Elastic 8.0: ein neues Zeitalter der Geschwindigkeit, Skalierbarkeit, Relevanz und Einfachheit

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Wir freuen uns, die allgemeine Verfügbarkeit von Elastic 8.0 bekanntgeben zu dürfen. Mit überarbeiteten Vektorsuche-Funktionen in Elasticsearch, nativer Unterstützung für moderne Modelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache, einer weiter vereinfachten Dateningestion und optimierten Security-Funktionen läutet Elastic 8.0 ein neues Zeitalter der Geschwindigkeit, Skalierbarkeit, Relevanz und Einfachheit ein.

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Ob es darum geht, Einzelpersonen und Teams mit relevanten Inhalten zusammenzubringen, für die Verfügbarkeit missionskritischer Anwendungen und Infrastruktur zu sorgen oder ganze digitale Ökosysteme vor immer komplexeren Cyberbedrohungen zu schützen – Elastic 8.0 legt den Grundstein für die nächste Generation Suche-basierter Lösungen, die allen dabei helfen, in immer neue Erfolgssphären vorzustoßen.

Sind Sie bereit loszulegen? Elastic 8.0 ist ab sofort auf Elastic Cloud verfügbar, dem einzigen gehosteten Elasticsearch-Angebot, das alle Funktionen und Merkmale der neuen Version enthält.

Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Relevanz: neuer Aufbruch, dasselbe Fundament

Wie heißt es so schön: „In jedem Ende liegt ein neuer Anfang.“ Und während wir alle das alte Jahr hinter uns lassen und in ein neues Jahr starten (tschüss 2021, hallo 2022), läuten wir mit Elastic 8.0 auch ein neues Zeitalter der Geschwindigkeit, der Skalierbarkeit und der Relevanz ein.

Wie unsere Kunden und unsere Community wissen, stehen wir unerschütterlich zu unserem Ziel, Nutzern mehr Geschwindigkeit, mehr Skalierbarkeit und mehr Relevanz zu bieten. Jede Elastic-Version bringt Verbesserungen und Optimierungen, die dafür sorgen, dass Elasticsearch die schnellste, skalierbarste und leistungsfähigste Suchmaschine bleibt.

Wir haben in den letzten drei Jahren große Anstrengungen unternommen, den Arbeitsspeicher zu entlasten (sodass jeder Knoten mehr Daten verarbeiten kann), den Abfrage-Overhead einzuschränken (was vor allem bei großen Deployments Wirkung zeigt) und ein paar komplett neue Features einzuführen, die der Relevanz zugutekamen.

So haben wir im Rahmen der 7.x-Versionen die Geschwindigkeit von Datumshistogrammen und Suche-Aggregationen erhöht, das Page-Caching beschleunigt und eine neue „Pre-Filter“-Phase bei der Suche eingeführt. Außerdem haben wir durch die Reduzierung der Nutzung des Elasticsearch-Heap-Speichers die Ressourcenanforderungen gesenkt (sprich: die TCO für unsere Kunden reduziert), für die uneingeschränkte Unterstützung der ARM-Architektur gesorgt und mit der Datentier für „eingefrorene“ Daten sowie durchsuchbaren Snapshots innovative Wege zur Verringerung der Datenspeicherkosten eingeführt, mit denen unsere Kunden Rechenoperationen und Speicherplatz problemlos voneinander trennen können.

Das vielleicht Beste an der niemals endenden Kette von Elastic Stack-Optimierungen ist die Tatsache, dass diese Verbesserungen und Erweiterungen Ihnen in jedem Fall dabei helfen, Daten zu suchen, Probleme zu lösen und Ihre Arbeit erfolgreich zu erledigen – einfach, schnell und unabhängig davon, wie groß oder klein Ihre Datenbestände sind.

Verbesserte Suche-Relevanz durch native Vektorsuche

Elastic 8.0 hält ein Komplettangebot an nativen Funktionen für die Vektorsuche bereit, mit denen Kunden und Beschäftigte in ihren eigenen Worten und in ihrer eigenen Sprache suchen können und hochgradig relevante Ergebnisse erhalten.

Seit mehr als zwei Jahren arbeiten wir daran, die Vektorsuche in Elasticsearch nutzbringend auszubauen. Mit der Einführung von Elasticsearch 7.0 haben wir, lang ist’s her, Feldtypen für hochdimensionale Vektoren eingeführt. Elasticsearch 7.3 und Elasticsearch 7.4 brachten Unterstützung für Vektorähnlichkeitsfunktionen. Diese frühen Versionen zeigten, dass wir unser Versprechen, das Elasticsearch-Ökosystem mit Vektorsuchfunktionen auszustatten, ernst meinten. Es hat uns sehr gefreut zu sehen, dass unsere Kunden und unsere Community diese Funktionen für eine Vielzahl verschiedenster Anwendungsfälle einsetzen.

Mit der Einführung von Elasticsearch 8.0 machen wir die Implementierung der Vektorsuche noch einfacher, denn ab sofort werden Modelle für die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) direkt in Elasticsearch unterstützt. Außerdem bietet Elasticsearch 8.0 native Unterstützung für die approximative Nächster-Nachbar-Suche (ANN). Bei dieser Art der Suche können vektorbasierte Abfragen schnell und unabhängig von der Datenmenge mit einem vektorbasierten Dokumentenkorpus verglichen werden.

Mit NLP eröffnet sich eine ganz neue Analysewelt

Elasticsearch hat sich immer schon für die NLP (Verarbeitung natürlicher Sprache) angeboten. Bislang ging dies jedoch nicht ohne Verarbeitungsaufwand außerhalb von Elasticsearch, zumindest, wenn man sich nicht mit dem Programmieren recht komplexer Plugins beschäftigen wollte. Version 8.0 bietet jetzt die Möglichkeit, die Erkennung benannter Entitäten, die Sentimentanalyse, die Textklassifizierung und mehr direkt in Elasticsearch durchzuführen – ganz ohne zusätzliche Komponenten oder Programmierarbeit. Das native Berechnen und Erstellen von Vektoren direkt in Elasticsearch kommt nicht nur der Skalierbarkeit zugute (Berechnungen werden auf ein Servercluster verteilt), sondern erspart Elasticsearch-Nutzern auch viel Zeit und Aufwand.
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Elastic 8.0 erlaubt die Nutzung von PyTorch-Machine-Learning-Modellen (z. B. BERT) direkt in Elasticsearch sowie die Durchführung von Inferenzaufgaben unter Zuhilfenahme dieser Modelle nativ in Elasticsearch. Bei diesen Modellen kann es sich um eigene Modelle oder Modelle handeln, die in Repositories wie Hugging Face mit der Community geteilt wurden.

Dank der Möglichkeit, Inferenzaufgaben direkt in Elasticsearch durchzuführen, ist es jetzt so einfach wie nie, das Potenzial moderner NLP in Suchanwendungen und Sucherlebnisse zu integrieren (kein Programmieren erforderlich!). Hinzu kommt mehr Effizienz (dank der verteilten Rechenpower von Elasticsearch) und schnelleres NLP, da das Verschieben der Daten in einen anderen Prozess oder ein anderes System entfällt.

Schnelles Suchen in Datenbeständen jeder beliebigen Größe

Da Elastic 8.0 auf Lucene 9.0 basiert, kommen Sucherlebnisse, die moderne NLP nutzen, dank der (neuen) nativen Unterstützung für die approximative Nächster-Nachbar-Suche in den Genuss von mehr Geschwindigkeit und Skalierbarkeit. Die approximative Nächster-Nachbar-Suche ermöglicht das schnelle und effiziente Vergleichen vektorbasierter Abfragen mit einem vektorbasierten Dokumentenkorpus, unabhängig davon, wie groß dieser Korpus ist.


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Und das ist nur der Anfang …

Zusammengefasst lässt sich sagen, dass unsere Kunden und unsere Community mit Elastic 8.0 die Möglichkeit erhalten, das Potenzial der Vektorsuche für sich zu erschließen – dank nativer Unterstützung für moderne NLP-Modelle und für die ANN-Suche. Wenn Sie mehr erfahren möchten, nehmen Sie an unserem Webinar zu NLP-Modellen teil oder lesen Sie den zugehörigen Blogpost zu NLP mit PyTorch.

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In Zukunft werden Suche-gestützte Lösungen (wie Elastic Enterprise Search) dafür sorgen, dass Vektorsuchen kinderleicht durchgeführt werden können. In diesem Beispiel müssen die Suchbegriffe des Nutzers exakt mit dem besten Ergebnis übereinstimmen. Die Vektorsuche ist problemlos in der Lage, Beziehungen und Verknüpfungen aufzudecken und das jeweils relevanteste Ergebnis zu präsentieren.

Einfache Dinge sollten auch einfach bleiben

Optimierung der Cloud-nativen Observability mit zwei neuen AWS-Integrationen

Mit jeder der letzten Versionen haben wir den Prozess des Ingestierens von Daten jeglicher Art in den Elastic Stack optimiert. Die neue AWS Lambda-Anwendung und die neue Integration für Amazon S3 Storage Lens in Elastic 8.0 erweitern das Angebot an Cloud-nativen Integrationen abermals.

Über die neue AWS Lambda-Anwendung, die im AWS Serverless Application Repository (SAR) veröffentlicht wurde, können Nutzer ihre Architekturen vereinfachen und das Ingestieren von Daten optimieren, ohne dazu aufwendig virtuelle Maschinen bereitstellen oder Daten-Shipper installieren zu müssen. Einfach ausgedrückt, können sie jetzt mit ein paar Klicks von der AWS-Konsole aus Amazon S3-Logdaten („Protokolle“) in ihre Elastic Cloud-Deployments ingestieren.

Mit der im Dezember vorgestellten Elastic-Integration für Amazon S3 Storage Lens können Nutzer schnell und einfach Storage Lens-Metriken an ihr Elastic Cloud-Deployment senden und die leistungsfähigen Suche- und Analyse-Funktionen von Elasticsearch sowie die leistungsfähigen Dashboarding-Funktionen von Kibana nutzen, um die Amazon S3-Nutzungskosten zu optimieren, für maximalen Datenschutz zu sorgen und Trends bei der Nutzeraktivität zu überwachen. Darüber hinaus können Sie sich jetzt über den AWS Marketplace für eine kostenlose Testversion registrieren und einfach mit Elastic Cloud auf AWS loslegen.

Schutz Ihrer Daten vor unbefugtem Zugriff mit optimierter Stack-Security

Nie war es so wichtig wie heute, angemessen für die Sicherheit von Daten und Systemen zu sorgen. Und obgleich Security-Features schon seit Jahren kostenloser Bestandteil des Elastic Stack sind, haben wir die Schritte zum Konfigurieren der Sicherheitsmaßnahmen noch weiter vereinfacht. Unser Motto lautet: Kein Cluster darf ungeschützt bleiben. In Elastic 8.0 ist die Security für selbstverwaltete Cluster jetzt standardmäßig aktiviert. So sind Daten, Netzwerk und Nutzer im Elastic Stack abgesichert, es entstehen keine Datenlecks und niemand kann unbefugt Zugriff erlangen. Unterstützungs- und Hilfefunktionen wie automatisch generierte Token und Zertifikate sorgen für einen optimierten und vereinfachten Prozess. Das spart Zeit und Aufwand und trägt dazu bei, dass niemand bei der Security außen vor bleibt.

Und wenn Sie bereits Elastic Cloud-Nutzer sind (oder Elastic Cloud einmal ausprobieren möchten), können Sie sicher sein, dass Security und vollständige rollenbasierte Zugriffssteuerung standardmäßig aktiviert sind. Wenn Sie mehr über die vereinfachte Stack-Security erfahren möchten, lesen Sie den ausführlichen technischen Blogpost zum Thema.

Jetzt loslegen

Wie oben erwähnt, ist Elastic 8.0 ab sofort auf Elastic Cloud verfügbar, dem einzigen gehosteten Elasticsearch-Angebot, das alle Funktionen und Merkmale der neuen Version enthält.

Neu bei Elastic? Willkommen an Bord. Wenn Sie noch heute loslegen möchten, können Sie Elastic Cloud 14 Tage lang kostenlos ausprobieren. Und falls Sie von den Vorzügen der Nutzung eines verwalteten Dienstes noch nicht ganz überzeugt sind, können Sie jederzeit kostenlos eine selbstverwaltete Version des Elastic Stack herunterladen.

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

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