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.
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.
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.
Daten bereitstellen. Wir machen den Rest.
Keine Pipelines pflegen – einfach Logs versenden.
Keine Datenverluste – mit dem leistungsstarken Datenspeicher von Elastic bleibt der volle Kontext erhalten.
Kein manuelles Sichten – die KI hebt die relevanten Signale hervor, sodass Sie sich auf die Problemlösung konzentrieren 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
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Häufig gestellte Fragen
Warum sind Logs wichtig?
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.
Was läuft heutzutage schief mit der Beobachtbarkeit?
Was läuft heutzutage schief mit der Beobachtbarkeit?
Mit zunehmender Komplexität der Anwendungen explodieren auch der Umfang und die Vielfalt der Logs. Die Speicherung von Logs ist mittlerweile zu teuer und die Wertschöpfung daraus zu schwierig. Die Industrie hat darauf reagiert, indem sie detaillierte Log-Daten als Belastung betrachtet, wichtige Zusammenhänge außer Acht lässt und das Signal mit dem Rauschen wegwirft. Die Teams haben daher mit Unmengen an Dashboards und Warnmeldungen zu tun, die ihnen nicht den Grund oder die benötigten Antworten liefern, oder sie verbringen ihre Zeit mit der Wartung fragiler Pipelines, anstatt Probleme zu lösen.
Worin unterscheiden sich Streams von herkömmlichen Ansätzen der Beobachtbarkeit?
Worin unterscheiden sich Streams von herkömmlichen Ansätzen der Beobachtbarkeit?
Im Gegensatz zu herkömmlichen Beobachtbarkeitslösungen, die Logs hinter Metriken und Traces als zweitrangig behandeln, macht Streams Logs zu einem primären Signal sowohl für die Erkennung als auch für die Untersuchung, was Ihnen hilft, schneller zu einer Lösung zu finden. Durch KI-gesteuerte Workflows werden Logs nutzbar und verwertbar, indem sie den Grund hervorheben, was bei herkömmlichen Tools zur Beobachtbarkeit fehlt. SREs können so Vorfälle schneller lösen, ohne sich wochenlang mit Daten und dem Aufbau komplexer Pipelines beschäftigen zu müssen.
Welche Arten von Problemen tauchen bei Significant Events auf?
Welche Arten von Problemen tauchen bei Significant Events auf?
Significant Events erkennt automatisch kritische Anomalien und Muster in Ihren Logs, wie z. B. Fehler aufgrund von unzureichendem Arbeitsspeicher, Serverabstürzen, Start-/Herunterfahrereignissen und anderen betrieblichen Änderungen. SREs werden dadurch frühzeitig gewarnt und haben einen klaren Ausgangspunkt für die Untersuchung. Ereignisse sind systemspezifisch (z. B. Apache Spark) und werden kontextabhängig automatisch gekennzeichnet. Sie können sie direkt in der Benutzeroberfläche filtern, gruppieren oder erkunden.
Wie hilft Streams SREs, die Zeit für das Pipeline-Management zu reduzieren?
Wie hilft Streams SREs, die Zeit für das Pipeline-Management zu reduzieren?
Streams verwendet KI, um das Parsen, Anreichern, Partitionieren und Schema-Updates zu vereinfachen, sodass komplexe Grok-Muster oder benutzerdefinierte Pipelines nicht mehr gepflegt werden müssen. SREs können innerhalb von Minuten mit der Untersuchung von Problemen beginnen, anstatt Wochen mit der Einrichtung von Pipelines und der Datenaufbereitung zu verbringen.
Wie hilft Streams bei der Kontrolle der Speicherkosten?
Wie hilft Streams bei der Kontrolle der Speicherkosten?
Durch die Hervorhebung der wichtigsten Logs und die automatische Strukturierung der Daten zum effizienten Speichern ermöglicht Streams SREs, wertvolle Daten zu behalten, ohne wichtige Informationen zu verwerfen, wodurch die gesamten Speicherkosten gesenkt werden.
Muss ich meine bestehenden Pipelines umschreiben, um Streams verwenden zu können?
Muss ich meine bestehenden Pipelines umschreiben, um Streams verwenden zu können?
Nein. Streams arbeitet mit Ihren bestehenden Datenquellen und Ingestion-Punkten. Es kann im Laufe der Zeit Pipelines erweitern oder ersetzen, ohne Ihre aktuellen Workflows zu beeinträchtigen.
Kann Streams Splunk oder andere ältere Logging-Tools ersetzen?
Kann Streams Splunk oder andere ältere Logging-Tools ersetzen?
Ja. Durch Streams werden komplexe Pipelines, teure Ingestion und manuelle Log-Korrelation überflüssig. Es bietet unmittelbare Einblicke, die KI-gesteuerte Erkennung von Ereignissen und kostengünstigen Speicherplatz. Damit stellt es eine moderne Alternative zu älteren Lösungen dar.