Auf Wiedersehen Log-Sumpf, hallo Streams!

Streams vereint KI-gestütztes Parsing, intelligente Organisation von Logs und proaktive Ereigniserkennung in einem einfachen, intuitiven Workflow, sodass Sie sich auf die Lösung von Problemen konzentrieren können, anstatt sich mit Pipelines herumzuschlagen.

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Kernfähigkeiten

Chaos → Klarheit

SREs haben mit Unmengen an Warnmeldungen und brüchigen Pipelines zu tun, weil der Grund hinter den meisten Vorfällen in chaotischen, kontextreichen Logs verborgen bleibt. Streams verwandelt dieses Chaos in Minutenschnelle in Klarheit und gibt Ihnen die benötigten Antworten, um Logs zu Ihrer ersten Anlaufstelle für Untersuchungen zu machen.

  • LOG-PARSING & -STRUKTURIERUNG

    Die Log-Pipeline zähmen

    Verwandeln Sie chaotische Log-Zeilen in strukturierte, abfragbare Daten. Streams verwendet KI, um Muster zu finden, Felder zu extrahieren und Ihre Logs automatisch zu partitionieren – so wird das Rauschen ausgeblendet, bevor die Untersuchung beginnt.

  • SIGNIFICANT EVENTS

    Untersuchungen in Minuten

    Beginnen Sie Ihre Untersuchungen mit Logs. Significant Events verwendet agentische KI, um automatisch zu beobachtende Signale zu kennzeichnen, unter anderem Fehler, Anomalien oder Ablaufzeiten von Zertifikaten, sodass Sie sich auf die Ursache konzentrieren können, ganz ohne Unordnung.

  • AGENTLESS INGEST

    Senden Sie uns einfach Ihre Logs

    Ingestieren Sie beliebige Logs aus beliebigen Quellen, von OpenTelemetry, Fluentd oder über die Ein-Klick-Integrationen von Elastic. Sie können direkt zu unserem /log-Endpoint streamen – keine Agenten erforderlich.

  • OPTIMIERTE AUFBEWAHRUNG

    Skalieren ohne Ballast

    Streams läuft auf Elasticsearch, der weltweit beliebtesten Open Source Suchplattform, die entwickelt wurde, um massive Log-Volumen zu verarbeiten, ohne die Leistung zu beeinträchtigen, Daten zu verlieren oder Kosten explodieren zu lassen.

Angetrieben durch Agenten-KI
In Elastic organisieren agentenbasierte Workflows Logs, decken bedeutende Ereignisse auf und leiten Untersuchungen. In Kombination mit dem organisatorischen Kontext aus Ihren Wissensdatenbanken und Runbooks, schnellen ES|QL Abfragen und Machine Learning verwandelt agentische KI Rohprotokolle in eine sofort nutzbare Quelle der Wahrheit.

ANGELEITETE DEMO

Von Rohprotokollen zu echten Antworten

Vom Ingest bis zur Untersuchung vereinfacht und automatisiert Streams die Erstellung benutzerdefinierter Pipelines und die manuelle Extraktion von Feldern, sodass Sie saubere, strukturierte und hochpräzise Daten erhalten und die Nadel im Heuhaufen finden können.

Log-Verwaltung leicht gemacht

Vergessen Sie das mühsame Durchsuchen von Petabytes an Log-Dateien. Streams erkennt Muster, die Menschen nicht sehen können, analysiert, partitioniert und strukturiert Logs und zeigt wichtige Ereignisse mit KI an.

Elastic
Ihre aktuelle Lösung
Log-Parsing und -Anreicherung
Streams strukturiert und bereichert Rohprotokolle mit KI – keine manuellen Pipelines oder regulären Ausdrücke erforderlich. Metadaten, Felder und Einblicke werden automatisch hinzugefügt.
Manuelles Parsen und Regex-Setup erforderlich. Eingeschränkte oder keine Unterstützung für generative KI. Die grundlegende Anreicherung hängt von statischen Regeln oder benutzerdefiniertem Code ab.
Log-Partitionierung und -Organisation
Streams verwendet agentische KI, um Logs intelligent zu partitionieren und weiterzuleiten, indem sie nach Typ, Quelle oder Inhalt organisiert werden.
Statische Indizes oder manuelles Routing – keine adaptive Partitionierung.
Schnellere Untersuchungen
Significant Events verwendet eine intelligente KI, um wichtige Log-Ereignisse ohne manuelle Einrichtung hervorzuheben.
Erfordert manuelle Konfiguration oder ML-Add-ons zur Erkennung von Anomalien. Verlässt sich auf Dashboards und manuelle Suchen, um Muster zu finden.
Vereinfachter Ingest – keine Pipeline-Probleme mehr.
Komplexe Ingest-Pipelines überspringen – keine Agenten erforderlich. Senden Sie die Daten einfach an /logs, Streams kümmert sich um das Parsen und Weiterleiten. Automatische OTel-native Schema-Konvertierung.
Manuelle Pipelines und Feld-Mappings sind für jede Datenquelle erforderlich.
Effiziente Speicherung und skalierte Leistung
Streams hilft SREs dabei, die wichtigsten Daten zu ermitteln und zu speichern. Elasticsearch wurde für massive, verrauschte Datensätze optimiert und zeichnet sich durch hohe Komprimierung und horizontale Skalierbarkeit aus.
Skalieren bedeutet oft, Pipelines neu zu gestalten, Daten zu verwerfen oder mehr für den Ingest zu bezahlen.
Schnelle, flexible Abfragen
ES|QL ermöglicht blitzschnelle Abfragen über Petabyte an Daten. Komplexe Abfragen können von agentischer KI automatisch aus in natürlicher Sprache beschriebenen Anwendungsfällen generiert werden.
Langsame Abfragesprachen mit steilen Lernkurven.
Log-Parsing und -Anreicherung
Log-Partitionierung und -Organisation
Schnellere Untersuchungen
Vereinfachter Ingest – keine Pipeline-Probleme mehr.
Effiziente Speicherung und skalierte Leistung
Schnelle, flexible Abfragen
Elastic
Ihre aktuelle Lösung
Streams strukturiert und bereichert Rohprotokolle mit KI – keine manuellen Pipelines oder regulären Ausdrücke erforderlich. Metadaten, Felder und Einblicke werden automatisch hinzugefügt.
Manuelles Parsen und Regex-Setup erforderlich. Eingeschränkte oder keine Unterstützung für generative KI. Die grundlegende Anreicherung hängt von statischen Regeln oder benutzerdefiniertem Code ab.
Streams verwendet agentische KI, um Logs intelligent zu partitionieren und weiterzuleiten, indem sie nach Typ, Quelle oder Inhalt organisiert werden.
Statische Indizes oder manuelles Routing – keine adaptive Partitionierung.
Significant Events verwendet eine intelligente KI, um wichtige Log-Ereignisse ohne manuelle Einrichtung hervorzuheben.
Erfordert manuelle Konfiguration oder ML-Add-ons zur Erkennung von Anomalien. Verlässt sich auf Dashboards und manuelle Suchen, um Muster zu finden.
Komplexe Ingest-Pipelines überspringen – keine Agenten erforderlich. Senden Sie die Daten einfach an /logs, Streams kümmert sich um das Parsen und Weiterleiten. Automatische OTel-native Schema-Konvertierung.
Manuelle Pipelines und Feld-Mappings sind für jede Datenquelle erforderlich.
Streams hilft SREs dabei, die wichtigsten Daten zu ermitteln und zu speichern. Elasticsearch wurde für massive, verrauschte Datensätze optimiert und zeichnet sich durch hohe Komprimierung und horizontale Skalierbarkeit aus.
Skalieren bedeutet oft, Pipelines neu zu gestalten, Daten zu verwerfen oder mehr für den Ingest zu bezahlen.
ES|QL ermöglicht blitzschnelle Abfragen über Petabyte an Daten. Komplexe Abfragen können von agentischer KI automatisch aus in natürlicher Sprache beschriebenen Anwendungsfällen generiert werden.
Langsame Abfragesprachen mit steilen Lernkurven.

Häufig gestellte Fragen

Warum sind Logs wichtig?

Logs sind das am weitesten verbreitete und kontextreichste Signal in Ihrem Stack. Jedes System erzeugt Logs. Logs liefern die rohen, detaillierten Informationen, die benötigt werden, um genau zu verstehen, warum ein Problem aufgetreten ist und wie es behoben werden kann. Aus diesem Grund sind sie die primäre Informationsquelle für die Fehlerbehebung und Untersuchung.