核心能力
混沌 → 清晰
SRE 深陷警报和脆弱管道的困扰，因为大多数事件背后的“原因”都埋藏在混乱但富含上下文的日志中。Streams 能在数分钟内将混沌转化为清晰，提供所需答案，使日志成为您的调查首选。
引导式演示
从原始日志到真实的答案
从采集到调查，Streams 简化并自动化了构建自定义管道和手动提取字段的工作，为您提供洁净、结构化、高保真的数据，助您大海捞针。
您只需提供数据。剩下的交给我们。
无需维护任何管道——只需发送日志。
不丢失数据——借助 Elastic 的高性能数据存储，保留完整上下文。
无需手动筛选——AI 突出显示需要关注的信号，让您可以专注于解决问题。
日志管理变得简单
无需再逐行检索 PB 级日志。Streams 能发现人类无法察觉的模式，通过 AI 实现日志解析、分区、结构化处理并呈现重要事件。
Elastic
您当前的解决方案
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常见问题
为什么日志很重要？
为什么日志很重要？
日志是堆栈中最具普遍性且背景信息丰富的信号。每个系统都会生成日志。日志提供了理解问题发生根源及修复方案所需的原始详细信息。因此，它们成为故障排查与调查分析的主要可信来源。
当前的可观测面临哪些问题？
当前的可观测面临哪些问题？
随着应用程序日益复杂，日志的数量和种类呈爆炸式增长。日志的存储成本变得过高，价值提取也愈发困难。行业应对方式是将详细日志数据视为负担，丢弃关键上下文信息，并良莠不分地抛弃信号。如今团队疲于应对无法提供“原因”（即所需答案）的仪表板和警报，或是耗费时间维护脆弱的管道，而非解决问题。
Streams 与传统的可观测方法有何不同？
Streams 与传统的可观测方法有何不同？
传统可观测性方案将日志置于指标和追踪之后，而 Streams 则使日志成为检测和调查的主要信号，助您加速问题定位。AI 驱动的工作流让日志变得可用且可操作，凸显传统可观测工具缺失的“原因”，使 SRE 能快速处理事件，无需投入数周时间进行数据工程和构建复杂管道。
重大事件会暴露出哪些类型的问题？
重大事件会暴露出哪些类型的问题？
重大事件可自动检测日志中的严重异常与模式，例如内存不足错误、服务器崩溃、启停事件及其他运维变更，为 SRE 提供预警和清晰的调查起点。事件针对特定系统（如 Apache Spark），并基于上下文自动标记。您可以直接在 UI 中筛选、分组或浏览事件。
Streams 如何帮助 SRE 减少管道管理时间？
Streams 如何帮助 SRE 减少管道管理时间？
Streams 使用 AI 简化解析、丰富、分区和模式更新，无需再维护复杂的 Grok 模式或自定义管道。SRE 可以在几分钟内开始调查问题，而不是花费数周时间进行管道设置和数据工程。
Streams 如何帮助控制存储成本？
Streams 如何帮助控制存储成本？
通过呈现最关键日志并自动构建数据结构以优化存储，Streams 使 SRE 能够保留高价值数据而不丢失重要信息，降低总体存储成本。
我使用 Streams 需要重写现有管道吗？
我使用 Streams 需要重写现有管道吗？
Streams 可以与现有的数据源和摄取点协同工作。它可逐步增强或替换现有管道，且不会破坏当前工作流。
Streams 能否替代 Splunk 或其他传统日志工具？
Streams 能否替代 Splunk 或其他传统日志工具？
是的。Streams 消除了对复杂管道、高成本摄取和手动日志关联的需求。它提供即时见解、AI 驱动的事件检测和经济高效的存储，使其成为传统解决方案的现代替代方案。