专为 SRE 打造的 AI

使用机器学习 (ML) 和生成式 AI 自动检测问题、采取推荐操作，并提高解决问题的速度。

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引导式演示

始终在线的运维工具

提出自然语言问题并获得准确的答案。这些答案基于您的可观测性数据、ML 任务和内部知识，例如运行手册或过去的事件。

核心 AI 技术

如何将可观测性数据转化为运营智能

Elastic AI 能够分析您的数据并知道如何利用。

  • 对话式 AI

    基于聊天的调查

    通过与可观测性AI助手进行集成的自然语言对话，更快地调查复杂问题并排除故障。

  • 检索增强生成 (RAG)

    RAG 保持真实

    Elastic 的 GenAI 功能由 RAG 提供技术支持。它从您的实际可观测性数据和知识库中提取信息。这意味着响应内容不会出现幻觉，并且会根据实际环境进行定制。

  • AGENTIC 工作流

    采取行动的 AI

    借助 AI 助手，更快解决问题。该助手可触发原生产品功能，无需切换操作界面，即可交互式生成可视化图表、查询语句和仪表板。

  • 内联协助

    始终在线的嵌入式上下文

    在提问之前先获得答案。嵌入用户界面的主动生成式 AI 洞察功能可自动标注日志、追踪数据及错误信息，以加速调查。

  • 机器学习 (ML)

    通用数据 ML 引擎

    通过零配置机器学习检测异常、预测趋势并识别离群值。Elastic 在所有信号中保持一致的上下文，从而支持对任何类型的数据进行模式分析和关联。

  • Search AI Platform

    开放式设计

    除了对 OpenTelemetry 的原生支持外，Elastic 还集成了开源 ML 模型并支持自定义摄取管道，让您能够按需灵活部署 AI，所有功能均基于开放且可扩展的搜索 AI 平台实现。

AI 驱动的功能

让 AI 处理繁重工作

Elastic 能够从任何来源摄取数据，并自动呈现模式、突出异常并定位突发事件，让您直获洞察，告别信息过载。

机器学习

引擎盖下有什么

Elastic 的机器学习引擎专为处理任何规模、任何用例的各类数据而打造，对维度或基数没有限制。它可以通过专为初学者和专家构建的直观向导进行访问。

  • Elastic 的通用开源架构 (ECS) 和灵活的摄取管道可以轻松转换、丰富和规范化数据，以获得更好的 ML 结果。

  • Elastic 有逾 100 个开箱即用的异常检测任务，这些任务可自动学习日志分析、APM、用户体验和基础架构监控方面的趋势、周期和基准行为。

  • Elastic 同时使用无监督学习（例如集群、贝叶斯建模和相关性分析）和监督技术（例如分类和回归）进行广泛的检测、注释和预测任务。

看看像您这样的公司为何纷纷选择 Elastic Observability

从探查根源到解决问题，全程由 AI 助力。

  • 客户聚焦

    Dish Media 使用 Elastic 实时发现异常，将解决时间从几小时缩短到几分钟，并让开发人员即时访问所需的数据，所有功能均通过统一视图一键掌控。

  • 客户聚焦

    Elastic AI 助手帮助 Hexaware 将团队效率提高了 50%，现在团队能够在几分钟内而非数小时内生成自定义图表。借助 Elastic 机器学习，误报率下降了 96%。

  • 客户聚焦

    Informatica 借助 Elastic 内置的机器学习，跨数据库、网络和 Kubernetes 日志实现主动异常检测并更快地解决问题，同时将可观测性和安全成本降低 50%。

引领可观测的未来

了解 Elastic 为何在 2025 年度《Gartner® 可观测性平台 Magic Quadrant™》中获评“领导者”。

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