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Elastic 可观测性解决方案在 SRE 和事件响应中的应用

虽然各有不同之处,但每个 Elasticsearch 部署都应该(至少)考虑下列三方面的容许度:数据丢失、性能、停机时间。我们看一下如何基于您对这些因素的承受程度来设计或调整架构。

使用 Workplace Search,您能够轻松地添加 Microsoft OneDrive、SharePoint 和 Office 365,以及其他常见的(和定制的)内容来源,从而在整个公司/组织内打造流畅的搜索体验。

减少、再利用、回收(代码)。了解如何为您的 Logstash 采集管道创建模块化组件。

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Elasticsearch 服务的节省成本策略:数据存储效率

使用机器学习发现异常模式,从而帮助检测出那些通过“离地攻击”技巧避开现代安全软件的敌手。

深入了解数据入侵的发生途径,以及用户如何在 Elasticsearch 环境中周全地保护数据。

由于 Splunk 存在许可证方面的挑战,而且客户对于快速搜索能力提出了新的要求,很多客户都从 Splunk 改为使用 Elastic Stack (ELK)。

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将 Metricbeat 与 Logstash 或 Kafka 搭配使用对 Elastic Stack 进行监测

即用型搜索解决方案,内置易于使用的相关度调整和分析,从 Elastic Cloud 仪表板即可轻松部署。

看一下如果借助 Terraform 和 Ansible 对从云配置到 ECE 部署在内的所有事情进行自动化,上手使用 Elastic Cloud Enterprise 有多么简单!

学习如何使用 Elastic Stack 来索引、分析和可视化您的 AWS 日志(S3 服务器访问日志、ELB 访问日志、CloudWatch 日志、VPC 流日志等)。