Elastic 9.1/8.19: BBQ standardmäßig, ES|QL mit CCS GA, JOINS GA, Azure KI Foundry-Integration

29. Juli 2025

Wir freuen uns, die allgemeine Verfügbarkeit von Elastic 9.1 und 8.19 bekanntgeben zu dürfen!

Und ja, wieder einige gute Neuigkeiten – wir haben unsere 8.x-Serie ein letztes Mal auf 8.19 verlängert, sodass auch diejenigen, die mit dem Upgrade auf 9.x warten, von vielen unserer neuen Features profitieren können.

Elastic 9.1 und 8.19 sind die neuesten Versionen unserer Search AI Platform, die Grundlage für Elasticsearch und unsere beiden sofort einsatzbereiten Lösungen, Elastic Observability und Elastic Security.

Die neuen Funktionen in 9.1 und 8.19 sind auch über Elastic Cloud Serverless verfügbar, das nun allgemein auf Microsoft Azure verfügbar ist, zusätzlich zu seiner bestehenden Verfügbarkeit auf Amazon Web Services und Google Cloud. Wir empfehlen Ihnen, es auszuprobieren – Elastic Cloud Serverless ist der schnellste Weg, um die Such-, Beobachtbarkeits- und Sicherheitslösungen von Elastic zu starten und zu skalieren, ohne Cluster, Knoten oder Shards verwalten zu müssen.

Was ist neu in 9.1 und 8.19?

Lassen Sie uns die neuen Veröffentlichungen und die hochwirksamen Funktionen erkunden, die sie in unserem gesamten Portfolio bieten, einschließlich dieser Highlights:

Die bessere binäre Quantisierung, die 5x schneller als OpenSearch ist, ist jetzt standardmäßig aktiviert (nur für 9.1).
Die Azure AI Foundry-Integration von Elastic Observability zentralisiert die Beobachtbarkeit, indem Logs und Metriken von jedem auf Azure AI Foundry gehosteten KI-Modell abgerufen werden.
Attack Discovery unterstützt jetzt automatisierte Planung und Aktionen, dauerhafte Ergebnisse und einfaches Teilen.
LOOKUP Join, das eine leistungsstarke, performante Alternative zum enrich-Befehl bietet, und ES|QL für die clusterübergreifende Suche (CCS), jetzt mit einer neu entwickelten, belastbaren Architektur, sind beide allgemein verfügbar.

Lesen Sie unten mehr über diese und weitere Highlights nach Lösung.

Elasticsearch

Elasticsearch hilft Entwicklern, KI-gestützte Sucherfahrungen auf der branchenweit meistgenutzten Vektordatenbank mit sofort einsatzbereiten semantischen Such- und generativen KI-Funktionen aufzubauen.

Highlights in 9.1/8.19:

Better Binary Quantization (BBQ), das fünfmal schneller als OpenSearch ist, ist jetzt standardmäßig aktiviert (nur für 9.1). BBQ reduziert den Speicherbedarf um über 95 %, was es zur mit Abstand effizientesten Quantisierungsmethode macht.
ACORN ist ein neuer Algorithmus für die gefilterte Vektorsuche, der die Filterung direkt in den HNSW-Graph-Durchlauf integriert und die Flexibilität bietet, Filterfelder nach der Aufnahme von Dokumenten zu definieren – für eine bis zu 5-mal schnellere gefilterte Suche und ohne Kompromisse bei der Genauigkeit, alles sofort einsatzbereit (nur für 9.1).
Token-Pruning für dünn besetzte Vektoren ist jetzt allgemein verfügbar und standardmäßig aktiviert – das ermöglicht eine schnellere und effizientere semantische Suche für ELSER-Nutzer.

Weitere Einzelheiten finden Sie im Blog BBQ by default und ACORN sowie in den Versionshinweisen zu 9.1/8.19.

Elastic Observability

Elastic Observability verhindert Ausfälle mit suchbasierter Relevanz, kompromissloser Datenspeicherung, verbesserter betrieblicher Effizienz und Kosten sowie einer offenen und zukunftssicheren Investition.

Highlights in 9.1/8.19:

Die Integration von Elastic Observability in Azure AI Foundry, die sich derzeit in der technischen Vorschau befindet, zentralisiert die Beobachtbarkeit, indem sie Protokolle und Metriken aus allen auf Azure AI Foundry gehosteten KI-Modellen abruft.
Elastics verwalteter OTLP-Endpoint erleichtert das Senden von OpenTelemetry-Daten, Logs, Metriken und Traces, ohne OTel Collector oder semantische Konvertierungen.
Alerting-Verbesserungen für SREs bieten eine intelligentere Gruppierung von Warnungen, integrierte Untersuchungsleitfäden und angereicherte Wiederherstellungsmeldungen, um die Incident-Response zu beschleunigen und das SLO-Management zu vereinfachen. Alle diese Funktionen sind allgemein verfügbar (GA).

Weitere Informationen finden Sie im Azure AI Foundry-Blog und in den 9.1/8.19 Beobachtbarkeitsversionshinweisen.

Elastic Security

Elastic Security macht SecOps mit KI-gesteuerten Sicherheitsanalysen zukunftssicher und beschleunigt so die Erkennung, Untersuchung und Reaktion auf Bedrohungen.

Highlights in 9.1/8.19 (alle allgemein verfügbar):

Geplante Angriffserkennung und -aktionen automatisieren Bedrohungsscans nach einem Zeitplan, jeweils mit benutzerdefinierten Filtern, Modellen und Maßnahmen, um wiederkehrende Arbeiten zu reduzieren, die Bedrohungsabdeckung zu verbessern und Untersuchungen zu optimieren.
Angriffserkennung, Persistenz und Teilen bietet eine klare, zugängliche Aufzeichnung aktueller Erkenntnisse, um schnellere und kollaborativere Ermittlungen zu unterstützen.
Die Erkennung und Behebung von Lücken bei der Regelausführung ermöglicht es den Nutzern, die Lücken bei der Ausführung von Erkennungsregeln einfach zu identifizieren und zu schließen und erlaubt Massenaktionen, um das gleichzeitige Füllen mehrerer Lücken und Regeln zu planen.
Natural Language Investigations mit automatischer Validierung ermöglicht es dem KI-Assistenten, die Elastic Abfragesprache zu generieren, zu validieren und sich selbst zu korrigieren – um sicherzustellen, dass sie korrekt ist und relevante Ergebnisse liefert.

Weitere Einzelheiten finden Sie in den Security-Versionshinweisen zu 9.1/8.19.

Die Search AI Platform

Die entwicklerzentrierte, Open Source Search AI Platform ist für Skalierbarkeit und Geschwindigkeit ausgelegt. Alle Nutzer – unabhängig vom Anwendungsfall – können von den Kernverbesserungen profitieren.

Highlights in 9.1/8.19 (alle allgemein verfügbar):

ES|QL ist jetzt vollständig produktionsbereit mit der allgemeinen Verfügbarkeit von zwei wichtigen Features: LOOKUP join, eine leistungsstarke und performante Alternative zum Befehl „enrich“, die Datenarchitekturen vereinfacht, und ES|QL on Cross-Cluster Search (CCS), das auf einer überarbeiteten, robusten Architektur basiert, die Teilergebnisse gegenüber vollständigen Abfragefehlern priorisiert.
Kibana-Nutzererfahrung verbessert sich mit einer einheitlichen Trace-Ansicht in Discover, einklappbaren Abschnitten in Dashboards für eine bessere Organisation und erweiterte Unterstützung von Abfragevariablen für dynamischere Interaktionen mit Kibana-Dashboards.
Failure Store ist ein neuer dedizierter Datenstrom, der automatisch alle Dokumente erfasst und speichert, die während der Ingestion fehlschlagen – wie etwa bei Mapping-Fehlern. Dies ermöglicht es den Nutzern, diese zu analysieren, zu korrigieren und erneut zu ingestieren, anstatt sie unbemerkt zu verlieren.
Global Fleet Management vereinfacht die Verwaltung von Agenten, indem es jetzt die Konsolidierung des Agenten-Upgrade-Managements und der Richtlinienkonfiguration in einer globalen Agentensteuerungsebene mit einer einzigen Benutzeroberfläche ermöglicht, während die Agenten ihre gesammelten Protokolle und Metriken weiterhin direkt an lokale oder regionale Datencluster senden.

Weitere Einzelheiten finden Sie im ES|QL-Blog für 9.1/8.19 und in den Versionshinweisen zu 9.1/8.19.

Jetzt loslegen

Bereit loszulegen?

Elastic 9.1/8.19 ist jetzt auf Elastic Cloud verfügbar – dem gehosteten Elastic Service, der alle neuen Features dieser neuesten Version enthält.

Sie können viele der 9.1/8.19-Features auch in Aktion in unserem Webinar „Was ist neu?“sehen.

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.

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