Version 7.7 bietet eine Menge Neues: Elastic Workplace Search ist nun allgemein verfügbar, Kibana erhält ein komplett neues Alerting-Framework, Service Maps in APM verbessern die System-Observability usw.

<p>Wir freuen uns, die allgemeine Verfügbarkeit der Version 7.7 des Elastic Stack bekanntgeben zu dürfen. Wie die meisten Elastic Stack-Releases bietet 7.7 eine Menge neuer Funktionen. Aber stolzer noch als die neuen Funktionen macht uns das Team, das dafür gesorgt hat, dass diese Version überhaupt erscheinen kann. Selbst in normalen Zeiten wäre eine so mit Funktionen vollgepackte Versionsveröffentlichung alles andere als einfach gewesen. Aber in diesen Zeiten der Unsicherheit ist sie etwas ganz Besonderes. Sie zeugt davon, wie stark unser Team, unser Unternehmen und unser Geschäft ist, und zeigt, dass wir alles für das Wohl unserer Nutzer und Kunden tun.&nbsp;
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<p>Die Version 7.7 bietet eine Menge Neues: Workplace Search ist nun allgemein verfügbar und bietet eine moderne und zentralisierte Möglichkeit, den <em>gesamten</em> arbeitsrelevanten Datenbestand des Unternehmens zu durchsuchen. Hinzu kommt ein völlig neues Alerting-Framework, das Kibana mit einer Reihe neuer Alerting-Funktionen ausstattet. Neu in Elastic APM sind Service Maps, die die Abhängigkeiten und Beziehungen der Dienste untereinander veranschaulichen und so zur Verbesserung der System-Observability beitragen. Und in Elastic SIEM gibt es jetzt einen eingebetteten Case-Management-Workflow inklusive ServiceNow-Integration. Das alles ist nur ein Auszug aus den Highlights, die die neue Version bietet.&nbsp;
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<p>Elastic Stack 7.7 ist ab sofort in unserem <a href="https://www.elastic.co/elasticsearch/service">Elasticsearch Service auf Elastic Cloud</a> verfügbar, dem einzigen gehosteten Elasticsearch-Angebot, das diese neuen Features bereithält. Wer das Ganze lieber selbst verwalten möchte, kann den <a href="/de/downloads">Elastic Stack herunterladen</a>.
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<p>Genug der einleitenden Worte – lassen Sie uns mit der Vorstellung einiger der Highlights beginnen.&nbsp;
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<h2>Komplett neues Alerting-Framework für den Elastic Stack</h2>
<p>Für uns gehört das Alerting zu einem Grundbaustein sehr vieler Anwendungsfälle des Elastic Stack. Ob es darum geht, die Uptime einer Anwendung im Blick zu behalten, die Einhaltung von SLA-Reaktionszeiten zu überwachen oder Angriffe abzuwehren – Alerting ist elementar, um Probleme aufdecken und Maßnahmen einleiten zu können. Mit Kibana 7.7 führen wir ein neues Alerting-System ein und bringen damit die Bereitstellung hochwertiger Alerting-Funktionen in Kibana einen großen Schritt voran. Die allgemeine Herangehensweise haben wir bereits <a href="/de/blog/alerting-in-the-elastic-stack">letztes Jahr</a> skizziert. Das Konzept ist aber eigentlich recht einfach: Jede Lösung und jede App in Kibana soll in der Lage sein, den Nutzern auf deren Kontexte und Anwendungsfälle zugeschnittene Alerting-Workflows dorthin zu liefern, wo sie sich befinden. Und jede App soll jede der vordefinierten Aktionen oder Benachrichtigungsmechanismen nutzen können. Dies war die Grundprämisse, auf der wir unser Alerting-System komplett neu aufgebaut haben.
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<p>In Version 7.7 können Sie nun die Früchte dieser Arbeit überall in Kibana ernten. Die Management-App in Kibana bietet eine komplette Alert-Management-Benutzeroberfläche sowie etliche leistungsfähige Alerting-Funktionen. Aber die meisten Nutzer werden über eine unserer Lösungen mit dem Alerting in Berührung kommen. Die SIEM-Erkennungs-Engine in Elastic SIEM unterstützt jetzt das regelgesteuerte Senden von Alerting-Benachrichtigungen. Elastic Observability stellt den Apps Metrics, APM und Uptime jetzt direkt integrierte Alerting-Funktionen zur Verfügung. Metrics bietet die Möglichkeit, über die Ansicht „Metrics Explorer“ einen Alert auszulösen, sobald sich in der Infrastruktur irgendetwas geändert hat. In APM können Regeln eingerichtet werden, um Nutzer über veränderte Transaktionszeiten oder plötzliche Anstiege bei den Fehlerquoten in einem Dienst zu benachrichtigen. Und Uptime erlaubt das Einrichten von Benachrichtigungen über Statusänderungen bei den überwachten Diensten.&nbsp;
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<p>Alerts im neuen Alerting-Framework können aber mehr, als einfach nur jemanden auf etwas aufmerksam zu machen. Wir stellen eine große Zahl von Drittanbieterintegrationen zur Verfügung, wie E-Mail, Slack und PagerDuty, damit Sie über Ihre bestehenden Incident- und Case-Management-Workflows auf diese Alerts reagieren können. Wenn Sie mehr über die neuen Alerting-Funktionen erfahren möchten in der Betaphase, sehen Sie sich <a href="/de/blog/introducing-the-new-alerting-framework-for-observability-security-and-the-elastic-stack">unseren Alerting-Blogpost</a> an.&nbsp;
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<h2>Tempo ist nicht alles: Asynchrone Suche macht neue Kosten/Latenz-Abwägungen möglich</h2>
<p>Zugegeben, Elasticsearch ist für blitzschnelle Suchen optimiert. Aber nicht bei jedem Anwendungsfall, nicht bei jedem Datentyp und nicht bei jeder Datenmenge muss die Suche immer so schnell sein. Im Laufe der Jahre hat Elasticsearch eine Reihe von Features (z.&nbsp;B. die Unterstützung von Heiß-Warm-Architekturen und eingefrorene Indizes) hinzugefügt, die Nutzern Raum lassen, einen guten Kompromiss zwischen Suchtempo, pro Suchvorgang durchsuchbarer Datenmenge und Hardwarekosten für den jeweiligen Anwendungsfall zu finden. Dies führen wir in Elasticsearch&nbsp;7.7 mit der Einführung der asynchronen Suche fort, mit der Ihre Nutzer nicht ausgebremst werden, wenn Tempo einmal nicht so wichtig ist und riesige Datenmengen durchsucht werden sollen oder Sie sich aus Kostengründen für weniger teuren Speicherplatz entschieden haben.
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<p>Bei der <a href="/guide/en/elasticsearch/reference/master/async-search.html">asynchronen Suche</a> werden Abfragen, deren Verarbeitung potenziell lange dauert, im Hintergrund ausgeführt. Sie können jedoch jederzeit den Fortschritt verfolgen und Teilergebnisse abrufen, sobald diese zur Verfügung stehen. Kibana 7.7 nutzt die asynchrone Suche in Dashboard und Discover. Wenn eine Dashboard-Abfragezeit auf das Kibana-Timeout-Limit zusteuert, wird den Nutzern eine Benachrichtigung angezeigt, über die sie das Timeout ignorieren können, damit das Dashboard fertiggestellt werden kann. Bei künftigen Versionen wird die asynchrone Suche noch enger in die Kibana-Benutzeroberfläche eingebunden werden; Nutzer werden dann Kibana-Abfragen im Hintergrund ausführen lassen können, während sie ganz normal in Kibana weiterarbeiten.&nbsp;
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<p>Näheres über die asynchrone Suche und all die anderen neuen Features finden Sie im <a href="/de/blog/elasticsearch-7-7-0-released">Blog zu Elasticsearch&nbsp;7.7</a>.
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<h2>Elastic Enterprise Search</h2>
<h3>Workplace Search ist jetzt allgemein verfügbar und bietet moderne Suchfunktionen auf Unternehmensebene</h3>
<p>Mit großer Freude geben wir bekannt, dass Elastic Workplace Search jetzt allgemein verfügbar ist. Elastic Workplace Search ermöglicht es Unternehmen jeder Größe und Art, ihren Mitarbeitern eine zentralisierte Suchfunktion zur Verfügung zu stellen, indem sie ihren <em>gesamten</em> arbeitsrelevanten Datenbestand über ein einziges Suchfeld durchsuchbar machen.&nbsp;
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<p>Das Arbeitsumfeld, in dem Unternehmen heute arbeiten, wird immer verteilter und virtueller. Das Unternehmenswissen ist auf viele Anwendungen und Collaboration-Tools verstreut: Microsoft 365, Google G Suite, Salesforce, Zendesk, Google Drive, OneDrive, Dropbox, GitHub, Jira, ServiceNow, SharePoint Online, Confluence und viele andere mehr. Mit Elastic Workplace Search verfolgen wir ein ganz einfaches Ziel – wir möchten Unternehmen eine zentralisierte Möglichkeit bereitstellen, dieses verteilte Wissen effektiv zu nutzen.&nbsp;
</p>
<p>Dank vielfältiger Drittanbieterintegrationen und der Betonung auf Einfachheit kann Workplace Search in einem Bruchteil der Zeit implementiert werden, die früher für ähnliche Tools veranschlagt werden musste. Workplace Search baut auf einem leistungsfähigen Elasticsearch-Fundament auf und ermöglicht es Ihnen, Ihren Teams jeder Größe sichere, personalisierte und relevante Suchergebnisse bereitzustellen.&nbsp;
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<p>Näheres über das neueste Mitglied des Elastic-Portfolios erfahren Sie im <a href="/de/blog/elastic-workplace-search-7-7-0-released">Blogpost zur Workplace Search-Einführung</a>. Und wenn Sie sich für die anderen neuen Funktionen von Enterprise Search interessieren, lesen Sie den <a href="/de/blog/elastic-enterprise-search-7-7-0-released">Blogpost zur Veröffentlichung von Enterprise Search&nbsp;7.7</a>.
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<h2>Elastic Observability</h2>
<h3>Service Maps in Elastic APM geben einen Überblick über das Gesamtbild</h3>
<p>Ein neues Feature von Elastic APM 7.7 sind die Service Maps, die die Beziehungen zwischen Ihren instrumentierten Anwendungen und den von ihnen aufgerufenen externen Diensten veranschaulichen. Elastic APM nutzt die Transaktionsdaten, um festzustellen, welche Dienste miteinander kommunizieren. Anhand dieser Informationen wird dann automatisch eine entsprechende Service Map erstellt. In den verteilten und häufig auch dynamischen Architekturen von heute braucht man eine ständig aktualisierte grafische Darstellung der Beziehungen der Einzelteile untereinander, um das System als Ganzes verstehen zu können.&nbsp;
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<p>Es geht dabei nicht nur um Ballons und Linien. Die Service Maps zeigen allgemeine Leistungsindikatoren für jeden einzelnen instrumentierten Dienst sowie zusammenfassende Informationen zu allen externen Diensten, die Sie aufrufen – gleich, ob in Vogelperspektive oder wie unter einem Mikroskop.&nbsp;
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<p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt3f688bf6231d281f/5e8fb02bbaf2bd3cc47544e7/screenshot-apm-service-map-1366x768px.png" data-sys-asset-uid="blt3f688bf6231d281f" alt="screenshot-apm-service-map-1366x768px.png"><br>
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<p>Service Maps stellen eine praktische Erweiterung des verteilten Tracings dar. Während das verteilte Tracing eine Wasserfallansicht der einzelnen Aufrufe Ihrer Dienste für eine konkrete Transaktion bietet, gewinnen Sie mit einer Service Map einen ganzheitlicheren Blick auf die Beziehungen der Dienste untereinander aus der Vogelperspektive.
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<h3>Integrationen! Integrationen! Integrationen!</h3>
<p>Das Elastic Observability-Team hat sich voll und ganz der Vereinfachung der Instrumentierung für alle Dimensionen der Technologielandschaft verschrieben. Zu diesem Zweck stellt es immer weitere vorkonfigurierte Integrationen zur Verfügung. Das gilt auch für Version 7.7. Zu den neuen Integrationen in dieser Version gehören:<strong> </strong>Prometheus, AWS (Lambda, Virtual Private Cloud, Amazon Aurora, DynamoDB), Google Cloud (Pub/Sub und Load-Balancing), Azure (Datenbankkonto und Containermetriken), Pivotal Cloud Foundry, MQTT, Redis Enterprise, Istio und IBM MQ. Hübsche kleine Liste, oder?&nbsp;
</p>
<p>Instrumentierung ist eine wichtige Komponente, wenn es darum geht, observierbare Systeme zu schaffen. Mit einer ordnungsgemäßen Instrumentierung haben Sie beim Auftreten eines Fehlers alle Daten schnell zur Hand, um die verursachende Systemkomponente zu ermitteln und den Fehler zu beheben. Die Instrumentierung ermöglicht es Ihnen auch, ein Frühwarnsystem aufzubauen, das Probleme erkennt, bevor sie sich negativ auswirken können. Unser Ziel ist es, Ihnen das Erfassen von Logdaten, Ereignissen und Metriken aus allen Schichten des Systems so leicht wie nur irgend möglich zu machen – egal, welche Technologien bei Ihnen im Einsatz sind.&nbsp;
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<p>Ausführliche Informationen zu allen neuen Features finden Sie im <a href="/de/blog/elastic-observability-7-7-0-released">Blogpost zu Elastic Observability&nbsp;7.7</a>.&nbsp;
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<h2>Elastic Security</h2>
<h3>Eingebettetes Case-Management in Elastic SIEM für effizienteres Reagieren auf Vorfälle</h3>
<p>Neu in Elastic Security 7.7 sind Funktionen für das eingebettete Case-Management, mit denen Ihre Security-Operations-Teams zusätzliche Möglichkeiten der Einflussnahme auf Erkennungs- und Reaktions-Workflows erhalten. Analysten können jetzt über einen integrierten Fall-Workflow Fälle öffnen, aktualisieren, kennzeichnen, kommentieren, schließen und in externe Systeme integrieren. SOC-Teams erhalten die Möglichkeit, ausführliche Untersuchungsleitfäden für SIEM-Erkennungsregeln beizusteuern, um den für die Qualifizierung und Untersuchung potenzieller Bedrohungen verantwortlichen Security-Analysten relevante Ressourcen, wie Maßnahmenempfehlungen und Referenzinformationen, bereitzustellen.&nbsp;
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<p>Der eingebettete Case-Management-Workflow bietet den SOC-Teams die Informationen, die sie zur Überwachung von Erkennungszeiten und zur Erstellung von Dashboards mit MTTR-Werten und anderen Security-KPIs benötigen.
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<p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltb1ffbaf4fabec510/5e98b6680681367478110a4a/screenshot-siem-case-management.gif" data-sys-asset-uid="bltb1ffbaf4fabec510" alt="screenshot-siem-case-management.gif"><br>
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<h3>Elastic SIEM mit nativer Integration in ServiceNow ITSM</h3>
<p>Das neue Case-Management-Feature in Elastic SIEM integriert sich direkt in ServiceNow ITSM, sodass Analysten Informationen aus Elastic SIEM zum organisationsübergreifenden Tracking und Gegensteuern an die ServiceNow-Plattform weiterleiten können. Der native Connector ermöglicht Fallaktualisierungen und sorgt so dafür, dass Analysten jederzeit die allerneuesten Informationen zur Verfügung stehen.&nbsp;
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<p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltf22b861f6ba88de7/5e97870e87cf27402a57db26/screenshot-siem-cases.png" data-sys-asset-uid="bltf22b861f6ba88de7" alt="screenshot-siem-cases.png"><br>
</p>
<h3>Zusätzliche offene Integrationen für breitere Sichtbarkeit</h3>
<p>Sicherheit im Unternehmen basiert auch darauf, dass verwertbare Daten aus der gesamten Umgebung erfasst werden können. Elastic Security&nbsp;7.7 bietet Datenintegrationen für Okta, Microsoft 365, Check Point und andere wichtige Technologien, was Einblicke in das gesamte Ökosystem einfacher macht.&nbsp;
</p>
<p>Die ausführlichen Details erfahren Sie im <a href="/de/blog/elastic-security-7-7-0-released">Blogpost zur Veröffentlichung von Elastic Security&nbsp;7.7</a>.&nbsp;
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<h2>Wie immer gibt es noch viel mehr zu berichten –</h2>
<p>viel, viel mehr! Nähere Informationen zu all den Neuerungen, die Sie in Version&nbsp;7.7 erwarten, finden Sie in den Blogposts zu den einzelnen Produkten:
</p>
<p><strong>Der Elastic Stack</strong>
</p>
<ul>
	<li><a href="/de/blog/elasticsearch-7-7-0-released">Elasticsearch 7.7.0 veröffentlicht</a></li>
	<li><a href="/de/blog/kibana-7-7-0-released">Kibana 7.7.0 veröffentlicht</a></li>
</ul>
<p><strong>Lösungen</strong>
</p>
<ul>
	<li><a href="/de/blog/elastic-enterprise-search-7-7-0-released">Elastic Enterprise Search 7.7.0 veröffentlicht</a></li>
	<li><a href="/de/blog/elastic-observability-7-7-0-released">Elastic Observability 7.7.0 veröffentlicht</a></li>
	<li><a href="/de/blog/elastic-security-7-7-0-released">Elastic Security 7.7.0 veröffentlicht</a></li>
</ul>

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Elastic Stack 7.7.0 released

Elastic Stack 7.7.0 veröffentlicht

7.6 bietet einfachere Bedrohungserkennung, zugänglicheres beaufsichtigtes ML sowie neue Datenintegrationen für mehr Cloud-Observability und ‑Sicherheit.

<p>Wir freuen uns, die allgemeine Verfügbarkeit der Version 7.6 des Elastic Stack bekanntgeben zu dürfen. Diese Version vereinfacht mit einer neuen SIEM-Erkennungs-Engine und einem kuratierten Satz von Erkennungsregeln, die auf der MITRE ATT&CK™-Knowledge-Base basieren, die automatisierte Bedrohungserkennung, macht Elasticsearch noch schneller, verhilft dem Machine Learning durch Inferenz-beim-Ingestieren-Funktionen zu mehr Zugänglichkeit und verbessert durch die Einführung neuer Datenintegrationen die Cloud-Observability und ‑Sicherheit. Und das ist nur ein kleiner Teil dessen, was diese Version an Neuem und Interessantem zu bieten hat.
</p><p><a href="http://cloud.elastic.co">Version 7.6 ist ab sofort in unserem Elasticsearch Service auf Elastic Cloud verfügbar</a>, dem einzigen gehosteten Elasticsearch-Angebot, das diese neuen Features bereithält. Und all diejenigen, die das Ganze lieber selbst verwalten möchten, können den <a href="/de/start">Elastic Stack herunterladen</a>.
</p><p>Wir stellen Ihnen hier die wichtigsten Neuerungen in aller Kürze vor. Ausführliche Besprechungen der Features finden Sie in den entsprechenden Feature-spezifischen Blogposts.
</p><h3><strong>Elasticsearch wird (noch) schneller</strong></h3><p>Es passiert nicht jeden Tag, dass wir es schaffen, Elasticsearch-Abfragen um ein Vielfaches zu beschleunigen. Aber wir haben einen Weg gefunden, Abfragen, die nach Datum oder anderen langen Werten sortiert sind, deutlich schneller zu machen. Es ist uns gelungen, die Block-Max-WAND-Optimierung auf sortierte Abfragen anzuwenden und so zu verhindern, dass neue Ergebnisse gezählt werden, wenn deutlich wird, dass diese zu keinen anderen Resultaten führen. Ja, es handelt sich dabei um <a href="/de/blog/faster-retrieval-of-top-hits-in-elasticsearch-with-block-max-wand">dieselbe Block-Max-WAND-Optimierung, die in 7.0 unsere Top-k-Abfragen schneller gemacht hat</a>.
</p><p>Falls das nicht klar herausgekommen sein sollte: Die Performance-Steigerung ist enorm. Das Sortieren nach der Zeit gehört zu den häufigsten Aufgaben in Observability- und Security-Anwendungsfällen. Fehlersuchen in der Elastic Logs-App oder Untersuchungen von Bedrohungen in Discover sind nur einige der vielen Dinge, die dank dieser Änderung schneller von der Hand gehen werden. Und um in den Genuss dieses Performance-Schubs zu kommen, müssen Sie einfach nur auf 7.6 upgraden.
</p><h3><strong>Von Training bis Inferenz – beaufsichtigtes Machine Learning ist jetzt nativer Bestandteil des Elastic Stack</strong></h3><p>Die Einführung von Machine-Learning-Funktionen im Elastic Stack war immer schon mit dem Ziel verbunden, allen Mitarbeitern im Unternehmen die Möglichkeit zu geben, Machine Learning selbst zu nutzen.  Bereits in Version 5.4, unserer ersten Version mit Machine-Learning-Funktionen, haben wir das Erkennen von Anomalien so leicht gemacht wie das Erstellen einer Visualisierung in Kibana. So haben wir dafür gesorgt, dass Machine Learning einem breiteren Publikum zugänglich wird und Data-Science-Teams effizienter arbeiten können. In Version 7.6 führen wir komplett beaufsichtigtes Machine Learning ein. „Komplett“ bedeutet dabei, dass die Beaufsichtigung vom Trainieren eines Modells bis hin zur Nutzung des Modells für Inferenzzwecke beim Ingestieren reicht. Wir möchten Methoden für das beaufsichtigte Machine Learning, wie Klassifizierung und Regression in Elasticsearch, für den Praxiseinsatz bei Observability-, Security- und Enterprise Search-Anwendungsfällen noch zugänglicher machen. So kann ein Security-Analyst jetzt mithilfe von Klassifizierung ein Modell zur Bot-Erkennung erstellen und dann die neue Inferenz-beim-Ingestieren-Funktion nutzen, damit schon beim Ingestieren neuer Traffic gegebenenfalls als Bot erkannt und gekennzeichnet wird – alles nativ in Elasticsearch.
</p><p>Wie schon beim unbeaufsichtigten Lernen und bei der Anomalieerkennung besteht unser Ziel darin, das beaufsichtigte Machine Learning für jedermann einfach und zugänglich zu machen. Statt also ein generisches Data-Science-Toolkit zu entwickeln oder Integrationen mit externen Machine-Learning-Bibliotheken bereitzustellen, die die Nutzer zwingen, komplexe Workflows zusammenzuschustern und zu pflegen, bei denen die Daten mehrere Tools passieren müssen, haben wir uns darauf konzentriert, häufige Anwendungsfälle zu vereinfachen. Auf diese Weise ermöglichen wir neue Anwendungsfälle und sorgen dafür, dass der operative Aufwand so gering wie möglich gehalten wird.
</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt7368ab855c1f9a72/5e39d1ff8f7e217daef69376/screenshot-ml-data-frame-analytics.png" data-sys-asset-uid="blt7368ab855c1f9a72" alt="screenshot-ml-data-frame-analytics.png"><br>
</p><p>Wir entwickeln nicht nur die Rahmenbedingungen – wir sind auch Nutzer. Daher freut es uns sehr, ein Modell zur Erkennung von Sprachen bereitstellen zu können, mit dem Dokumenten während des Ingestierens gleich eine Sprache zugeordnet werden kann. Es gibt eine Vielzahl von Anwendungsfällen, in denen es sehr hilfreich ist, wenn die verwendete Sprache automatisch erkannt wird. So kann zum Beispiel ein Supportcenter dieses Feature nutzen, um ankommende Fragen sofort an den für die jeweilige Sprache zuständigen Support-Mitarbeiter oder ‑Standort zu leiten, und es kann genutzt werden, um sicherzustellen, dass eingehender Text in Elasticsearch ordnungsgemäß indexiert wird. Zu diesem Thema wird es einen eigenen Blogpost geben – bleiben Sie dran!
</p><p>„Wir sind als Team für das Funktionieren des WLAN in den U-Bahnen von New York City und Toronto zuständig und wissen daher genau, wie wichtig es ist, Systemprobleme und Konnektivitätsanomalien erkennen zu können. Auf diese Weise sorgen wir jeden Tag für Qualitätsverbindungen für Millionen von Passagieren. Seit 2017 setzen wir zur Anomalieerkennung das unbeaufsichtigte Machine Learning von Elastic ein. So können wir in Echtzeit Probleme aufspüren, die andernfalls verborgen geblieben wären, und die Auswirkungen auf die Netzwerkleistung möglichst gering halten“, berichtet Jeremy Foran, Technology Specialist bei BAI Communications. „Mit Blick auf die Zukunft und die Absicht, unser Angebot auf weitere Nahverkehrssysteme in der ganzen Welt auszudehnen, werden wir das beaufsichtigte Machine Learning in Version 7.6 des Elastic Stack für den Aufbau neuer Netzwerke nutzen.“
</p><p>Weitere Einzelheiten zu all diesen Features und mehr finden Sie im <a href="/de/blog/elasticsearch-7-6-0-released">Blogpost zu Elasticsearch&nbsp;7.6</a> und im <a href="/de/blog/kibana-7-6-0-released">Blogpost zu Kibana&nbsp;7.6</a>.
</p><h2><strong>Elastic Security</strong></h2><h3><strong>Reduzierung der Verweildauer auf beinahe Null dank neuer SIEM-Erkennungs-Engine und auf MITRE ATT&CK™ basierenden Regeln</strong></h3><p>Neu in Elastic Security 7.6 ist eine SIEM-Erkennungs-Engine, die die Erkennung von Bedrohungen automatisiert und den MTTD-Wert (Mean Time to Detect – mittlere Zeit bis zur Erkennung) auf ein Minimum reduziert. Mit der Einführung von Elastic SIEM, in dessen Hintergrund Elasticsearch arbeitet, konnte die für die Untersuchung von Sicherheitsproblemen erforderliche Zeit bereits von Stunden auf Minuten reduziert werden. Die neue automatisierte Erkennungsfunktion in 7.6 verringert die Verweildauer von Bedrohungen noch weiter, da sie Bedrohungen erkennt, die ohne die Funktion unter dem Radar geblieben wären.
</p><p>Außerdem führen wir fast 100 vorkonfigurierte Regeln ein, die auf der ATT&CK-Knowledge-Base basieren und dazu beitragen können, Signale für Bedrohungen zu erkennen, die von anderen Tools häufig nicht gefunden werden. Diese von Security-Experten bei Elastic entwickelten und gepflegten Regeln spüren automatisch Tools, Taktiken und Prozeduren auf, die auf Bedrohungsaktivitäten hindeuten. Die Erkennungs-Engine generiert Risiko- und Schweregrad-Scores für Signale, die Analysten dabei helfen, effiziente Vorabeinstufungen vorzunehmen und sich dann auf die Probleme zu konzentrieren, die die höchste Priorität haben.
</p><p>Wir stellen die Erkennungs-Engine und die vorkonfigurierten Regeln in der kostenlosen Basic-Version von Elastic Security bereit – und machen damit die automatisierte Analyse für Security-Experten überall offen zugänglich.
</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt544d74ac28dfe470/5e6287df18d3347ceffbc4ab/screenshot-siem-overview-events-ecs.png" data-sys-asset-uid="blt544d74ac28dfe470" alt="screenshot-siem-overview-events-ecs.png"><br>
</p><h3><strong>Neuartige Einblicke in Windows-Endpunkte ermöglichen die Aufdeckung von Bedrohungsverstecken</strong></h3><p>Aufgrund ihrer großen Verbreitung und des laxen Benutzerberechtigungsmodells von Windows sind Systeme mit diesem Betriebssystem ein Hauptziel für Angreifer. Die neue Version verbessert die Möglichkeiten, Einblick in die Windows-Aktivitäten zu nehmen. Dazu werden Daten von Orten, die bekanntermaßen für die Taktiken zur Erkennungsvermeidung von hochentwickelten Bedrohungen anfällig sind, gesammelt und angereichert. Neue vorkonfigurierte Erkennungsregeln können anhand dieser Daten dann Versuche aufspüren, Tastatureingaben abzufangen, Schadcode in andere Prozesse zu laden und so weiter. Security-Experten haben die Möglichkeit, den so gefundenen Ereignissen automatisierte Reaktionen zuzuordnen (z.&nbsp;B. Prozessabbruch), um eine mehrschichtige Prävention sicherzustellen.
</p><p>Mit dieser Funktionalität erhalten Unternehmen, in denen sehr viele Windows-Systeme im Einsatz sind, ein bisher ungekanntes Maß an Einblicksmöglichkeiten und Schutz&nbsp;– zu einem Preispunkt, der für jeden Analysten erschwinglich ist.
</p><h3><strong>Das ist aber lange noch nicht alles, was Elastic Security zu bieten hat&nbsp;…</strong></h3><p>Elastic SIEM ist in 7.6 allgemein verfügbar. Zusätzlich zur Erkennungs-Engine bietet Elastic SIEM jetzt auch eine neu gestaltete Übersichtsseite und etliche UX-Verbesserungen, die das Aufspüren, Vorabbewerten und Untersuchen von Bedrohungen beschleunigen. Neue Integrationen für Amazon Web Services (AWS)- und Google Cloud Platform (GCP)-Logs sorgen für eine höhere Cloud-Security. Die ausführlichen Details erfahren Sie im <a href="/de/blog/elastic-security-7-6-0-released">Blogpost zur Veröffentlichung von Elastic Security&nbsp;7.6</a>.
</p><h2><strong>Elastic Enterprise Search</strong></h2><h3><strong>Suche über alle Unternehmensbereiche hinweg, ohne Einbußen bei der Autonomie der einzelnen Funktionsbereiche</strong></h3><p>Für große Unternehmen ist es oft alles andere als leicht, die Suche über Standort- und Geschäftsbereichsgrenzen hinweg zu verwalten. In Elastic App Search 7.6 stehen mit Meta-Engines dokumentlose Engines zur Verfügung, die ihrerseits mehrere Engines auf einmal abfragen können. Mit Meta-Engines können Unternehmen die Möglichkeit anbieten, über ein einziges Suchfeld mehrere Engines abzufragen, ohne dass die Administratoren dabei die Kontrolle über das Verhalten der einzelnen Sub-Engines einbüßen würden.
</p><p>Dieses Feature steht für App Search in der Elastic-Cloud und für die selbstverwaltete Version zur Verfügung.
</p><h3><strong>Das Produkt „Enterprise Search“ heißt jetzt „Workplace Search“</strong></h3><p>„Elastic Enterprise Search“ ist fortan der Name für unsere Dachlösung, die unser gesamtes Angebot an Suchprodukten umfasst. Und unser Produkt „Enterprise Search“, das wir <a href="/de/blog/elastic-enterprise-search-beta1-released">im Mai 2019 als Beta gestartet</a> haben, heißt jetzt „Elastic Workplace Search“. Workplace Search bietet Teams und Unternehmen die Möglichkeit, alle Inhalte an allen Orten und in allen Tools zu durchsuchen und zu finden, die der Mitarbeiterschaft von heute zur Verfügung stehen. Mit einem einzigen Suchfeld erhalten Sie Zugang zu allen Ihren Arbeitsdaten.
</p><p>Mehr über Meta-Engines und andere Neuerungen erfahren Sie im <a href="/de/blog/elastic-enterprise-search-updates-for-7-6-0">Blogpost zu Elastic Enterprise Search</a>.
</p><h2><strong>Elastic Observability</strong></h2><strong></strong><p><strong></strong>
</p><h3><strong>Neue AWS- und GCP-Integrationen bieten tiefere Einblicke in Cloud-Operationen</strong></h3><p>Wir erweitern unsere Integrationen in das Cloud-Ökosystem und helfen unseren Nutzern so, ihre Cloud-Operationen im Griff zu behalten. Das AWS-Abrechnungsmodul erlaubt es Unternehmen, ihre AWS-Abrechnung und ‑Nutzung zu verwalten. Wenn Sie diese Daten mit Machine-Learning- und Alerting-Features kombinieren, können Sie sich über abweichende Nutzungsmuster benachrichtigen lassen, bevor die Ausgaben außer Kontrolle geraten. Neue GCP-Module ermöglichen die direkte Überwachung von VMs sowie von von StackDriver überwachten GCP-Diensten, und vorkonfigurierte Kibana-Dashboards tragen dazu bei, dass die Zeit und der Aufwand für die Gewinnung von Erkenntnissen aus den ingestierten Daten auf ein Minimum reduziert werden. Diese neuen Cloud-Datenintegrationen ergänzen die in früheren Versionen bereits hinzugefügten und ermöglichen tiefere Einblicke in Cloud-Operationen.
</p><h3><strong>Native Jaeger-Unterstützung in Elastic APM demonstriert unser Engagement für offene Standards</strong></h3><p>Von Open Source zu Open Code – Offenheit ist uns eine Herzensangelegenheit. Es ist für uns immer wieder inspirierend zu sehen, wie die Observability-Community Initiativen wie OpenTracing und OpenTelemetry nutzt, um offene Standards zu entwickeln und weiterzuführen, und wir unterstützen diese offenen Standards in Elastic Observability von ganzem Herzen. Jaeger, ein mit OpenTracing-Standards kompatibles CNCF-Projekt mit dem Status „graduated“, ist eine beliebte Wahl für das End-to-End-Tracing von Anforderungen. Elastic APM-Agents sind schon seit ihren Anfangstagen OpenTracing-kompatibel. Mit der neuen Jaeger-Intake-Unterstützung in Version 7.6 steht nun eine noch direktere Brücke zwischen Elastic APM und Jaeger zur Verfügung.
</p><p>Elastic APM fungiert jetzt als Jaeger-Intake, sodass Kunden Jaeger-instrumentierte Traces über den APM-Server direkt in Elasticsearch ingestieren lassen können, ohne bestehenden Jaeger-instrumentierten Code ändern zu müssen. Nutzer können jetzt ihre Jaeger-instrumentierten Traces in Elastic APM importieren und sie zusammen mit ihren Logdaten und Metriken erkunden – schnell und ohne großen Aufwand.
</p><p>Weitere Highlights in Elastic Observability:
</p><ul>
	<li>Machine-Learning-gestützte Logdatenkategorisierung gruppiert Logdaten mit ähnlichen Formaten und vereinfacht die Trendanalyse
	</li>
	<li>Versions-Annotation in Elastic APM erkennt, wenn neue Versionen von Diensten veröffentlicht werden, und annotiert die Timeline in der APM-App entsprechend</li>
</ul><p>Informationen zu allen neuen Features in Elastic Observability erhalten Sie im <a href="/de/blog/elastic-observability-7-6-0-released">ausführlichen Blogpost</a>.
</p><h2><strong>Wie immer gibt es noch viel mehr zu berichten –</strong></h2><p>viel, viel mehr! Nähere Informationen zu all den&nbsp;Neuerungen, die Sie in Version 7.6 erwarten, finden Sie in den Blogposts zu den einzelnen Produkten:
</p><p><strong>Der Elastic Stack</strong>
</p><ul>
	<li><a href="/de/blog/elasticsearch-7-6-0-released">Elasticsearch 7.6.0 veröffentlicht</a></li>
	<li><a href="/de/blog/kibana-7-6-0-released">Kibana 7.6.0 veröffentlicht</a></li>
</ul><p><strong>Lösungen</strong>
</p><ul>
	<li><a href="/de/blog/elastic-enterprise-search-updates-for-7-6-0">Neues zu Elastic Enterprise Search</a></li>
	<li><a href="/de/blog/elastic-observability-7-6-0-released">Elastic Observability 7.6.0 veröffentlicht</a></li>
	<li><a href="/de/blog/elastic-security-7-6-0-released">Elastic Security 7.6.0 veröffentlicht</a></li>
</ul>

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Elastic Stack 7.6.0 released

Elastic Stack 7.6.0 veröffentlicht

Neue Machine-Learning-Modelle, Snapshot-Lifecycle-Management, kartografische Visualisierung von Cyberangriffen für Elastic SIEM und mehr.

<p>Wir freuen uns, die allgemeine Verfügbarkeit von Version 7.4 des Elastic Stack bekanntgeben zu dürfen Version 7.4 bietet eine Reihe neuer Features zur Vereinfachung der Verwaltung und des Betriebs von Clustern, neue Aggregations- und Machine-Learning-Funktionen sowie Verbesserungen bei der Stack-Sicherheit. Im Bereich der Lösungen stehen in Elastic SIEM ab sofort Echtzeitkarten zur Visualisierung von Geodaten für bessere Security-Operations-Workflows und 13 zusätzliche vordefinierte Machine-Learning-Jobs zur Verfügung, mit denen sich eine Reihe von Sicherheitsbedrohungen aufdecken lassen, die durch Regeln allein nicht gefunden werden können.
</p><p><a href="/de/products/elasticsearch/service">Version 7.4 ist ab sofort in unserem Elasticsearch Service auf Elastic Cloud verfügbar</a>, dem einzigen gehosteten Elasticsearch-Angebot, das diese neuen Features bereithält. Und all diejenigen, die das Ganze lieber selbst verwalten möchten, können den <a href="/de/start">Elastic Stack herunterladen</a>.
</p><p>Wir stellen Ihnen hier die wichtigsten Neuerungen in aller Kürze vor. Ausführliche Besprechungen der Features finden Sie in den entsprechenden Feature-spezifischen Blogposts.
</p><h2>Snapshot-Lifecycle-Management – Datensicherung einfach wie nie</h2><p>Das Erstellen von Snapshots mittels „Snapshot and Restore“ ist die beste Methode, Daten in Elasticsearch zu sichern, und damit einer der wichtigsten Bestandteile fast aller Produktions-Deployments. Neu in Version 7.4 ist das Feature „Snapshot-Lifecycle-Management“, mit dem Administratoren Richtlinien zum Zeitpunkt und zur Häufigkeit von Snapshot-Aufnahmen festlegen können. Auf diese Weise wird sichergestellt, dass im Fall der Fälle aktuelle Backups bereitstehen – gleich, aus welchen Gründen die Wiederherstellung erfolgen muss.
</p><p>Zusammen mit dem <a href="/de/blog/elasticsearch-6-7-0-released">in Version 6.7 eingeführten Feature „Index-Lifecycle-Management“</a> hilft das Snapshot-Lifecycle-Management, das Betreiben von Produktions-Clustern deutlich zu vereinfachen. Dank der Tatsache, dass diese Features nativ in den Elastic Stack eingebettet sind, sind Administratoren weniger von externen Tools abhängig und profitieren von einer höheren Zuverlässigkeit und Sichtbarkeit. So können sie sich ganz darauf konzentrieren, die Datenschutzrichtlinien zu definieren, die für ihr Unternehmen relevant sind. Wir werden auch weiterhin nach dem Motto „API first“ entwickeln, freuen uns aber auch, Ihnen eine Management-Benutzeroberfläche für das Snapshot-Lifecycle-Management bereitstellen zu können (in der „Snapshot and Restore“-Benutzeroberfläche in Kibana).
</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blte31e362731e9a841/5d84f8fb600e9f6db0b81bab/screenshot-slm-static-policy-7-4-0.png" data-sys-asset-uid="blt0c5082aa1da2edd3" alt="screenshot-elasticsearch-slm-policy-7-4-0.png">
</p><p><a href="/de/blog/elasticsearch-7-4-0-released">Ausführliche Informationen finden Sie im Elasticsearch-Blogpost.</a>
</p><h2>Elastic Maps und Elastic SIEM – Karten zur Visualisierung von Cyberangriffen</h2><p>Karten zur Visualisierung von Cyberangriffen sind häufig nicht viel mehr als schöne Bilder, die man wunderbar in Touren durchs Rechenzentrum präsentieren kann. In Version 7.4 steht Analysten in Elastic SIEM jedoch eine Cyberangriffsvisualisierung zur Verfügung, die auf Live-Daten beruht und in Echtzeit durchsucht, gefiltert und analysiert werden kann. Diese Karte macht sich nicht nur gut auf Touren durchs Rechenzentrum, sondern ist in erster Linie ein wertvolles Tool für jeden Security-Analysten. Auf diese Weise werden Geodaten zu einem zusätzlichen Faktor, wenn es darum geht, mithilfe von Elastic SIEM Gefahrenstellen sichtbar zu machen und die Cybersicherheitslage im Auge zu behalten.
</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltb4c9f9eca67cc0ec/5d841c3500703b6e61881793/screenshot-siem-maps-pew-pew-7-4-0.png" data-sys-asset-uid="bltb4c9f9eca67cc0ec" alt="screenshot-siem-maps-pew-pew-7-4-0.png">
</p><blockquote>„Seitdem wir den Elastic Stack nutzen, nutzen wir für das Ingestieren immer mehr zusätzliche Logdatenquellen. Unser Sicherheitsteam ist jetzt in der Lage, in Kibana in kürzester Zeit alle unsere sicherheitsrelevanten Daten zu durchsuchen und zu visualisieren, und kann so effektive interaktive Untersuchungen anstellen“, erläutert Wieger van der Meulen, IT Security Manager bei Leaseweb Global B.V. „Darüber hinaus bietet der Elastic Stack uns mit seinen Machine-Learning-Funktionen die Möglichkeit, Verhaltensanomalien in unserer Infrastruktur automatisiert zu erkennen. Mit den zusätzlichen Machine-Learning-Jobs in der SIEM-Anwendung in Version 7.4 hoffen wir, den Umfang der Anomalien, die das System von sich aus erkennt, weiter ausbauen zu können.  Seitdem wir mit Elastic SIEM arbeiten, können wir viel schneller auf Vorfälle reagieren und entsprechende Maßnahmen ergreifen.“
</blockquote><p>Dieses Feature baut auf Elastic Maps auf und profitiert dabei von den Ergebnissen unserer langjährigen Arbeit an Geodatenanalyse- und Suchfunktionen. Eine weitere Neuigkeit in Elastic Maps für 7.4 ist die Möglichkeit, Punkte auf der Karte durch Linien miteinander zu verbinden und so Verbindungen in Ihren Daten grafisch aufzuzeigen. Dieses neue Feature zeigt, was durch die Einbettung von Elastic Maps in die SIEM-Anwendung alles möglich wird – die Nutzer von SIEM werden auch in Zukunft von den kontinuierlichen Verbesserungen in Elastic Maps profitieren.
</p><p><a href="/de/blog/elastic-siem-7-4-0-released">Ausführliche Informationen finden Sie im Elastic SIEM-Blogpost.</a>
</p><h2>Machine Learning lernt neue Tricks
</h2><p>Zu den Neuigkeiten in Version 7.3 zählten Datentransformationen, die es Nutzern erlaubten, ihre Elasticsearch-Daten einfach und schnell in entitätszentrische Indizes umzuwandeln. Dieses transformative Feature dient als Grundbaustein für eine ganze Familie neuer Analyse- und Machine-Learning-Methoden, wie die Erkennung von Ausreißern, Regression, Klassifizierung und mehr. Im Geist dieser Vision haben wir das Machine Learning in Version 7.4 um APIs für die Regressionsanalyse sowie eine Benutzeroberfläche zur Erkennung von Ausreißern erweitert.
</p><p>Der Machine-Learning-Anwendung in Kibana wurde ein neuer Tab „Analytics“ hinzugefügt, über den Sie Ihre Jobs zur Erkennung von Ausreißern erstellen, verwalten und einsehen können.
</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt23007a3fe5d854fb/5d894a4eab057b791274d82d/screenshot-elasticsearch-machine-learning-analytics-tab-7-4-0.png" data-sys-asset-uid="blt23007a3fe5d854fb" alt="screenshot-elasticsearch-machine-learning-analytics-tab-7-4-0.png"><br>
</p><blockquote>„Die Machine-Learning-Funktionen von Elastic sind für mein Team enorm wichtig, denn sie erlauben es uns, exponentiell mehr Daten zu verarbeiten als zuvor“, erzählt Jonathon Robinson, Fraud Intelligence Manager bei PSCU, der größten Serviceorganisation für Kreditgenossenschaften in den USA. „Wir konnten auf der Stelle loslegen, Machine Learning einzusetzen, um Betrugsaktivitäten aufzuspüren. Das hat schon nach wenigen Wochen zu signifikanten Einsparungen geführt und allein im letzten Monat konnten wir unsere Kunden aus der Kreditkartenbranche Verluste in Millionenhöhe ersparen.“
</blockquote><p>Zusätzlich zu diesen beiden neuen Methoden führen wir in Elastic SIEM auch mehrere (genauer gesagt: 13) neue vordefinierte Machine-Learning-Jobs ein, die beim Aufspüren häufiger Sicherheitsbedrohungen für von Auditbeat erfasste Netzwerk- und Host-Aktivitätsdaten helfen. Auf diese Weise lassen sich beispielsweise Anomalien bei Prozessen und bei Aktivitäten an Netzwerkports und anderes mehr erkennen.
</p><p><a href="/de/blog/elasticsearch-7-4-0-released">Ausführliche Informationen finden Sie im Elasticsearch-Blogpost.</a>
</p><h2>Mehr Tiefe für jede Säule der Observability
</h2><p><a href="/de/blog/elastic-apm-7-4-0-released">In Version 7.4 haben wir bezüglich der automatischen Instrumentierung in Elastic APM weiter zugelegt</a> und die APM-Agents um Plug-and-Play-Unterstützung für zusätzliche Programmier-Frameworks erweitert. Das betrifft in erster Linie die Angular-Unterstützung im RUM-Agent und die .NET-Framework-Unterstützung im .NET-Agent, die beide häufig in bestehenden Enterprise-Anwendungen anzutreffen sind. Außerdem haben wir auf der Basis der in der vorherigen Version eingeführten RUM-Geodaten die Möglichkeit geschaffen, die Daten in der APM-Benutzeroberfläche nach Leistung nach geografischer Region aufzuschlüsseln. Auf diese Weise können Nutzer regionsspezifische Probleme genauer unter die Lupe nehmen und schneller Gegenmaßnahmen einleiten. Und schließlich sei auch noch auf die strukturierten Filter in der Elastic APM-Benutzeroberfläche hingewiesen, mit deren Hilfe Analysten Daten noch schneller nachverfolgen und so die Lösungszyklen weiter verkürzen können. <a href="/de/blog/elastic-apm-7-4-0-released">Nähere Einzelheiten erfahren Sie im Elastic APM-Blogpost.</a>
</p><p>Mit jeder Elastic Stack-Version gibt es neue Funktionen zur automatischen Überwachung der Integrität Ihrer Infrastruktur und Dienste. Ab Version 7.4 unterstützt der Elastic Stack jetzt auch das Ingestieren von Metriken aus weiteren AWS-Diensten, wie Elastic Load Balancer (ELB), Elastic Block Storage (EBS) und CloudWatch Statistics, und er bietet die Möglichkeit, Severlogdaten direkt aus Amazon Simple Storage Service (S3) zu lesen. Zudem werden die Kubernetes-Monitoring-Funktionen durch zusätzliche Metriken für geplante Jobs erweitert und es gibt ein neues StatsD-Modul zur Erfassung benutzerdefinierter Metriken, die in diesem häufig verwendeten Format vorliegen. Das Datenbank-Monitoring wurde durch viele neue Metricsets und verbesserte Standard-Dashboards für Datenspeicher wie Oracle, Prometheus und Postgres aufgewertet. Und last but not least haben wir eine Loganalysefunktion für die in vielen wichtigen Enterprise-Anwendungen verwendete Messaging-Plattform IBM MQ hinzugefügt. Näheres erfahren Sie in den Blogposts zur neuesten Version von <a href="/de/blog/elastic-infrastructure-7-4-0-released">Elastic Infrastructure-V</a> und von <a href="/de/blog/elastic-logs-7-4-0-released">Elastic Logs</a>.
</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt2649e86e49446bad/5d7bd6a61ec6f77b9b7f065c/infrastructure-7-4-0-blog-metricbeat-dashboards.gif" data-sys-asset-uid="blt2649e86e49446bad" alt="infrastructure-7-4-0-blog-metricbeat-dashboards.gif"><br>
</p><h2>PKI-Authentifizierung in Kibana
</h2><p>Das Kibana-Sicherheitsmodell wurde weiterentwickelt und bietet neue Möglichkeiten für den sicheren Zugriff auf Kibana. Nach erfolgreichen Einführungen, wie den <a href="/de/blog/introducing-kibana-feature-controls-curating-and-securing-feature-access">Feature-Steuerelementen in 7.2</a> und der <a href="/de/blog/kibana-7-3-0-released">Unterstützung für Kerberos in 7.3</a>, können wir heute bekanntgeben, dass wir ab Version 7.4 einen weiteren besonders häufig nachgefragten Authentifizierungsmechanismus offiziell unterstützen: PKI (Public Key Infrastructure). Diese Art der Verschlüsselung wird von unserer Community sehr häufig in Bereichen mit erhöhten Sicherheitsanforderungen, wie Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Behörden und Militär, genutzt.
</p><p>Es war zwar auch bisher möglich, in Kibana mit PKI-Authentifizierung zu arbeiten, allerdings nur über einen Proxy. In 7.4 können die so ausgerichteten Architekturen vereinfacht werden. Dank nativer Unterstützung für die PKI-Authentifizierung können sich Nutzer jetzt mit X.509-Client-Zertifikaten und einem bidirektionalen Verschlüsselungssystem anmelden. Dies ebnet den Weg für eine Reihe neuer und sicherer Möglichkeiten für den Zugriff auf Kibana. Ob allgemeine Client-Zertifikat-Autorisierung oder physischer Zugang mittels Smart- oder ID-Card – Kibana ist auf alles vorbereitet. Sie möchten mehr erfahren? <a href="/guide/en/kibana/current/kibana-authentication.html#pki-authentication">Sehen Sie sich unsere Dokumentation zu den ersten Schritten an.</a>
</p><h2>Weitere Informationen</h2><ul>
	<li><a href="/de/blog/elasticsearch-7-4-0-released">Elasticsearch 7.4.0 veröffentlicht</a></li>
	<li><a href="/de/blog/kibana-7-4-0-released">Kibana 7.4.0 veröffentlicht</a></li>
	<li><a href="/de/blog/beats-7-4-0-released">Beats 7.4.0 veröffentlicht</a></li>
	<li><a href="/de/blog/logstash-7-4-0-released">Logstash 7.4.0 veröffentlicht</a></li>
	<li><a href="/de/blog/elastic-observability-update-7-4-0">Observability-Aktualisierungen in Elastic Stack 7.4</a> </li>
	<li><a href="/de/blog/elastic-siem-7-4-0-released">Elastic SIEM 7.4.0 veröffentlicht</a></li>
	<li><a href="/de/blog/elastic-maps-7-4-0-released">Elastic Maps 7.4.0 veröffentlicht</a></li>
</ul>

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Elastic Stack 7.4.0 Released

Elastic Stack 7.4.0 veröffentlicht

Elastic Stack 6.7.0 ist da! Elastic Stack bietet jetzt Elastic Maps, Elastic Uptime, lokalisiertes Kibana und mehr.

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Elastic Stack 6.7.0 released

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Version 6.5.0 des Elastic Stack ist da und wir sind sehr stolz! Lesen Sie, welche neuen Features und Lösungen enthalten sind.

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