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最终用户对电子商务买家体验的期望非常高，围绕搜索结果和商品发现的个性化体验现在被普遍认为是高品质数字购买体验的一部分。

随着 85% 以上的公司转向采用云优先模式，超过 95% 的数字工作负载也随之迁移到云原生环境。贵组织是如何为保护这些基于云的工作负载和防御威胁做好准备的？阻碍您向云进一步迁移的阻碍因素有哪些？您是否关心云端的威胁防护？这可不像保护终端或数据中心那么容易。

对于许多组织来说，集中管理和存储日志以执行日志分析是实现可观测性的第一步，虽然它们并未意识到自己已经开启了一个旅程。 

持续集成和持续交付 (CI/CD) 是组织的一个关键流程，但它一直缺乏现代可观测性功能所提供的可见性和见解。这导致无法识别错误，以至于需要花费更多时间执行故障排查，使开发人员的工作效率降低，并拖慢创新的速度。

在过去几年间，有一种趋势日益明显，那就是几乎每家公司都需要在数字领域做出相应决策，以便继续实现业务多元化，让自己在竞争中脱颖而出。随着数据集的不断扩展和增长，对这些数据进行有效搜索的需求变得愈发显现。

开发、部署和操作软件的艺术和科学无时无刻不在变化。二十多年前，软件比我们现在用的要简单得多。大多数应用程序都是基于简单的 HTTP 服务器集群构建而成，对于开发人员来说，查找问题只需要一个日志文件。从单体服务器进程到高度分布式的深度系统，我们现在正面临着计算领域最严峻的挑战之一：真正了解我们的代码在做什么。分布式跟踪是一种可能的解决方案。利用这一技术，开发人员能够更好地了解他们的软件，并建立适当的可靠性水平，从而让他们能够信心满满地部署软件，而无需摸着石头过河，也不用在周五晚上加班加点！

介绍 Elasticsearch 所采用的现代自然语言处理和原生矢量搜索。全新 Machine Learning 模型可帮助了解上下文信息，同时提高搜索速度并改进搜索结果。您可以解锁高级文本分析技术，如命名实体识别 (NER)、语义文本嵌入、情绪和情感分析或文本分类，同时显著减少工作量和耗费的时间。可以从预构建的模型开始，也可以扩展您自己的模型。

云已成为左右公司如何开展业务和打造卓越客户体验的决定性因素。但组织依旧处于云旅程的起步阶段，且大多数组织仍在云端和本地部署工作负载。现如今，大多数组织选择采用混合部署，但这种方法不仅增加了复杂性，还带来了新的可观测性挑战。

• 剖析实时态势感知 (RTSA) 的概念
• 将数据策略应用于 RTSA
• 大规模运行 OODA 循环
• 将数据保护纳入 RTSA

• 能够使用跨集群搜索和复制在孤岛中采集数据
• 用于数据关联的速度层
• 用于多租户决策的直观仪表板

• 简要介绍感兴趣的信号如何影响数据可视化和告警
• 简要介绍通过 Elasticsearch 进行安全数据查询的数据网格
• 用于操作员、经理和高管的 Kibana 仪表板

基于微服务的现代应用程序通常在数据中心、公共云和边缘处汇集了数以千计的服务器、虚拟机、容器和无服务器功能的分布式环境中运行。运营和开发团队需要处理海量的数据来解决问题，并找出根本原因，以免客户体验和收入因此受到影响。