Elastic 可观测性能够大规模收集、集中和分析可观测性数据，并利用特定领域的 Machine Learning 和异常检测来减少劳动密集型的故障排除。简化分流活动，让团队能够专心开发更好的软件。
Elastic Machine Learning (ML) 引擎不限数据，您可以灵活地使用无监督和有监督的 ML。使用无监督、以领域为中心的 ML，检测所有可观测性数据中的异常现象、群组中的异常值，甚至是那些罕见事件，或者使用有监督的 ML，为几乎所有的数据构建、测试和部署模型。
根据对最终用户监测、基础架构监测和应用程序监测数据的分析，无需人工干预即可检测问题。启动一个案例，开始事件管理流程，便可在 Elastic 可观测性中直接打开和跟踪服务问题。Machine Learning 会自动显示 APM 和基础架构数据之间的关联性，以帮助更快地找到根本原因。
