新增功能
了解 Elastic 的最新资讯
了解 Elasticsearch Platform 的最新增强功能和更新。无论您是想构建代理、自动化根本原因分析，还是大规模进行检测、调查和应对威胁——我们最新的创新都能帮助您更好地利用您的数据。
Elastic 9.3
Elastic 9.3 现已发布，为我们带来了极具影响力的新功能，其中包括以下亮点：
搜索与 AI
Elastic Agent Builder 是一组全新的 AI 驱动功能，让开发人员能够直接以对话形式与 Elasticsearch 数据交互，并简化自定义 AI 智能体的开发。此外，三种 Jina AI 模型（jina-embeddings-v3、jina-reranker-v2-base-multilingual 和 jina-reranker-v3）现已通过 Elastic Inference Service (EIS) 提供，可提供快速、基于 GPU 加速的多语言嵌入向量生成和高精度重排序能力。
可观测性
借助面向 Amazon Bedrock AgentCore 的全新集成，用户可以获得针对其智能体型 AI 应用的端到端可见性。Streams 提供一整套全新的 AI 驱动功能，帮助使用 Elastic Observability 的 SRE 更快速地完成日志接入并定位问题；该功能现已升级，引入智能体工作流，用户只需轻点一下，即可直接从日志文档的 message 字段中解析日志。与此同时，Elastic 9.3 还将时序数据上的 ES|QL 查询延迟最多降低 5 倍，并新增多项高级分析能力。
安全性
规则自动迁移 已扩展其功能，包括对 QRadar SIEM 的支持——使客户更容易迁移并采用 Elastic 的 AI 驱动型检测和调查安全解决方案。而且，实体分析 现在提供实体 AI 摘要——一种由 AI 生成的实体风险评分摘要，基于相关异常、漏洞、错误配置和资产关键性，提供明确的推荐操作。
Elasticsearch Platform
作为 Elastic 9.3 中的技术预览功能，Elastic Workflows 将工作流自动化深度集成至 Elasticsearch Platform，让自动化能力直达您的数据所在之处。Elastic Workflows 支持基于规则的流程和智能体自动化，让团队能够运用 Elastic 提供的上下文、权限和扩展能力，直接在数据驻留的位置，自动化执行运维与业务流程、响应行动及调查任务。
Elastic 9.2
Elastic 9.2 现已发布，为我们带来了极具影响力的新功能，其中包括以下亮点：
搜索与 AI
Elastic Agent Builder 是一套新的 AI 驱动功能，让开发人员能够与其 Elasticsearch 数据进行本地聊天，并简化自定义 AI 代理的开发。此外，我们还引入了 DiskBBQ，这是一种依赖于向量聚类的全新向量索引方法，它提供一种更具（成本）效益的方式来处理大型数据集用例，同时（仍然）提供卓越的查询性能和排名质量。
可观测性
Streams 提供一整套全新的 AI 驱动功能，通过自动解析、压缩并凸显非结构化数据（尤其是日志）中的关键事件，帮助使用 Elastic Observability 的 SRE 更快速地排查和解决问题。此外，我们还带来了重要的指标能力升级：ES|QL 新增时间序列命令，可让查询速度快至原来的 10 倍；Discover 的交互体验也进一步增强，利用自动生成的查询，大幅简化指标探索和可视化过程。
安全性
仪表板自动迁移（技术预览版）可显著缩短导入时间，帮助用户将自定义仪表板从 Splunk 迁移到 Elastic。此外还有设备控制——它能让安全团队定义和执行管理存储设备使用的策略。设备控制涉及智能管理——在允许必要访问的同时防止潜在威胁。
Elasticsearch Platform
基于 Elastic 9.1 中的 ES|QL 增强功能，ES|QL Smart Lookup Joins 让用户能够在多个字段和表达式（包括 <, >, !=）上进行匹配，并从查找索引中扩充行——即使是跨远程集群也能实现。此外，Discover 中的 ES|QL 时间序列和智能扩充让用户能够在 Discover 中本地进行时间序列分析（RATE、*_OVER_TIME、TBUCKET、TS）并使用 LOOKUP JOIN 进行就地扩充。
Elastic 9.1 和 8.19
Elastic 9.1 和 8.19 现已推出，为我们的平台和解决方案带来了极具影响力的功能，其中包括以下亮点：
搜索与 AI
更好的二进制量化，比 Opensearch 快 5 倍，现在默认启用（仅限 9.1 版本）。
可观测性
Azure AI Foundry 集成通过提取 Azure AI Foundry 上托管的任何 AI 模型的日志和指标，集中实现可观测性。
安全性
Attack Discovery 现在支持自动调度和操作、持久结果和轻松共享。
Elasticsearch Platform
Lookup Join 为 enrich 命令提供了功能强大、性能卓越的替代方案，而跨集群搜索 (CCS) 上的 ES|QL，现在具有重新设计的弹性架构，两者均已普遍可用。
Elastic 9.0 和 8.18
通过查找索引直接实时连接数据和事件流。轻松访问模型以进行语义搜索。将 KQL 的表达式筛选与 ES|QL 的转换能力相结合。尝试所有这些以及更多强大功能！
搜索与 AI
有了 Elasticsearch BBQ，最好的向量数据库现在变得更好了——了解我们最新的精度改进以及与 OpenSearch 的比较。
此版本中还包括：
- ES|QL 功能可提高搜索的直观性和效率
- Elastic Rerank 具有简单的推理 API 语法，无需配置
可观测性
OpenTelemetry 的 Elastic 发行版 (EDOT) 的所有组件，包括 EDOT Collector 和语言 SDK，现在均正式发布。
此版本中还包括：
- LLM 可观测性为支持 Gen AI 的应用程序的性能、成本、安全性和可靠性提供了可见性
安全性
轻松将 SIEM 规则迁移到 Elastic Security。只需上传规则，剩下的交给 AI 即可。
此版本中还包括：
- Attack Discovery 更加智能，Automatic Import 增强 API 支持，AI Assistant 引用自定义来源
- 更容易定制及维护预制规则
Elastic 8.17
Elasticsearch logsdb 索引模式
随着 Elasticsearch 专用 logsdb 索引模式的全面推出，Elastic 大幅减少了 Elasticsearch 中日志数据的存储占用，最高可达 65%。这让您能够在不超出预算的情况下存储更多可观测性和安全数据，同时保持所有数据的可访问性和可搜索性。
Elastic Rerank
使用 Elastic 的高性能、高效语义重排模型，轻松提升全文本搜索的语义能力，技术预览版现已发布。Elastic Rerank 模型与第三方模型集成以进行语义重排，以便更加轻松地进行相关性调整。
Elastic 8.16
探索更新后的 Kibana 体验。使用 ES|QL 掌控您的数据。尝试使用基于单词或序列的灵活分块策略。
搜索与 AI
了解如何运用业界首个集成 Better Binary Quantization (BBQ) 功能的向量数据库，高效应对大规模工作负载。
本次发布还包括：
- 具备检索器和互惠排名融合功能的生产就绪型混合对话式搜索
- 简化的入门指引工作流
- Elastic AI Assistant for Search
可观测性
此发布中包括：
- LLM 可观测性扩展到 Amazon Bedrock
- 有效的 OTel 数据摄取
- Log Analytics 增强功能
安全性
此发布中包括：
- 支持将定制知识源导入到 Elastic AI Assistant 中
- 安全分析中包含上下文云保护