Elastic veröffentlicht Elastic Stack 6.7 mit den neuen Lösungen Elastic Maps und Elastic Uptime und mit allgemeiner Verfügbarkeit der Lösungen Elastic Logs, Elastic Infrastructure, Elasticsearch SQL und Canvas

Neue Elastic Stack-Features und -Lösungen erweitern die Datenverwaltungsfunktionen von Elastic und erleichtern es Nutzern, ihre Daten in Echtzeit zu nutzen und zu präsentieren

MOUNTAIN VIEW, CA. - 26 March 2019

Elastic N.V. (NYSE: ESTC), das Unternehmen hinter Elasticsearch und dem Elastic Stack, hat bekanntgegeben, dass Version 6.7 des Elastic Stack ab sofort allgemein verfügbar ist. Diese Version beinhaltet zwei neue Lösungen: Elastic Maps für die erweiterte Visualisierung von Geodaten mit verschiedenen Ebenen auf Landkarten in Kibana sowie Elastic Uptime für die Überwachung der System- und Dienst-Uptime mit Elasticsearch und Kibana. Außerdem werden mit Elasticsearch 6.7 für Produktionsumgebungen geeignete Versionen vieler Features, wie Cluster-übergreifende Replikation, Index-Lifecycle-Management, Elasticsearch SQL (einschließlich ODBC- und JDBC-Clients), Canvas und Functionbeat, eingeführt. Die Version 6.7 des Elastic Stack kann im Elasticsearch Service auf Elastic Cloud genutzt oder, bei selbstverwalteten Deployments, hier heruntergeladen werden.

Elastic Maps mit neuen Ebenen für Geodatenanalytik in Kibana

Geodaten machen einen wichtigen Teil der Suche aus – z. B., wenn es darum geht, anhand von Log-Einträgen die Herkunft von Netzwerkverkehr festzustellen, Fragen wie „Wie viele Taxis waren in den letzten 5 Minuten im Citybereich verfügbar?“ zu beantworten oder sogar die Stärke und Reichweite eines Erdbebens mit dem Umfang eines Netzwerkausfalls in Beziehung zu setzen.

Elastic Maps ermöglicht es Nutzern, diese geografischen Daten in einer intuitiveren Art und Weise darzustellen und zu erkunden. Features wie Ebenen und die Darstellung individueller Datenpunkte und Formen sowie eine Vielzahl von Anpassungsoptionen ergänzen und verbessern die bestehenden Visualisierungsmöglichkeiten für Geodaten in Elastic. Elastic Maps wird in Version 6.7 als Betaversion angeboten und steht standardmäßig in Kibana bereit – das heißt, dass die Lösung ab sofort in Elastic Cloud verfügbar ist.

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Neue Uptime-Lösung mit zusätzlichen Überwachungsfunktionen

Version 6.7 wartet mit Uptime auch mit einer neuen Lösung zur proaktiven Systemüberwachung auf. Außerdem stehen APIs für bessere Überwachungsmöglichkeiten zur Verfügung. Uptime erkennt automatisch, dass Dienste ausgefallen sind oder nur noch sehr verzögert reagieren – schon bevor diese Dienste von der Anwendung aufgerufen werden – und sendet entsprechende proaktive Benachrichtigungen.

Elastic Uptime basiert auf Heartbeat, einem ressourcenschonenden Datenübermittler für das Uptime-Monitoring, und kann sowohl innerhalb als auch außerhalb des Unternehmensnetzwerks bereitgestellt werden. Die Lösung ermöglicht eine Einschätzung der Betriebs- und Reaktionszeiten von Diensten aus verschiedenen Netzwerkperspektiven. Außerdem kann mit ihrer Hilfe geprüft werden, ob Dienste verfügbar sind und die richtigen Reaktionscodes zurückgeben. Zusammen mit Logs, Metriken und APM-Daten kann Elastic Uptime genutzt werden, Datensilos miteinander zu verbinden und Problembehebungsaktivitäten und Ursachenanalysen für die Überwachungsinitiativen der Nutzer zu beschleunigen.

Kibana-Dashboard

Version 6.7 mit allgemeiner Verfügbarkeit für Elasticsearch SQL, Canvas und anderen Schlüsselfunktionen des Elastic Stack

Mit Version 6.7 erhalten mehrere beliebte Elastic Stack-Features den Status „allgemein verfügbar“ und können somit in Produktionsumgebungen eingesetzt werden.

  • Cluster-übergreifende Replikation gibt Nutzern einen autarken Mechanismus zum einfachen und zuverlässigen Replizieren von Indizes zwischen Clustern an die Hand. Anwendungsfälle für dieses beliebte Feature sind zum Beispiel Hochverfügbarkeit/Disaster Recovery, Geo Proximity/Data Locality (Replikation von einem zentralen Cluster auf lokale Cluster, um die Daten näher zum Endnutzer zu bringen) und zentralisierte Suche/Analyse (Replikation von Daten auf einen zentralen Cluster für Reporting- und Analysezwecke für eine einzelne Datenquelle).
  • Index-Lifecycle-Management (ILM) bietet Nutzern eine optimierte Methode zur Festlegung, wie Elasticsearch-Indizes im Laufe der Zeit gespeichert und verwaltet werden. Die ordnungsgemäße Verwaltung der Daten ist eine Grundvoraussetzung für einen integren, leistungsfähigen und kosteneffizienten Cluster und dieses neue Feature hilft, diese wichtige Aufgabe zu automatisieren und zu operationalisieren. Der Lebenszyklus eines Index lässt sich in vier Phasen einteilen – „heiß“, „warm“, „kalt“ und „löschen“ – und Nutzer haben die Möglichkeit, mittels selbstdefinierter Richtlinien festzulegen, wie lange sich ein Index in jeder dieser Phasen aufhalten soll. Zudem können sie für einen dem Alter der Daten angemessenen Ausgleich zwischen Performance und Kosteneffizienz sorgen.
  • Elasticsearch SQL versetzt Kunden in die Lage, Daten in Elasticsearch mit der vertrauten SQL-Syntax abzufragen. Dieses Feature erweitert das Nutzerspektrum, erlaubt es doch auch Nutzern, die zwar über Kenntnisse der SQL-Syntax verfügen, sich aber sonst noch nicht mit Elasticsearch auskennen, von der Leistungsfähigkeit der Volltextsuche, der Skalierbarkeit und der Geschwindigkeit von Elasticsearch zu profitieren. Auch der JDBC- und der ODBC-Client für Elasticsearch sind jetzt allgemein verfügbar, sodass sich Nutzer über Drittanbieter-Tools, die diese Treiber unterstützen, mit einem Elasticsearch-Daten-Backend verbinden können.
  • Canvas ermöglicht die Erstellung dynamischer Präsentationen im Infografikstil auf der Basis von Live-Daten aus Elasticsearch. Damit eröffnen sich Nutzern ganz neue Möglichkeiten für das visuelle Präsentieren in Kibana – Sie können Ihre Datenanalysen und Einblicke einem breiteren Publikum nahebringen. Canvas bietet uneingeschränkte Unterstützung für Elasticsearch SQL und ermöglicht es Elasticsearch-Benutzern – genau wie der JDBC- und der ODBC-Client –, die Reichweite und die Wirkung ihrer Daten auf ein breiteres Geschäftspublikum auszudehnen.
  • Functionbeat ist eine neue Art von Beat, die in Serverless-Computing-Frameworks als Funktion bereitgestellt wird und Cloud-Infrastruktur-Logs und -Metriken nach Elasticsearch streamt. Functionbeat unterstützt derzeit das AWS Lambda-Framework und kann Daten aus CloudWatch-Logs, SQS, Kinesis und API-Gateways streamen.
  • Elastic Logs ermöglicht das Überwachen von Logs in Echtzeit in einer kompakten und individuell anpassbaren Anzeige. Die Vorgehensweise ähnelt dabei dem Überwachen einer Datei – mit dem Unterschied, dass die Log-Einträge aus der gesamten Infrastruktur in einer einzelnen Streaming-Ansicht betrachten werden können. Und dank einer eingebetteten Suchleiste, die ihre Ergebnisse über Elasticsearch bezieht, können Nutzer die Streaming-Ansicht problemlos auf die Logs eingrenzen, die für die Nutzer relevant sind.
  • Elastic Infrastructure bietet Nutzern einen Überblick über den Zustand aller Komponenten in ihrer Infrastruktur – Server, Kubernetes-Pods, Docker-Containers – und erleichtert so die Diagnose von Problemen anhand von Logs und Metriken. Die auf den Metricbeat-Funktionen zur automatischen Erkennung basierende maßgeschneiderte Benutzeroberfläche ermöglicht es den Nutzern, mit nur einem Klick eine interaktive Ansicht der Logs, Metriken und APM-Traces aufzurufen, in die sie dann tiefer eintauchen können.

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Über Elastic

Elastic ist ein Suchunternehmen. Als Schöpfer des Elastic Stack (Elasticsearch, Kibana, Beats und Logstash) erstellt Elastic selbstverwaltete SaaS-Angebote, mit deren Hilfe Daten in Echtzeit und skaliert für Such-, Logging-, Security- und Analytics-Anwendungsfälle nutzbar gemacht werden.

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  • Elastic Corporate Communications
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