Elastic 与 ClickHouse：快速解决问题胜过编写 SQL

网站可靠性工程师（SRE）需在数分钟内解决问题，而非将时间浪费在搭建自制的可观测性项目上。ClickHouse 是数据库，只是一个组件，

而 Elastic 是一个完整的人工智能驱动型可观测性平台。它就是答案，具备您所期望的一个可观测性解决方案应有的样子。

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一探究竟
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完整的可观测性解决方案不容妥协

Elastic Observability 可帮助您更快地找到答案。ClickHouse 却不能。

注重可靠性，而非管道

Elastic Observability：

以任意格式传输任何数据，包括 OpenTelemetry 格式数据，让我们基于 AI 的自动化管道即时解析并结构化所有数据。无需自定义解析器，无需为模式头疼。

ClickHouse：

这堪称一场 DIY 噩梦，模式僵化死板、数据摄取管道脆弱不堪、日志解析需手动操作，还得定制 ETL 流程。

数分钟内即可获得答案，告别混乱查询

Elastic Observability：

几分钟内，即可从 SLO 告警状态锁定答案。我们的智能体 AI 会将可能的根本原因呈现出来，作为您开展调查的起点，同时提供涵盖基础设施与应用健康状况的统一上下文信息。

ClickHouse：

如果缺乏自动化的根本原因分析（RCA）机制、基于检索增强生成（RAG）的 AI 助手，以及统一上下文信息，在故障不断加剧时，您只能手动翻查原始数据。

预防问题，减少噪音

Elastic Observability：

借助强大的机器学习（ML）技术，自动检测整个用户旅程中的异常情况，让您的团队无需在纷繁复杂的告警信息中苦苦搜寻，从而能够更快地解决关键问题。

ClickHouse：

如果未内置 ML 功能，那么就得做好准备面对大量嘈杂的手动设置阈值，这些阈值只能检测出您早已知晓的问题。

优化 AI 应用，不再产生幻觉

Elastic Observability：

在一个统一视图中全面洞悉每一次 LLM 调用情况，涵盖提示词、干预操作、上下文依据，以及词元使用量、成本和延迟等各项信息。仅需数分钟，而非数日，即可完成 AI 问题的调试。

ClickHouse：

零 LLM 可观测性意味着对 AI 堆栈的零可视性。

由智能体 AI 驱动

在 Elastic 中，大量的内置智能体工具和工作流可以整理并结构化您的数据，呈现关键事件并指导调查工作。

  • AI 驱动的调查

    重大事件使用智能体 AI 自动标记需要关注的信号，例如错误、异常或证书到期，让您专注于根源分析，而非杂乱信息。

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  • 检索增强生成 (RAG)

    Elastic 的 GenAI 功能由 RAG 提供技术支持，RAG 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，并且会根据您的环境进行定制。

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  • AGENTIC 工作流

    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。

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  • 内联上下文

    需要时即可取得上下文信息。GenAI 会自动为日志、追踪数据和错误信息添加相关注释，在工作流中直接呈现各要素间的关联、依赖关系及潜在原因。

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  • 预测智能

    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。

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  • 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 Elasticsearch 平台实现。

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简便、开放、完整，无需运行开销或维护

使用 ClickHouse，很难看到全貌。Elastic 以开放且可扩展的设计理念，将所有要素整合为一个全栈式解决方案。

Elastic
ClickHouse

单一统一的解决方案

没有单一的统一解决方案

接口分离的独立产品（HyperDX 和 ClickHouse）

集成

450 多个集成

集成

OOTB 可观测性集成数量有限

预构建仪表板

无预构建仪表板

日志流

没有日志流

自动导入

无自动导入

OTel 前三大贡献者

连前 50 大贡献者都排不上

Streams: 基于 AI 的原始信号解析

在 SQL 中手动定义架构

自动导入

无自动导入

AI 助手

利用您的企业知识和 LLM 获取准确答案

AI 助手

有限（仅用于数据库管理，不用于可观测性）

企业知识集成

没有企业知识集成

管理式 LLM（无设置）

或 OpenAI、Azure OpenAI、Amazon Bedrock、Google Gemini 的连接器

管理式 LLM（无设置）

有限（HyperDX 不提供，且无 LLM 选项）

重大事件

在日志中显示功能

无重大事件

在日志中显示功能

机器学习

使用无监督学习和有监督技术，对所有信号进行 100 多项预先配置的异常检测工作

无机器学习

APM + 通用性能分析

APM + 通用性能分析

仅跟踪。无服务地图、端到端事务流或故障排除工作流。无服务运行状况监控。

基于 eBPF 的代码分析能力

不具备基于 eBPF 的代码分析能力

基础架构监测

无基础架构监测

配备预构建仪表板的 LLM 可观测性

适用于 AWS Bedrock、Azure AI Foundry、Open AI、Google Vertex 等

无配备预构建仪表板的 LLM 可观测性

合成

无合成

SLOs

无 SLO

基于异常检测的主动警报

无基于异常检测的主动警报

案例

无案例

具备内置语义模型的推理 API

没有内置语义模型的推理 API

混合检索和语义检索

RRF 检索器；针对答案质量的交叉编码器重新排序

无混合检索和语义检索

RBAC 控制

包括通过自定义角色和空间实现的精细控制

HyperDX 中根本没有 RBAC

访问控制

访问控制

有限（低级数据访问控制（行/列））

全球管理服务

+ 全托管 + 自主管理

全球管理服务

有限（仅有 us-west-1、us-west-2、eu-central-1 和 eu-north-1 的部署选项）

具备现有 FedRAMP 授权的全面管理服务

无具备现有 FedRAMP 授权的全面管理服务

专为拍字节级索引和聚合构建

并非专为拍字节级索引和聚合构建

需要预先进行模式设计和预聚合策略才能大规模运行；会增加开销，需要 ClickHouse 的专业知识

一键设置

一键式设置、集成式用户界面、低运行开销

手动设置

需要管理表引擎、回填、分区、物化视图和大型 SQL 查询

地理空间搜索

地理空间搜索、地理六边形网格；地图可视化

无地理空间搜索

一流的搜索

一流搜索体验：模糊搜索、同义词匹配、高亮显示、嵌套结构处理得当

搜索体验不佳

搜索用户体验较差，不支持模糊搜索

全球最大的公司依赖 Elastic

明智、开放的选择，提供无与伦比的价值

  • 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%。

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  • 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。

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  • 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%。

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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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