Elastic gibt die allgemeine Verfügbarkeit der neuen Daten-Tier für „eingefrorene“ Daten, die Verbesserung der Datenanalyse durch Schema-on-Read und die Einführung der Microsoft Azure-Integration bekannt

Zu den neuen Funktionen gehören die allgemeine Verfügbarkeit der Daten-Tier für „eingefrorene“ Daten, die durch die Einführung durchsuchbarer Snapshots möglich gemacht wurde. Bisher konnten Daten, die durchsucht werden sollen, nur lokal gespeichert werden. Mit der neuen Daten-Tier für „eingefrorene“ Daten lassen sich auch sehr große Datenbestände kostengünstiger in Objektspeichern wie Amazon S3, Google Cloud Storage und Microsoft Azure Storage speichern und dort auch direkt durchsuchen. Die Tier für „eingefrorene“ Daten ist in Elastic Cloud, Elastic Cloud Enterprise und Elastic Cloud auf Kubernetes verfügbar. Sie wird von der automatischen Skalierung uneingeschränkt unterstützt und ermöglicht nahtloses Skalieren, sodass Kunden riesige Mengen von Daten speichern und durchsuchen können.

Damit Kunden das Potenzial von Schema-on-Read besser nutzen können, steht in Kibana Lens und Discover, den intuitiven Elastic-Anwendungen zur Rationalisierung der Datenerkundung, jetzt ein Laufzeitfelder-Editor zur allgemeinen Verfügung. Mit dem Editor können Analysten Daten formatieren, modifizieren und transformieren, ohne dazu zu anderen Bildschirmen wechseln oder Elasticsearch-Administratoren heranziehen zu müssen. Die Flexibilität macht Analysten bei ihren Datenerkundungen unabhängiger und bietet ihnen die Möglichkeit, direkt von ihren Workflows aus Veränderungen vorzunehmen und die Ergebnisse sofort zu sehen.

Hinzu kommt, dass wir durch eine erweiterte Partnerschaft mit Microsoft verbesserte Integrationen anbieten können, die es gemeinsamen Kunden ermöglichen, Elastic direkt von der Azure-Konsole aus zu finden und bereitzustellen sowie nativ Observability- und Security-Daten aus Azure-Diensten zu integrieren. Mit diesem Feature, das derzeit als öffentliche Vorschau („Public Preview“) verfügbar ist, lässt sich Elasticsearch jetzt direkt vom Azure-Portal aus schnell finden, bereitstellen und verwalten. Zu den Vorteilen gehören die konsolidierte Abrechnung sowie die Single-Sign-on-Anmeldung bei der Elastic Cloud-Konsole über die Azure-Anmeldeinformationen. Kunden profitieren darüber hinaus auch vom einfacheren Ingestieren von Logdaten von der Azure-Plattform, virtuellen Maschinen und anderen Ressourcen.

Außerdem bieten der Elastic Stack, Elastic Cloud und unsere Lösungen u. a. die folgenden neuen Funktionen:

Elastic Stack und Elastic Cloud

Elastic gibt die allgemeine Verfügbarkeit des überwachten Machine Learnings im Elastic Stack und in Elastic Cloud bekannt. Kunden erhalten so die Möglichkeit, überwachte Machine-Learning-Modelle an einem zentralen Ort zu speichern, zu transformieren, zu erstellen, zu testen und bereitzustellen. Das spart Zeit und reduziert die Zahl der benötigten Tools. Sowohl das überwachte Machine Learning als auch die Anomalieerkennung basieren auf dem Elastic Stack und sind eng in Elastic-Lösungen wie Elastic Security und Observability integriert.

Elastic Enterprise Search

Elastic Enterprise Search bietet eine neue Dropbox Paper-Integration, die Beta-Version der Präzisions-Tuning-API von Elastic App Search sowie erweiterte individuelle Quellen-APIs für ein einheitliches Sucherlebnis für Nutzer, unabhängig von der jeweiligen Inhaltsquelle. Die Dropbox Paper-Integration erweitert das Angebot an Inhaltsquellen für Elastic Workplace Search und ermöglicht die Synchronisierung der Berechtigungen für den Zugriff auf einzelne Dokumente für alle Dropbox-Inhalte. Die neuen APIs zur Verwaltung individueller Quellen vereinfachen das Ingestieren für Nutzer und erlauben das Verwalten von Inhalten aus jeder beliebigen Inhaltsquelle, darunter auch aus Legacy- und benutzerdefinierten Anwendungen. Elastic App Search wartet mit einer neuen Präzisions-Tuning-API auf, die Nutzern granuläre Suchoptimierung bietet, indem sie Trefferquote (Recall) und Präzision der Ergebnisse Ihrer Website- oder Anwendungssuche genau anpassen können.

Elastic Observability

Zu den Neuerungen in Elastic Observability zählen die Beta-Version von Fleet Server sowie neue Fehlerbehebungsansichten in Elastic APM zur Vereinfachung von Datenintegrationen und zur Beschleunigung der Ursachenanalyse. Mit Fleet Server, einer neue App in Kibana, die die zentrale Verwaltung einer ganzen Flotte von Elastic-Agents ermöglicht, profitieren Nutzer von erweiterter Skalierbarkeit und Flexibilität von Dateningestionsarchitekturen. Zusammen sorgen Fleet Server und Elastic Agent für eine drastische Reduzierung der Gesamtbetriebskosten (TCO) und der Time-to-Value für Plattformbetreiber und Nutzer von Elastic Observability und Security.

Elastic hat außerdem die Elastic APM-Übersichtsseite überarbeitet. Diese bietet nun einen Zeitvergleich und erweiterte APM-Dienstinstanzansichten, mit denen die Nutzer die Ursache von Problemen in ihrer Umgebung finden und so den MTTR-Wert (Mean-Time-to-Resolution) senken können.

Elastic Observability bietet zudem erweiterte Unterstützung für Microsoft Azure-Monitoring-Anwendungsfälle mit nativer Microsoft-Integration, sodass die Kunden ganz einfach Logdaten und Metriken aus ihren Azure-Diensten für die Untersuchung in Elastic Observability ingestieren können. Mit Filtern auf Tag-Basis lässt sich die Datenerfassung einfach und schnell auf bestimmte Ressourcen begrenzen. Logdaten und Metriken werden automatisch im ECS-Format geschrieben (Elastic Common Schema), wodurch die Korrelation von Daten aus Azure- und anderen Quellen vereinfacht wird.

Elastic Security

Elastic Security bietet jetzt Unterstützung für Osquery. Security-Analysten erhalten so direkten Zugang zu aussagekräftigen Hostdaten aus allen Teilen ihrer Ökosysteme, einschließlich Windows-, macOS- und Linux-Hosts, die zu Analysezwecken mit integrierten und individuellen SQL-Abfragen abgerufen werden können. Osquery ist ein von der Open-Source-Community entwickeltes und gepflegtes Tool, mit dem Datenexperten Anwendungsfälle in den Bereichen Security, Compliance und Operations ergänzen können, indem sie sowohl die Sichtbarkeit von Osquery als auch das Analysepotenzial von Elastic für sich nutzen. Elastic Security 7.13 bietet darüber hinaus Erweiterungen und Verbesserungen, die Organisationen dabei helfen, die Threat-Intelligence zu operationalisieren, mit der Erkennungs-Engine und Machine Learning neue Anwendungsfälle anzugehen und Daten aus neuen Quellen zu ingestieren.

Zitate:

• „Dadurch, dass die Kundendaten in Elasticsearch zusammengeführt werden und sich einfach durchsuchen lassen, können unsere Schadensregulierer in Echtzeit auf den neuesten Stand der Informationen zugreifen und schneller auf Kundenanfragen reagieren“, so Evgeny Sitnikov, Head of Solution Integration, Zurich Insurance Group. „Das spart bei jedem Anruf Sekunden oder sogar Minuten, was sich in der Masse addiert und ganz wesentlich zur Kundenzufriedenheit beiträgt.
• „Elastic-Kunden kommen zu uns, weil sie ihre Daten besser nutzen möchten, und diese kritischen Funktionen und Verbesserungen helfen dabei, Workflows zu vereinfachen, sodass sich die Kunden auf das Gewinnen von Erkenntnissen für ihr Geschäft konzentrieren können“, so Ash Kulkarni, Chief Product Officer, Elastic. „Elastic erleichtert es seinen Kunden, ihre gesamten Datenbestände an einem zentralen Ort – dem Elastic Stack – zu durchsuchen, zu überwachen und zu schützen.“