Elastic 在 2026 年 Gartner® 可观测性平台 Magic Quadrant™ 中获评领导者

AI 的出现使遥测数据量呈爆炸式增长，推高了整个行业的成本。标准响应是减少存储：更严格的保留政策、更激进的抽样、降低数据类型优先级。这种做法的问题在于它会产生叠加效应。每丢失一条遥测数据，就意味着失去了上下文信息，而上下文信息正是人工智能驱动的调查所依赖的。

Elastic 的处理方式有所不同。Elasticsearch 存储日志和追踪数据的效率比标准索引高出 4 倍，存储指标数据的效率比 Prometheus 高出 2.5 倍。它在单一界面下运行两个专用引擎：一个是针对日志和追踪数据优化的全文本搜索引擎，另一个是针对指标数据优化的全列式引擎。每个引擎都根据其处理的数据结构进行设计，这正是效率提升的来源。两者共享相同的查询语言、API 和仪表板，因此团队可以通过单一界面处理所有三种信号类型，无需维护单独的后端，也无需在不同工具之间切换。存储所有数据的成本比在效率较低的平台上存储一部分数据的成本更低。

日志是可观测性中最丰富的信号，但由于其无结构且以全保真度存储成本高昂，因此常常未得到充分利用。大多数团队会根据存储预算保留日志，并将日志搜索视为专家在事件发生时被动进行的操作。

Elastic Streams 自动从原始日志中提取结构、含义和操作背景，将仅限专家的被动信号转变为主动信号。它使用 AI 来显示知识指标 (KI)，无需工程师事先知道要搜索的内容，从非结构化数据中提取实体和依赖关系，这样当警报触发时，相关上下文就已经可用。

Elastic 提供的 AI 智能体和机器学习 (ML) 技术基于最丰富的背景构建，可用于调查和根本原因分析 (RCA)。由于遥测数据存储高效，无需丢弃任何数据，且日志数据结构良好，具备可操作性，AI 拥有完整的上下文可供使用。

支撑所有这些的是检索层。Elasticsearch 通过语义检索相关的日志、指标和跟踪，而不仅仅是通过关键字匹配来检索。检索的质量决定了人工智能是找到正确的上下文还是大概的近似值。这就是上下文工程变得至关重要的地方：Elastic 使摄取时的遥测数据实现结构化并充实其内容，标记实体，提取依赖关系并构建服务地图，这样数据就可以在警报触发之前做好准备，以供 AI 使用。

对于需要构建自有调查工作流的团队，Elastic Agent Builder 和 Workflows 提供了构建自定义 AI 智能体所需的基本组件。Elastic 还提供了一个开放的智能体技能存储库，这些技能可以查询 Elasticsearch、执行 ES|QL 查询并对结果进行推理。预配置的异常检测和日志分类功能多年来一直是该平台的核心组成部分。所有这些功能都支持由智能体驱动的调查和修复。

使用封闭式技术栈意味着每次生态系统演进都需要进行迁移工作。每次工具变更都会带来工程成本，例如新的管道、模式转换和数据协调。在可观测领域，OTel 正逐渐成为主流的工具标准，而 Prometheus 则通常是指标的默认选择。

Elasticsearch 设计上是开放的，模式中立，并且从零开始基于 OTel 构建。借助 Elasticsearch，团队可以从任何来源摄取任何数据，无论是 Prometheus、OTel 还是任何其他格式，原生存储，并按原样查询。数据保持原生格式，没有翻译层，转换过程中也没有丢失。

我们认为，连续第三年被评为 Gartner Magic Quadrant 的领导者，反映了客户对我们的反馈：可观测性不应强迫取舍，团队应能高效存储所有遥测数据，基于开放标准而非封闭标准构建，并确保 AI 调查拥有所需的完整背景信息。

这里涵盖的四个领域彼此关联：效率使完整的上下文成为可能，完整的上下文使 AI 调查可靠，开放标准确保当行业发展时投资不会流失。我们相信这一认可反映了我们在四个领域的持续进步。

2026 年可观测平台 Gartner® Magic Quadrant™ 和 2026 年可观测平台 Gartner® 关键能力报告现已发布。

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