März

Lesen Sie, wie Elastic Observability, einschließlich Logdaten und Metriken, Ihnen dabei hilft, Ihren containerisierten Kafka-Cluster zu überwachen.

Elastic 7.12 gibt Kunden mit Schema-on-Read die Wahl zwischen maximaler Flexibilität und Tempo, macht mit der Tier für „eingefrorene“ Daten Objektspeicher voll durchsuchbar und ermöglicht automatisches Skalieren von Deployments auf Elastic Cloud.

Elastic Observability 7.12 führt APM-Korrelationen zum Finden von Ursachen, ARM-Unterstützung in Beats und native OpenTelemetry-Unterstützung für Logdaten und Metriken ein.

7.12 bietet Optimierungen bei der Datenstruktur, die kleinere Deployment-Größen und schnelleres Indexieren möglich machen. Außerdem gibt es weitere Verbesserungen beim neuen Web-Crawler von Elastic und beim automatischen Skalieren.

In diesem Jahr wird Elastic zum ersten Mal im "Gartner Magic Quadrant for Insight Engines" als "Challenger" aufgeführt. Hier erfahren Sie, warum wir den Status quo bei der Suche verändern.

Signaturbasierte Erkennung kann, speziell beim In-Memory-Scanning, eine wertvolle Strategie sein. Hier zeigen wir Ihnen, wie Sie Cobalt Strike erkennen können – unabhängig von Konfiguration oder Tarnfunktionen und mit einer Falsch-Positiv-Rate von 0.

Es freut uns, bekanntgeben zu dürfen, dass wir zusammen mit Grafana an einem offiziellen Grafana-Elasticsearch-Plugin arbeiten, das die Vorteile der Visualisierungsplattform von Grafana mit dem vollen Funktionsumfang von Elasticsearch kombiniert.

Lesen Sie, wie Elasticsearch verschiedene Caches nutzt, um Daten schnellstmöglich abrufen zu können. Wir sehen uns an, was es mit dem Seiten-, Shard- und Abfrage-Caching auf sich hat und wie jede dieser Cache-Arten Abfragen beschleunigen kann.

Nutzen Sie Kibana-Dashboards, um nützliche Informationen zu den Elastic Workplace Search-Klicks und -Abfragen zu gewinnen, wie durchschnittliche Klickposition, am häufigsten verwendete Abfragen ohne Klick, Top-Klicks nach Dokumenttyp usw.