AI 规模的可观测性
AI 和云原生工作负载生成的遥测数据超出了团队能够保留的量。结果：盲点削弱了事件管理和根本原因分析。
在日志、指标和跟踪方面拥有业界领先的效率
全部保留。Elasticsearch 能够以更少的存储空间容纳更多遥测数据，在降低成本的同时保持高性能——即使对于高基数数据也是如此。
以 OpenTelemetry 为先，原生支持 Prometheus
从任何来源采集任何数据。Elastic 从设计之初即秉持开放理念，架构与模式无关，原生支持 Prometheus，并从底层基于 OpenTelemetry (OTel) 构建。
一个平台，满足各种需求
所有信号来自单一可信来源。通过覆盖云、CI/CD、数据库以及更多系统的逾 550 种一键集成工具连接您的数据。
出众效率
AI 的优势取决于为其支持的数据平台。从存储架构到查询性能，Elasticsearch 的每个部分都是有目的地构建的。
了解我们如何将 Elasticsearch 重建为领先的列式指标数据存储。
像 SRE 一样进行调查，并向您展示得出结论的过程
Elastic nightshift AI SRE 能够学习如何进行调查，而不仅仅是寻找什么。它像 SRE 一样追溯因果链，并行测试多个假设，并在透明呈现推理过程的同时锁定根本原因。
从每起事件中学习
基于证据、透明的推理
值得信赖的修复
从数据到答案——无需挖掘
从日志探索到智能体调查，Elastic Observability 围绕值班 SRE 的实际思考和工作方式构建。
分析师对 Elastic Observability 的评价
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常见问题
可观测性和监测之间的区别是什么？
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，可观测性通过收集、转换、关联、分析和可视化这些遥测信号，更适合管理云原生环境的复杂性和规模。Elastic Observability 将所有这些功能集于单个平台之中。可观测性会随着新趋势和新技术的出现不断发展。
什么是智能体可观测性？
智能体可观测性是一种不需等待工程师解读仪表板和警报，由 AI 智能体主动调查和解决事件的方法。AI 智能体通过对各类遥测数据进行推理来执行根本原因分析，从而确定事件的根本原因。它们关联日志、指标、追踪及其他遥测数据中的信号，以全面了解正在发生的情况。利用工作流自动化，智能体可以根据调查结果推荐或自动执行修复措施。MCP 服务器支持将这些功能扩展到可观测性平台之外，使智能体能够在调查期间访问外部工具和系统。
Elastic nightshift AI SRE 更进一步——它能够像您最优秀的工程师那样学习如何开展调查，并行测试多个假设，在透明呈现推理过程的同时，提供有证据支持的修复措施。
AIOps 和智能体可观测性有哪些优势？
通过实施 AIOps 和智能体可观测性，SRE 团队可以通过上下文根本原因分析和跨信号关联，主动检测和更快地解决问题。企业可以履行 SLA，并缩短产品上市时间、提高运营效率和客户满意度。PepsiCo 通过 Elastic Observability 提高了效率，并将 MTTR 缩短了 30%，实现花数分钟而不是数天解决问题。
为什么众多企业都纷纷从 Datadog 转向采用 Elastic Observability？
企业从 Datadog 转向 Elastic Observability 最常见的原因是成本。随着基础架构规模的扩大，Datadog 按主机和指标计费的成本迅速上升，许多团队不得不在数据的取舍之间做出痛苦的权衡。Elasticsearch 能够以一流的存储效率存储日志、指标和追踪，让全保真数据保留的决策不再受制于预算——即便高基数数据也不例外。仅就指标而言，相比 Datadog，Elastic 可以节省高达 4 倍的成本，让团队能够更好地控制存储的内容、存储时长以及支付的费用。
Elastic Observability 是否原生支持 OpenTelemetry 和 Prometheus？
是的。Elastic Observability 以 OpenTelemetry 为先，原生支持 OpenTelemetry 数据和工作流。Elastic Distributions of OpenTelemetry (EDOT) 提供了可直接用于生产环境的发行版，用于收集遥测数据并将其发送至 Elastic。Elastic 还提供原生 Prometheus 监控，包括直接在 Kibana 中支持 Prometheus 远程写入和 PromQL。团队无需使用专有代理、进行数据转换或维护单独的可观测性栈，即可使用 OpenTelemetry 和 Prometheus 标准。