本次 Meetup 的主题是腾讯云 Elasticsearch 新篇章，旨在通过存算分离、读写分离、查询/IO 并行化等技术来帮助日志/搜索领域降本增效。以下是本次 Meetup 的知识点总结：
1. 存算分离：通过将存储和计算分离，可以减少存储成本和提高查询性能。腾讯云 Elasticsearch 的存算分离架构可以将数据存储在 COS 中，并将计算任务分配到 Serverless 节点上，实现读写分离和查询/IO 并行化。
2. 读写分离：通过将读写操作分离，可以提高查询性能和减少写入延迟。腾讯云 Elasticsearch 的读写分离架构可以将读操作分配到 Local SSD 节点上，而将写操作分配到 Serverless 节点上，实现读写分离和查询/IO 并行化。
3. 查询/IO 并行化：通过将查询和 IO 操作并行化，可以提高查询性能和减少查询延迟。腾讯云 Elasticsearch 的查询/IO 并行化架构可以将查询操作分配到多个节点上，并行化执行查询操作，提高查询性能。
4. Delta Data 和 Base Data：腾讯云 Elasticsearch 的存储架构可以将数据分为 Delta Data 和 Base Data 两部分，Delta Data 是指新的、小的数据段，而 Base Data 是指大的、不可变的数据段。这种存储架构可以提高存储效率和查询性能。
5. Hybrid Storage：腾讯云 Elasticsearch 的存储架构可以将数据存储在 COS 和 Local SSD 节点上，实现混合存储架构。这种架构可以提高存储效率和查询性能，并减少存储成本。
6. 存算分离设计思路：腾讯云 Elasticsearch 的存算分离设计思路可以将数据存储在 COS 中，并将计算任务分配到 Serverless 节点上，实现读写分离和查询/IO 并行化。
7. 整体架构设计流程：腾讯云 Elasticsearch 的整体架构设计流程可以分为三个部分：存算分离设计思路、读写分离设计思路和查询/IO 并行化设计思路。
8. 成本节约方案：腾讯云 Elasticsearch 的成本节约方案可以通过存算分离、读写分离和查询/IO 并行化来减少存储成本和提高查询性能。
9. 设计思路对比：腾讯云 Elasticsearch 的设计思路可以与传统的 Elasticsearch 架构进行对比，腾讯云 Elasticsearch 的设计思路可以提供更好的性能和更低的成本。
10. 应用场景：腾讯云 Elasticsearch 的应用场景包括日志/搜索领域，可以帮助降本增效和提高查询性能。
