Elastic wird im 2025 Gartner® Magic Quadrant™ for Observability Platforms als führend eingestuft

Observability hat ein Untersuchungsproblem, und Dashboards und Warnmeldungen reichen nicht aus, um Probleme in den heutigen komplexen Systemen zu lösen. KI-gestützte Funktionen, leistungsstarke Analysemethoden und die Fähigkeit zu skalieren sind unerlässlich, um Echtzeit-Ermittlungen durchzuführen und gleichzeitig die Kosten niedrig zu halten. Wir glauben, dass Elastic deshalb zum zweiten Mal im Gartner® Magic Quadrant™ 2025 für Observability-Plattformen als Marktführer ausgezeichnet wurde.

Elastic Observability unterstützt Unternehmen bei der Überwachung, Fehlerbehebung und Optimierung ihres gesamten Ökosystems – von der Infrastruktur- und Anwendungsleistung bis hin zur Endnutzererfahrung, alles angetrieben von der Elasticsearch Platform. Wir sind der Meinung, dass unsere Auszeichnung als führendes Unternehmen unsere Überzeugung bestärkt, dass offene Architektur, KI-gestützte Einblicke und Skalierbarkeit die Zukunft der Beobachtbarkeit sind.

Als SRE ist die Behebung von Problemen komplexer denn je. Unabhängig von der Situation gibt es eine Menge Informationen, die konsumiert und verarbeitet werden müssen. Dazu gehören nicht nur die Erfahrungen des Kunden, sondern auch interne Daten und der Kontext, um die am besten geeignete Lösung zu finden.

Elastic bietet KI-gesteuerte Funktionen wie Multisignal-Anomalieerkennung, Musteranalyse und Korrelation sowie einen KI-Assistenten, der als virtuelles SRE fungiert. 

Mit dem KI-Assistenten von Elastic kann ein SRE Analysen mithilfe von Fragen in natürlicher Sprache durchführen. Die Vielseitigkeit des KI-Assistenten von Elastic beruht nicht nur auf der Anbindung an ein sofort einsatzbereites LLM oder ein LLM Ihrer Wahl, sondern auch auf der Nutzung der Vektordatenbank von Elastic, um kontextbezogene und aufschlussreiche Informationen bereitzustellen, wie zum Beispiel:

• Probleme mit internen GitHub-Repos, Jira usw.

• Kundenprobleme mit Ihrem Support-Service

• Abrufen und Nutzung von Runbooks

• Erstellung von Diagrammen und Dashboards

Die Verwaltung von LLMs ist für Service Reliability Engineers (SREs) von entscheidender Bedeutung, um GenAI-Anwendungen zu verwalten und einen fehlerfreien Betrieb zu gewährleisten, während gleichzeitig die Risiken minimiert werden, die mit der Unvorhersehbarkeit der von LLMs generierten Reaktionen verbunden sind.

Elastic bietet für alle wichtigen Modelle Standardintegrationen wie Azure OpenAI, OpenAI, Amazon Bedrock und Google Vertex AI. Diese Integrationen umfassen vorgefertigte Dashboards, die Token-Nutzung, kostenbezogene Kennzahlen sowie Logs und Kennzahlen wie Gesamtaufrufe, Fehlerraten und Latenz anzeigen, aufgeschlüsselt nach Modell oder Endpunkt. Kostenanalysen werden automatisch über Elastics Alarmierung, SLOs, KI-Assistenten und alle konfigurierten ML-Jobs bereitgestellt.

Gartner Magic Quadrant for Observability Platforms

Gregg Siegfried, Matt Crossley, Padraig Byrne, Andre Bridges, Martin Caren 7. Juli 2025.

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Die Entscheidung über die Veröffentlichung der in diesem Blogeintrag beschriebenen Leistungsmerkmale und Features sowie deren Zeitpunkt liegt allein bei Elastic. Es ist möglich, dass noch nicht verfügbare Leistungsmerkmale oder Features nicht rechtzeitig oder überhaupt nicht veröffentlicht werden.

Diese Grafik wurde von Gartner, Inc. im Rahmen eines größeren Forschungsdokuments veröffentlicht. Bei ihrer Auswertung sollte der Kontext des gesamten Dokuments berücksichtigt werden. Das Gartner-Dokument ist auf Anfrage bei Elastic erhältlich.