为什么统一的数据、搜索功能和互操作性对国防任务至关重要

在多域作战中实现数据敏捷性和数据主权

2025年12月8日

为了最大限度提高防务行动的成功机会，情报和信息必须能够在各个作战域之间实现安全互通。无论是追踪空中威胁，还是协调地面行动，指挥官都需要随时获取相关洞察，而不受数据归属军种或部门的限制。关键在于实现数据敏捷性，同时掌控数据主权。只要具备以下能力，国防组织就能实现这两大目标：

数据安全地留在本地，同时仍可实现跨域搜索。
军事团队可在不同保密等级之间查询信息，无需移动敏感内容，直接获取答案，而不仅仅是链接。
开放标准可在原本相互隔离的系统之间建立安全通道，同时确保不违反保密分级要求。
AI将原始数据转化为清晰的见解，解决分析积压问题，同时缩短决策时间。
机器学习能够在超大规模数据集上加速模式识别，这些数据集过于复杂，仅靠人工几乎无法分析。

原生开放设计：开放标准在安全互操作中的作用

互操作性是现代国防行动的核心要求。例如，国防部 (MoD) 的《国防数据战略》¹ 强调了标准化的迫切需求，以实现跨领域、跨服务和跨合作伙伴的系统无缝交换数据。

开放标准为未来的发展路径提供了清晰方向。开放标准让国防组织能够快速引入新能力、更高效地跨域集成，并可自由更换供应商，从而降低长期升级成本与复杂性。Elastic 始终秉持这一愿景，致力于构建开放、可互操作的框架。我们的开源技术采用标准化的协议、接口和数据模型，让各系统能够在不同保密等级和作战领域之间更安全地整合并关联情报洞察。

与专有方案不同，开放标准可确保不同来源和制造商的军事系统都能相互通信，这一点对于跨军种、跨密级、跨作战域的行动至关重要。这样一来，集成难度大幅降低，组织可以在无需重建整个系统的前提下，自由引入新的能力。这也意味着现有投入得到保护，无需再为打通原本不具备协同能力的系统而投入高昂的定制开发成本。

例如，OpenTelemetry是一项开源、供应商中立的可观测性框架，可帮助国防团队在分布式军事系统中统一遥测数据的采集和处理方式，无论系统部署在云端、本地还是混合环境。OpenTelemetry 不需要每种监控工具都配备专有代理，国防团队只需为应用一次性植入监测代码，就能将这些数据发送到任何需要的目的地。最终效果是在严格遵守数据主权要求的前提下，依然能够在复杂环境中获得清晰可见的整体态势。

白皮书

借助 Elastic 在公共部门实施 OpenTelemetry

这份白皮书概述了 OTel 框架和相关技术的关键要素，以及如何将它们与 Elastic 结合使用，以降低成本并提升效率。

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数据留在原处，控制始终在您手中

对于国防而言，数据主权意味着对敏感信息保持完全掌控 — 包括其存储位置、处理方式以及访问权限。英国国防部 (MoD) 的《国防数据战略》通过一系列数据规则对这一点进行了明确规范，特别强调‘国防将对其数据行使主权’，以及‘国防将在价值链中最有效的环节对数据进行标准化和利用。’

只要数据依旧彼此孤立，要满足这些要求就极具挑战性。这正是数据网格架构成为基础性能力的原因所在。数据网格可以打通数据孤岛，实现按领域划分的数据所有权、数据标准化以及跨国防领域的安全访问。借助 Elastic 的跨集群搜索和分布式搜索等能力，国防组织能够让数据真正投入运营，更快产出洞察，加速任务关键型行动，同时保持对数据的严格控制和一致的治理。

跨集群搜索支持通过允许查询跨越多个数据存储库来维护对敏感信息的完全控制，同时信息保留在其原始位置，无需移动或复制数据。它不是将数据整合到一个单一的易受攻击的存储中，而是将问题带到数据所在位置。这种方法意味着海军情报保留在海军基础架构上，陆军数据可以保留在陆军系统上，而空军信息可以继续驻留在空军网络上。
统一摄取使数据能够在边缘侧在数秒内完成规范化和索引处理，从而立即可用于分析。所有相关数据，无论其时间、空间、地理位置、合规级别或其他属性如何，都可以在数秒内完成分析。此外，可以重复使用查询，以提升运营效率并支持合规的跨部门数据共享。由此，数据具备可靠性、可发现性和互操作性，突破各类孤立项目的限制，成为可长期利用的战略资产。

借助 AI 驱动的搜索，加速获取国防情报洞察

当组织希望将 AI 真正投入实战时，数据网格同样是一项关键的战略选择。国防组织往往在非连通、间歇性以及低带宽 (DIL) 的环境中开展工作。借助 Retrieval-Augmented Generation (RAG)，军事和国防机构可以使用自身的数据和知识库安全地运行 AI，在避免“幻觉”的同时，获得准确、及时的回答。国防数据可以安全地连接到选定的大型语言模型 (LLM)，基于可信的内部信息提供关键任务洞察，即使在孤立环境中也能安全运行。

Elasticsearch Platform

Elasticsearch Platform 能够将海量原始国防数据转化为可付诸行动的情报。它可以快速提供上下文，并在庞大数据集中识别出模式 — 这些模式往往需要人类分析师花费数周时间才能发现。这包括识别雷达信号中的异常、关联通信元数据，以及从数十年的历史行动中挖掘出相关情报。

向量搜索

Elasticsearch Platform 并不依赖增加更多高技能分析师，而是通过增强现有团队的能力，让他们更快洞察关键信息。向量搜索功能支持跨域分析非结构化数据：情报报告、视频画面、通信截获和卫星图像都可以基于“概念相似度”而非仅仅依赖关键词进行联合检索。这样一来，国防分析人员能够揭示看似毫不相关的信息源之间的隐藏联系，从而显著加快整个情报循环。

将数字战略转化为作战优势

数据网格、开放标准和 AI 相结合，为破解国防数据难题提供了一条务实可行的道路：一方面使多种异构系统能够安全通信，另一方面又能从错综复杂的信息版图中提炼出有价值的洞察。这些技术与英国国防部提出的“数字骨干”²愿景等战略高度契合，并已具备可以立即落地的能力来支撑这一愿景。

采用灵活的主权数据架构已不再是可有可无的选项，而是面向未来的国防建设中的硬性要求。数据网格和开放标准为此构建了一个可扩展的基础，使系统无需大规模推倒重来，就能顺应新技术和新任务需求。跨域统一搜索意味着更短的情报周期、更紧密的协同配合，以及对作战指挥官更有力的支撑，从而形成决策优势。结果如何？那就是，国防团队能够在最关键的时刻提供更快速、更犀利的洞察，最大限度提升任务成功率。

要探索数据网格、开放标准和 AI 如何简化复杂性、提高决策速度，并增强国防网络弹性，请下载我们的白皮书：国防网络安全的未来：AI 和开放标准减少复杂性。

继续探讨该主题：

信息来源：
1. Gov.uk，《国防数据战略》，2021。
2. Gov.uk，《国防数字战略》，2021。

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