点播网络研讨会
SRE 为何需要 AI 和 ML 来实现可观察性和 IT 弹性
主办方:
David Hope
产品营销总监
Elastic
Ayan Ray
生成式 AI 高级合作伙伴解决方案架构师
AWS
请注意：这个演讲的语言是英文。
概述
了解 Elastic 可观测性与 AWS 如何相互配合，以提升应用环境中的客户体验和 IT 弹性。在本次网络研讨会上，我们将探讨 AI 和机器学习如何通过上下文可观测性和 Amazon Bedrock 彻底改变您的事件解决流程。
Elastic 可观测性提供了全面的解决方案，可提供准确的 AI 驱动见解并对整个系统提供广泛的可见性。我们的统一视图包括日志、指标、轨迹和业务数据，所有这些数据都存储在一个与信号无关的单一数据存储区中。这种方法消除了盲点，提升了运行效率。
我们将展示我们的开放式、OpenTelemetry 优先解决方案如何与您现有的技术堆栈无缝集成，并适应不断变化的需求。了解我们由检索增强生成 (RAG) 以及开箱即用和自定义 ML 模型提供支持的 AI 驱动见解，从而更快发现并解决问题。
加入我们，了解如何使用 Elastic 和 AWS 减少 SRE工作量，同时确保您的可观测性策略具备前瞻性。通过 AI 驱动的 Elastic 可观测性体验全新可观测性，并了解它如何改变您的运营工作。
亮点
- 开放统一的全堆栈可观测性优势
- SRE 的关键 AWS AI 和 ML 用例
- 利用 Amazon Bedrock 和 LLM 进行主动服务管理
- 将 Amazon Bedrock 与 Elastic 可观测性集成
其他资源
立即登记观看
你将会收到一封相关内容的电邮。
MarketoFEForm