Elastic Observability

将数据转化为行之有效的可观测性

可观测性解决方案基于经验证的 ELK Stack 构建而成。您可以依靠这个部署最为广泛的解决方案，融合指标、日志、痕迹和性能分析数据，实现一体化的可见性，并获得行之有效的见解。

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了解为何 Elastic 在 2022 年度《Gartner 应用程序性能监测魔力象限》中被评为有远见者。

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了解在选择可观测性解决方案时应谨记的关键要求。

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Elastic 可观测性凭借自动化端到端可观测性荣获 EMA Top 3 奖项。请阅读报告，了解这一解决方案如何帮助开发人员提高工作效率。

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Elastic 可观测性解决方案

基于 AI 和搜索打造开放、可扩展的全堆栈可观测性

为了有效监测云原生系统和分布式系统并获得见解，您需要将所有可观测性数据聚合到一个解决方案中。通过将应用程序、基础架构和用户遥测数据都整合到一个 AI 支持的平台上，实现端到端的可观测性，以此打破孤岛。

Elastic 可观测性的不同之处

获得混合云环境的可见性

随着迁移到云端的工作负载越来越多，Elastic 可观测性可确保您能够深入了解最复杂的混合云和多云环境。从托管在数据中心或云服务提供商（例如 AWS、Microsoft Azure 和 Google Cloud）上的应用程序和基础架构快速轻松地采集指标、日志和痕迹，在一个平台之上对数据进行一体化管理和可视化，从而实现成功的云迁移和应用现代化。

信心满满地采用云原生架构

无缝观测云原生和微服务技术，例如 Kubernetes (K8s) 和无服务器。关联和映射应用程序和基础架构之间的依赖关系，一键调查问题。优化低效的代码和基础架构配置，以减少云支出，实现更可持续发展的碳足迹。

  • 消除工具孤岛

    无缝收集遥测数据 — 通过 Elastic 集成，包括对开放检测标准和开源项目（如 OpenTelemetry、Jaeger 和 Prometheus）的支持，采集所有业务和运营数据。整合监测工具，以合理的成本高效地存储高基数数据，以可视化和分析历史趋势。

  • 加快软件交付速度

    从开发、测试到生产，获得对整个环境的完整可见性。消除软件开发生命周期中的孤岛，获得比较、对比和关联软件效率的能力。快速识别性能、金丝雀部署、蓝/绿或 A/B 测试中的任何差异。借助 CI/CD 可观测性，更好地了解您的软件管道。

凭借 Machine Learning 和生成式 AI 提供行之有效的见解

通过互动式的聊天调查、异常检测，以及对所有下游数据和依赖关系的关联性，将 AIOps 提升到了全新水平。利用 100 多个开箱即用的 Machine Learning 模型，自动发现问题的潜在根本原因。无论是业务数据还是运营数据，都可以轻松利用 Machine Learning 来进行处理，并提高开发人员、SRE 和 DevOps 团队的工作效率。

全天候监测用户的数字体验

主动监测用户旅程，在用户受到影响之前发现问题。验证主机、服务和 API 的运行状况。使用页面加载、请求和延迟等指标跟踪所有区域和所有设备上的性能和可用性。

面向现代架构打造的上下文可观测性

采集所有具有高基数和维数的遥测数据。为上下文添加元数据，并通过实时分析快速进行根本原因分析和应用程序优化。获取有关无服务器、微服务和云原生环境的可行见解，优化用户体验。在问题影响您的业务之前发现问题，并有预见性地解决问题，确保任务关键型应用程序平稳运行。

Elastic 的优势

提高 DevOps 团队间的协作效率，加快创新速度，缩短问题解决时间

以较低的 TCO（总体拥有成本），为 DevOps、站点可靠性工程 (SRE) 和软件开发团队实现卓越的可扩展性和可见性。万物皆可检测和观测。自动分析所有相关性数据和上下文数据，从最终用户数据到基础架构数据，无一遗漏。快速轻松地查找信息，获得见解，并保护您的投资。

  • 不论来源，所有数据，均可收集

    通过将所有遥测数据（指标、日志和痕迹）都采集到我们的开放、可扩展和可伸缩的平台，实现数据孤岛融合，同时上下文数据模型 Elastic Common Schema 又能够灵活地从任何来源收集、存储和可视化任何数据。

  • 加快问题解决速度

    通过由 Machine Learning 提供支持的智能告警和自动异常检测，加快问题解决速度。利用丰富的分析和可视化功能，您能够执行多项交互式临时调查：搜索、探索、深入研究和数据透视，以更快地找出根本原因。

  • 扩展部署规模

    在 Microsoft Azure、Google Cloud 和 AWS 中或使用自管型选项，扩展您的 Elastic Cloud 部署：Elastic Cloud Enterprise (ECE) 和 Elastic Cloud on Kubernetes (ECK)。借助 Elastic 灵活的部署模型，您不仅可以继续保持数据引力，而且还能够实现低延迟和灵活扩展。

  • 只需按资源实际使用量付费

    如果您统揽全局，那可观测性的运行效果最好。不漏掉任何数据：告别基于采集量和基于代理的定价机制，透明而无缝地进行扩展。

Elastic Stack

建立在可信基础上的可观测性

Elastic 可观测性和所有 Elastic 解决方案都能够让您尽享 Elastic Stack 带来的速度、可扩展性和灵活性。

  • "all": "Elasticsearch"

    Elasticsearch

    一个分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎，能够解决不断涌现出的各种用例。

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    Kibana

    一个免费且开放的用户界面，让您能够对 Elasticsearch 数据进行可视化，并在 Elastic Stack 中进行导览。

成功案例

查看实际案例

听一听使用 Elastic 可观测性来支持任务关键型业务案例的那些公司/组织是怎么做的。

  • 客户聚焦

    “过去，我们常常要花数天时间才能找出问题所在。现在，借助 Elastic，我们几分钟就能搞定，而给予我们帮助的正是我们的客户。旧有解决方案断然无法如此大幅降低故障的平均解决时间。”

    — Ali Rey，Emirates NBD 云和数据平台副总裁

  • 客户聚焦

    “使用 Elastic APM，我们能够深入了解客户如何使用产品等详尽信息，并应用这些知识来改进我们的服务。例如，通过跟踪，Sitecore 可以快速识别整个应用程序堆栈中的性能瓶颈，并实施外科手术式的精确改进。”

    — Alex Stewart-James，Sitecore 技术项目管理总监

  • 客户聚焦

    “我们与 Devateam 的专家一起，通过集中的 Elastic 可观测性监测方式，确保 De Watergroep 实现了对关键 IT 流程的深入洞察和控制。”

    — Frank Coucke，De Watergroep 集成、监测和 BI 团队经理

Elastic 平台

Elastic 助您实现更大成就

让所有类型的团队都受益于 Elastic 在速度、扩展和相关性方面的卓越表现。

  • "all": "Elastic Security"

    安全性

    预防、检测和响应威胁 — 不但速度快，而且规模大。因为在您实现观测的同时，何不进行保护呢？

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    搜索

    为您的工作环境、网站或应用提供强大而现代的搜索体验。

使用 Elastic AI Assistant 基于对上下文的感知获得行之有效的见解

发挥生成式 AI 的强大功能，将见解转化为行动。由 Elasticsearch Relevance Engine™ (ESRE™)、Elastic 面向可观测性的 AI Assistant 提供支持

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使用 Elastic 可观测性将数据转化为行之有效的见解。

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