在数秒内解决问题，而不是数小时
使用 AI 获取答案，而不仅仅是发出警报。
您只需提供数据。剩下的交给我们。
- 摄取：任何数据，完全符合 OTel 标准。
- 见解：即时仪表板、始终在线的异常检测和模式分析。
- 分析：借助 AI 助理和 LLM 进行深入分析并找出根本原因。
深入探索 Elastic Observability
从摄取到见解。探索 AI 驱动的功能，让可观测性变得简单。
从数据到答案。无需挖掘。
修复事件是一回事。预防则是另一回事。团队需要集中进行实时分析、异常检测和高效遥测存储。Elastic 将这一切整合在一起。
无论来源或格式，Elastic 借助 AI 驱动的自动导入功能和 400 多项集成，从云、消息、CI/CD、数据库、Kubernetes 等渠道摄取日志和指标。
扩展并节省
开源，AI 驱动。成就无限可能。
高品质社区
团队在端到端可观测性的助力下蓬勃发展并实现规模扩展。
客户聚焦
富国银行通过单一管理平台实现了对业务状况（包括指标、事件、日志、应用程序痕迹和扩展）的全面可观测性，成功地将日志字段的采集量减少了 60%。
客户聚焦
Comcast 通过采用更具战略性和以合作为基础的方法，显著改善了客户体验。
客户聚焦
Equinox 利用 Elastic 可观测性提升了其云基础架构的健康状况，并将可观测性运维成本降低了 80%。
常见问题
全堆栈可观测性是指可观测性解决方案能够监测整个应用程序堆栈（从最终用户到应用程序代码和基础架构）。全堆栈可观测性解决方案通常包含多种功能，包括日志监测和分析、云和基础架构监测、应用程序性能监测、数字体验监测、持续分析和 AIOps。欢迎进行我们的自我评估，了解您在实现统一全堆栈可观测性平台的成熟度方面的进展情况，以便您能够全面分析遥测数据，缩短平均解决时间。
全堆栈可观测性可帮助组织实现卓越的业务和运营。通过实施全堆栈可观测性，SRE 团队可打破各自为政的局面，并利用上下文告警和高效跨职能协作，主动发现问题并更快地解决问题。企业可以依据 SLA 提供服务，加快面市时间，提高运营效率和客户满意度。欢迎进一步了解全堆栈可观测性的优势。
各地企业都面临着一个充满挑战的环境：成本压力增加，同时还承受着复杂的分布式云原生环境产生的大量数据。在这样的情况下，团队需要能够随时随地对其所有数据进行更智能的分析、访问和保留，从而解决问题，做出决策并确保弹性。许多已采用 Splunk Enterprise 的公司需要做出选择，因为 Splunk 提供的 Splunk Enterprise、Splunk Cloud 和 Splunk Observability 具有不同的定价模式，很难提供一体化的可观测性。相比之下，Elastic 提供的解决方案快速而简单，让公司能够为未来做好准备。
可观测性可以看作是对现代应用程序监测的演变。从根本上说，它是应用程序和基础架构通过可操作的日志、发布的指标和分布式跟踪来显示其内部状态的能力。作为一种方法，与传统形式的监测相比，可观测性收集、转换、关联、分析和可视化这些信号，更适合管理云原生环境的复杂性和规模。可观测性会随着新趋势和新技术的出现不断发展。
在实现可观测性时，应从技术和运维准备情况这两个角度进行考虑。确保人员到位并制定相应流程，以便为可观测性功能提供支持。确定您最初想要收集的数据。如果您是刚刚开始，建议先从单个应用程序开始试点，重点关注一种类型的信号（例如日志），然后再扩展到指标和痕迹。选择一个可与您一起发展的可观测性解决方案，为未来做好规划。准备好开始了吗？欢迎了解 Elastic 的内部 SRE 组织如何大规模实现可观测性。
Elastic 的 Search AI Lake 针对实时的低延迟应用程序进行了优化，是您 AI 驱动未来的理想架构。Search AI Lake 通过结合数据湖的巨大存储容量、Elasticsearch 的低延迟查询，以及强大的搜索和 AI 相关性功能，为数据湖领域带来革新力量。 Search AI Lake 为 Elastic Cloud 提供了一种全新的无服务器部署方式，消除了所有运维开销，让您的团队更专注于创新。
