面对大规模数据和高并发访问的挑战，云搜索可以采取以下策略：
水平扩展： 通过增加更多的服务器节点来分担数据存储和请求处理压力，实现水平扩展。这样可以提高系统的整体性能和容量。
负载均衡： 使用负载均衡技术将请求均匀地分发到不同的服务器节点上，避免单个节点负载过高，提高系统的稳定性和可靠性。
数据分片： 将数据分割成多个小块进行存储和处理，可以减轻单个节点的负担，并且提高查询效率。同时，可以利用分片策略来实现数据的备份和容灾。
缓存技术： 使用缓存技术来减少对数据库的频繁访问，提高数据的读取速度。可以使用内存缓存或者分布式缓存来优化查询性能。
异步处理： 将一些耗时的操作异步化，比如数据同步、索引更新等，可以减少对系统性能的影响。
监控和调优： 实时监控系统的运行状态，及时发现瓶颈和问题，进行系统调优和优化，提高系统的稳定性和性能。
一个案例是，某搜索引擎公司面对大规模数据和高并发访问的挑战，他们采取了上述策略：通过水平扩展增加服务器节点，使用负载均衡技术分发请求，对数据进行分片存储，利用缓存技术提高查询效率，将一些耗时操作异步化，实时监控系统性能并进行调优。通过这些措施，他们成功地提高了搜索引擎的性能和稳定性，更好地应对了大规模数据和高并发访问的挑战。