icon

Machine Learning

找出其他方法可能忽视的重要内容

通过 Elastic Machine Learning,查找异常和离群值,基于趋势进行预测,并确定数据中您感兴趣的领域。

新增功能

喜欢“转换”?欢迎查看 7.8 版本中推出的“转换限制”设置。

您现在即可使用的 Machine Learning

想要从您的 Elasticsearch 数据中收获新洞察,一键即可完成,就这么简单:让 Machine Learning 真正融入到日常运行工作中。当然,我们酷爱构建卓越算法,但却无需如此大费周章。Machine Learning 功能已直接整合到 Elasticsearch 和 Kibana 中,可为您带来强大又出色的性能体验。

完成启用、准备和充实过程

如果您的数据已经在 Elasticsearch 中,则其可用于 Machine Learning。Elastic Stack 会在采集时处理数据,确保您拥有所需的元数据以识别根本原因或向任何事件添加上下文。

不确定哪些作业适用于新的数据集?我们已代您完成,即找到适用于大规模数据的算法。诸如 Data Visualizer 等内置工具可帮您找到理想的自动化作业,并在您的数据中识别出可针对哪些字段很好地应用 Machine Learning。

即时检测异常和离群值

Elastic 的非监督型 Machine Learning 功能可帮您发现数据中的规律。使用时序数据建模来检测现有数据中的异常,并基于历史数据预测未来趋势。想知道您的指标有没有异常?使用离群值检测功能来准确定位到有异于其他值的数据点。

监督型 Machine Learning,操作简单

对您的数据应用分类、回归和异常值检测等操作,从而在广泛的用例中均获得端到端工作流体验。使用“持续索引转换”来将应用程序日志索引转化为以用户为中心的活动视图,并使用分类来构建一个欺诈检测模型。然后使用推理采集处理器来在采集时对入站数据应用您的模型,而无需离开 Elasticsearch。

通过无缝集成简化复杂问题

无论您是 Machine Learning 菜鸟,还是经验丰富的数据专家,创建 Machine Learning 作业都是很好的选择,例如在 APM 应用中直接找到您的应用内响应时间超长的部分,或者在 SIEM 应用中发现异常行为。尽管还不能做到和在线订餐一样简单,不过也已经非常接近了。