做了虚拟机的测评。

不过飞牛使用下来还是影音刮削的功能还是不错的，所以觉得把飞牛装在虚拟机里只使用影音的功能。

于是这个是一个使用群晖虚拟机安装飞牛 OS 的的过程。

很多年以前就想把家里的老式打印机改成无线，前前后后摸索了这些方案：

1. 用小白盒连接路由器：其实这个思路了网络打印机很类似，就是打印机 over IP，企业里几乎也都是这样的做法。缺点就是需要客户端安装驱动，所以相比之下就牺牲了移动端。
2. windows/MacOS 共享：由于缺少 airprint，所以 Apple 设备无法使用隔空打印。其实 Windows 的兼容性是最好的。
3. 在 OpenWrt 上安装 Cups 驱动，然后打印机接路由器当做无线使用。

现在免费的 Wi-FI 还可以放心用,只是需要填写认证信息,一般来说连接 WI-FI 时候会自动弹窗提示输入手机号,不过笔者遇到几次不弹窗又无法上网的尴尬情况:

解决方式如下,在浏览器输入如下网址:

t.cn: 实测桔子酒店和重庆机场都能用

写字楼物业组织了消防演练，也是第一次使用真实的灭火器，当然还是希望永远都不要再用到的好。

这次使用的是干粉灭火器，也只能覆盖火苗降低温度，然后还需要使用水来彻底灭火，使用起来很简单。需要提醒的是，使用的时候不要距离太近。

消防人员交了四字口诀“提拔握压”

提：单手提起灭火器，手提提把，保持水平垂直

Markdown 是一种轻量级的标记语言，广泛应用于编写文档、博客、README 文件等。由于其简单的语法和良好的可读性，Markdown 已成为技术人员和写作者常用的文档撰写工具之一。本教程将介绍 Markdown 的常用语法、进阶用法及各种扩展功能，帮助你快速掌握这项技能。

1. 标题

Markdown 使用 # 符号表示标题，# 的数量决定标题的级别，从一级标题到六级标题不等。

Soylent

最早接触的速食是 Soylent，准确的说应该是代餐，据说是一个程序员为了节约时间发明创造的产品，他那个时候没有 AIGC 时间都浪费在 debug 上了，所以从吃上来节省时间。无论是学生时代还是在帝都上班的时光里，这款产品的定位始终透露着吃不起的风格，而且国内一直没正规渠道卖过，只能海淘遂放弃。

上次在《INFINI Easysearch 尝鲜 Hands on》中我们部署了两个节点的 Easysearch，并且也设置了 Console 对集群进行监控。那么今天我们再来介绍下 INFINI Console 的使用。

INFINI Console 仪表盘功能介绍

INFINI Console 是一个功能强大的数据管理和分析平台，其仪表盘页面提供了直观、简洁的界面，使用户可以快速了解系统状态并进行各种管理操作。本文将详细介绍仪表盘页面的各项功能。

警告和通知

仪表盘顶部显示了系统的实时告警、通知和待办事项的数量，当前数据显示：

• 告警：0 条
• 通知：0 条
• 待办：0 条

这些指标有助于及时了解系统的异常情况和待处理的任务。

概览信息

在仪表盘的中心区域，用户可以看到几项关键的系统概览信息：

在当今的数据驱动时代，搜索引擎的快照功能在数据保护和灾难恢复中至关重要。本文将对 Easysearch、Elasticsearch 和 Amazon OpenSearch 的快照兼容性进行比较，分析它们在快照创建、恢复、存储格式和跨平台兼容性等方面的特点，帮助大家更好地理解这些搜索引擎的差异，从而选择最适合自己需求的解决方案。

启动集群

Easysearch

服务器一般情况下默认参数都是很低的，而 Easysearch/Elasticsearch 是内存大户，所以就需要进行系统调优。

1

sysctl -w vm.max_map_count=262144

vm.max_map_count 是一个 Linux 内核参数，用于控制单个进程可以拥有的最大内存映射区域（VMA，Virtual Memory Areas）的数量。内存映射区域是指通过内存映射文件或匿名内存映射创建的虚拟内存区域。

随着数据分析需求的不断增长，高效查询和分析大数据集变得越来越重要。Easysearch 作为一种强大的国产化搜索和分析引擎，同时作为 Elasticsearch 国产替代方案，支持原生 DSL 查询语法和 SQL 查询，确保原业务代码无需调整即可无缝迁移。Easysearch 兼容 ES 7.x 现有的 SDK 和索引存储格式，支持冷热架构和索引生命周期管理，为用户提供了全面的数据处理解决方案。本文将详细介绍如何使用 ES 7.x Python SDK 与 Easysearch 进行交互，包括安装、连接、数据操作和查询等方面。

1. 安装 Elasticsearch Python 客户端

要使用 Elasticsearch Python 客户端，首先需要通过pip进行安装。打开终端或命令提示符，并运行以下命令：

1

pip install elasticsearch==7.13.1

如果使用默认版本安装，会安装 8.x 的依赖，可能会报错 elasticsearch.UnsupportedProductError: The client noticed that the server is not Elasticsearch and we do not support this unknown product.

由于 Elasticsearch 7.10.2 以后变更了许可模式，引入了 Server Side Public License (SSPL) 和 Elastic License，很多基于 Elasticsearch 7.10.2 分支出来的搜索引擎需要使用 7.x 版本的 SDK 和 agent，比如 Beats 全家桶。

这是一个获取集群信息的 demo，使用es.cluster.health() 调用 Elasticsearch 集群的健康检查 API，返回集群的健康状态。

什么是 Easysearch

Elasticsearch 是一个基于 Apache Lucene 的开源分布式搜索和分析引擎，它被广泛应用于全文搜索、结构化搜索和分析等多种场景中。作为 Elasticsearch 的国产化替代方案，Easysearch 不仅保持了与原生 Elasticsearch 的高度兼容性，还在功能、性能、稳定性和扩展性方面进行了全面提升。对于开发团队来说，从 Elasticsearch 切换到 Easysearch 不需要做任何业务代码的调整，确保了无缝衔接和平滑迁移。

Easysearch 是基于 Elasticsearch 7.10.2 开源版本二次开发，所以支持 Elasticsearch 原始的 Query DSL 语法，基本的 SQL 语法，并且兼容现有 Elasticsearch 的 SDK，使得应用无需修改代码即可进行迁移。其平滑的迁移特性，如基于网关的无缝跨版本迁移与升级，提供了随时安全回退的能力。

在之前的文章中，我们已经介绍了 Easysearch 的搭建 和 可视化工具的使用，今天我们将探讨 Easysearch 集群的基本概念和常用的 API。

Easysearch 集群的核心概念

Easysearch 集群由以下几个核心概念构成：

1. 节点（Node）：集群中的单个服务器，负责存储数据并参与集群的索引和搜索功能。
2. 集群（Cluster）：由一个或多个节点组成，拥有唯一的集群名，协同完成数据索引和查询任务。
3. 索引（Index）：存储相关数据的容器，类似于关系数据库中的数据库，一个索引包含多个文档。
4. 文档（Document）：索引中的基本数据单位，相当于关系数据库中的行。
5. 字段（Field）：文档中的一个属性，相当于数据库中的列。
6. 分片（Shard）：为了提高性能和扩展性，索引可以被分割成多个分片，每个分片是索引的一个部分。
7. 副本（Replica）：分片的副本，用于提高数据的可靠性和在节点出现故障时的可用性。

通过多个 API，例如 _cluster/health 和 _cluster/stats，用户可以轻松查看集群的健康状态和详细信息，这些信息对于维护和优化 Easysearch 集群至关重要。