プレスリリース

ElasticがElastic{ON} 2018で数々の新機能と開発中製品のプレビューを公開

ダウンロード数2億2500万超、ElasticがX-Packのソースコードをオープン化
2018年2月27日

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AMER

Michael Lindenberger

Reidy Communications for Elastic


サンフランシスコ、Elastic{ON} 2018 - 2018年2月27日 -

ElasticsearchElastic Stackを展開するElasticは本日、プロダクトのダウンロード数が2億2500万を超えたことを発表しました。1年前の1億ダウンロード達成から大幅に伸長しています。さらに、ElasticはX-Packのソースコードを公開しました。現在X-Packはセキュリティ、アラート、監視、グラフ、機械学習の機能を提供しています。ソースコードの公開は、ユーザーがX-Packをダウンロードして確認するプロセス、およびElasticのエンジニアチームがサポートする開発をより行いやすくするための戦略として決定されました。

Elasticの創業者でCEOのShay Banonは、次のように述べています。「大変光栄なことに、何百万人もの開発者がミッションクリティカルなユースケースにElasticのプロダクトを採用してくださり、多くの顧客にご利用いただいています。ソースコードの公開で、X-Packはユーザーから見て完全に透明になります。そしてオープンソースプロダクトで行ってきたような、ユーザーとのコラボレーションがX-Packでも可能になります。コラボレーションはElasticによる優れたプロダクトと機能の開発と、サステナブルなビジネスモデルを構築を促進します。それは、Elasticのソフトウェアを利用するすべての開発者、カスタマー、パートナーのためのイノベーションにつながります」

Elasticは直近18か月で3つの企業を買収し、世界中のユーザーコミュニティを10万人を超える規模に成長させてきました。Elastic{ON} 2018は、Elasticsearchユーザーが集う最大のイベントです。3日間で2,500人以上が参加し、さまざまな学びや意見交換を行ったほか、新機能発表や開発中製品のプレビューも公開されました。

  • Elastic APM:Elastic APMが正式にリリースされ、Elastic Stackにアプリケーションパフォーマンスのモニタリング機能が加わりました。Elastic APMで、アプリ開発者とDevOpsエンジニアはシステムの個々のコードとビジネスパフォーマンスのインパクトを監視、分析することができます。デバッグプロセスの迅速化を実現するだけでなく、運用効率の包括的な観点から見たコードパフォーマンス評価にまで範囲を広げることができます。Elastic APMはElasticsearchのインデックスにデータを格納することで、Node.js、Python、Ruby、JavaScriptのエージェント、サーバーサイドコンポーネントなど、LogstashやBeatsで収集したログやメトリックとAPMデータとの関連付けを可能にします。また、APMアプリは典型的なAPMのワークフロー用にカスタマイズされています。Elastic APMは6.2 releaseに含まれており、無償で利用いただけます。
  • Swiftype App Search:Swiftype App Searchは開発者向けの堅固なAPIセットを提供しており、検索結果の順位付けや同義語、誤字の許容機能を含む、よりパワフルな検索機能をアプリケーションに追加することができます。インフラや管理、メンテナンスの必要がないSaaSソリューションであり、簡単に使いはじめることができます。現在Swiftype App Searchはパブリックベータ版として提供されています。
  • Machine Learning Forecasting:Elasticの機械学習に、はじめて大型の機能拡張が登場し、予測分析が加わりました。ユーザーは時系列データをモデル化することができ、すぐに使える洗練された機械学習アルゴリズムを用いて一定間隔で将来の結果を予測することができます。オンデマンドの予測機能により、ユーザーは既存の機械学習ジョブを処理できるほか、機械学習に組み込まれた予測モデルを使用して、指定期間のうちそのモデルが発展するタイミングを正確に予測します。予測結果はElasticsearchのインデックスに書き込まれ、ユーザーは予測モデルと実際の結果を比較することができます。ElasticのMachine Learning Forecastingは6.2 releaseに含まれており、無償で利用いただけます。
  • GIS App:Elasticの最新プロジェクトであるGIS(地理情報システム)は、あらゆる種類の地理的データを収集、格納、処理、分析、管理、表示するためのシステムです。GIS AppはKibanaに組み込まれており、拡張された可視化マップをダッシュボードに埋め込むなど、最新機能でアドホックな地理的分析を行うことができます。複数レイヤーのサポートや個々のジオポイントのマッピング、クライアントサイドスタイリングといった主要機能を備えます。GIS Appは現在テクノロジープレビューの段階です。
  • SQL for Elasticsearch:おなじみのSQL構文でElasticsearchデータをクエリする新機能が登場し、Elastic Stackは最大級のデータベースコミュニティを形成するSQL開発者にとってもますます便利になりました。すぐに使いはじめることができるJDBCサポートにより、Elasticsearchで抽出したデータを外部のSQLに戻すプロセスも大幅に簡素化されています。RESTfulインターフェースを通じてElasticsearchでSQLを使用するSQL for Elasticsearchでは、SQL構文を使ってElasticsearchデータをクエリでき、結果は従来のSQLエンジンと一貫性のあるテーブル形式で返されます。またデータを探求するためのユーザーインターフェイスも備わっています。昨年コンセプトレベルで導入されたSQL for Elasticsearch。まもなくアルファ、さらにベータリリースを予定しています。
  • Canvas:Canvasはデータの可視化に次世代のコンセプトを吹き込むテクノロジーです。ますます多くのユーザーに愛されるKibanaで使えるCanvas。Elasticsearchデータから得たインサイトを、リアルタイムダッシュボードやプレゼンテーション、インフォグラフィックといった新たな形で表現します。ユーザーはCanvasを使ってまったく新しい形でElasticsearchデータのストーリーを表現することができます。PowerPointを作成するためにExcelにデータをエクスポートするなんて、そんな骨の折れる、時間のかかる作業はもう必要ありません。新しいデータソースや、新しいタイプの可視化、UIコンポーネントを加えたい場合にオプションとして使用することができます。Canvasは昨年コンセプト導入され、現在テクノロジープレビュー段階です。
  • Rollups:メトリックやログのユースケースでは、データを長期間保存する必要があることが少なくありません。しかし、Rollupでデータを一定のサイズで格納すれば、履歴データによるディスク使用量を減らすことができます。ElasticsearchでRollupジョブを作成すると、データは定期的に"Rollup"、つまりプレアグリゲートされ、Rollupがインデックスに格納されます。たとえば「あるWebサーバーの1時間あたりの平均ロード時間」というメトリックの場合、その平均値データはロールアップされて格納されますが、ユーザー、ページ、IPなどの具体的な情報などのローデータ属性は格納されません。Rollup機能はまもなくElasticsearchでベータ公開され、近日中にKibanaでサポートされる予定です。
  • フレキシブルなデプロイ構成オプション:Elasticsearchに投入されるデータはますます多様になり、ユースケースも広がっています。そこでElasticはユーザーはクラスターの構成をカスタマイズするための"スライダー"というコンセプトを導入しました。Elastic CloudElastic Cloud Enterprise(ECE)を対象とする"スライダー"には、複数クラスのハードウェアのサポート、クラスターテンプレートのサポート、Hot/Warmクラスターのサポート、機械学習の追加、専用マスターノード、既存のクラスター構成へAPMノードなど、多数の新機能が含まれます。各機能は、Elastic CloudとElastic Cloud Enterpriseでまもなくご利用いただけます。
  • Logstash Azure Monitoring Module:Microsoftとのコラボレーションで生み出されたLogstash Azure モニタリングモジュールを使用すると、AzureのインフラとサービスをElastic Stackで手軽に監視できます。Azureの一元化されたログサービスにモジュールを統合することで、AzureのログとメトリックをJSON用に正規化したり、Logstashを使用してElasticsearchにデータを投入することができます。またKibanaを使ったインフラの変化や認証失敗の分析、疑わしい操作や不正行為の可能性があるアクターの特定、ユーザーアクティビティ調査による根本原因分析、SQL DBを使ったデプロイの監視と最適化なども行うことができます。この機能はまもなくベータ公開予定です。

最後に、Elasticは新たなオフィシャルプログラム"Elastic Certification"を発表しました。プロフェッショナル単位認定のご要望を多くお寄せいただいたことから、Elasticはユーザーがエキスパートスキルを身につけ、認定を受けられるトレーニングカリキュラムを開発しました。Elasticsearch Engineer Iと、Elasticsearch Engineer IIで構成される2つのコースを通じて、インストールからElasticsearchクラスターの最適化、さらにデータ分析のための新規ソリューション開発まで幅広い知識を習得することができます。各コースではElastic Certified Engineerとなるための基礎を学ぶことができ、ハンズオントレーニングやテクニカル / パフォーマンスベースの認定試験もセットになっています。試験合格者には、Elasticのオフィシャルデジタルバッジが贈られます。

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※当資料は、2018年2月27日に米国で発表されたプレスリリースの抄訳です。英語原文はこちらをご覧ください。

About Elastic

Elastic builds software to make data usable in real time and at scale for search, logging, security, and analytics use cases. Founded in 2012, the company develops the open source Elastic Stack (Elasticsearch, Kibana, Beats, and Logstash), X-Pack (commercial features), and Elastic Cloud (a hosted offering). To date, there have been more than 225 million cumulative downloads. Backed by Benchmark Capital, Index Ventures, and NEA with more than $100 million in funding, Elastic has a distributed workforce with more than 800 employees in 30 countries. Learn more at elastic.co.