我对Elasticsearch有一定的了解。不过，我无法为您提供特定公司的集群架构、索引数据大小、分片数量和调优手段的具体信息，因为我无法访问特定的公司数据和配置。
通常情况下，Elasticsearch的集群架构是一个分布式的架构，由多个节点组成，每个节点可以分为主节点和数据节点。主节点主要负责集群管理和协调工作，而数据节点存储和处理数据。
索引数据大小取决于具体的使用情况和数据量，不同的公司和应用程序可能有不同的数据大小。
分片是Elasticsearch用于存储和处理数据的基本单位。当索引被创建时，数据会被分散存储在多个分片中，以实现数据的分布式处理和并行查询。分片的数量可以在索引创建时进行配置。
至于调优手段，以下是一些常见的Elasticsearch性能调优方法：
1. 硬件资源调优：使用高性能硬盘、增加内存、提高网络带宽等。
2. 集群规模扩展：增加节点数量来分担负载，提高吞吐量和可扩展性。
3. 合理配置分片数量和大小：根据数据量和查询负载的特点来调整分片的数量和大小，以避免分片过多或过大导致的性能问题。
4. 索引和搜索优化：使用合适的分词器、过滤器及查询DSL来优化索引和搜索操作，提高查询性能。
5. 缓存配置：合理配置Elasticsearch的缓存设置，如字段数据缓存、请求缓存等，以提高查询速度。
6. 确保集群的健康状态：定期监控集群的健康状况，处理故障节点和分片，确保集群运行稳定。
这些仅仅是一些常见的调优手段，具体的调优方法和策略可能会因应用场景和需求而有所不同。如需更详细的信息，建议您参考Elasticsearch官方文档或者咨询专业的Elasticsearch支持团队。