Elastic Metrics
Sie nutzen den Elastic Stack bereits für Logdaten? Mit ein paar Schritten können Sie ihn auch für Infrastrukturmetriken verwenden. Elasticsearch erweitert seine populären Suchfunktionen im Bereich der Logdatensuche auf Metriken aus mehreren Quellen über die gesamte Infrastruktur hinweg.
Sehen Sie sich an, wie Sie mit der Nachverfolgung Ihrer Infrastrukturlogdaten und Metriken im Elastic Stack loslegen können.
Video ansehenInformieren Sie sich, wie Sie mit Elasticsearch Service schnell und einfach eine Observability-Initiative auf die Beine stellen können.
Video ansehenLernen Sie die Grundlagen der Arbeit mit Metrikdaten und dem Elastic Stack kennen.
Training ansehenNeu
In 7.10 können Sie mit einigen wenigen Klicks Anomalieerkennung für Pods und Hosts hinzufügen. Und es gibt ein neues Google Cloud-Abrechnungsmodul.
Gleich, ob Sie Server, Docker-Container, die Kubernetes-Orchestrierung, Prometheus-artige Metriken oder Anwendungstelemetriedaten überwachen – es gibt ein Metricbeat-Modul, mit dem Sie in Minutenschnelle loslegen können. Dabei werden die Daten nativ mit Ihren Logs korreliert. Nicht schlecht, oder? Eine Liste aller standardmäßigen Metrikenintegrationen finden Sie hier.
Experimentieren Sie mit Dimensionen, Tags, Kardinalität und Feldern. Elastic macht Ihnen keine Vorschriften, wie und in welchem Umfang Sie Ihre Daten analysieren sollen. Im Gegenteil: Sie können kontinuierlich und schnell Attribute (wie Hostname, IP-Adresse und Tags) untersuchen – und das in großem Umfang, nach Ihren Anforderungen, in beliebiger Reihenfolge und in der Visualisierung, die Ihnen gefällt. Und Beats und deren Module kümmern sich für Sie um das Sammeln, Parsen und Taggen der entsprechenden Daten. Sie können auch Dashboards und Machine-Learning-Jobs erstellen.
Unsere Suche geht weit über den invertierten Index hinaus. Wir haben neue Datentypen entwickelt, BKD-Bäume implementiert und einen spaltenorientierten Datenspeicher hinzugefügt. Das alles resultiert in einer effizienteren Datenstrukturierung für eine schnellere Suche, eine geringere Arbeitsspeicherbeanspruchung sowie weniger Speicherbedarf auf Datenträgern. Oder anders formuliert: Sie haben auch bei Petabytes von Daten blitzschnellen Zugriff auf Felder und Werte.
Konsolidieren Sie Daten aus Hunderten von Prometheus-Instanzen, um eine globale Ansicht Ihrer aus geografisch verteilten Endpoints gewonnenen Daten zu erhalten. Führen Sie Ihre Metriken aus Prometheus mit Ihren Log- und APM-Daten in Elasticsearch zusammen und analysieren Sie sie alle in Kibana. Sie können Metricbeat mit dem Prometheus-Server oder direkt mit den Prometheus-Exportern verbinden.
Gewinnen Sie eine ganz neue Sichtweise auf Ihre Infrastruktur – mit Perspektiven, die für Ihre Topologie relevant sind. Lassen Sie sich nach CPU, Arbeitsspeicher oder Netzwerk-Traffic geordnete Daten zur aktuellen und historischen Performance anzeigen. Dringen Sie dann mit dem Metrics Explorer noch tiefer ein und erstellen Sie Zeitreihendiagramme auf der Basis der Aggregation Ihrer Wahl. Wählen Sie die Felder aus, die im Diagramm dargestellt werden sollen, teilen Sie Ihre Daten auf, um sie in Teildiagrammen zu präsentieren, fügen Sie optionale Filter hinzu und nutzen Sie dann den Time Series Visual Builder, um Ihre Visualisierungen anzureichern.
Sie können sich Zusammenfassungen Ihrer Metriken anzeigen lassen, ohne dazu den Elastic Stack verlassen zu müssen. Die leistungsfähige Unterstützung von Rollups in Elasticsearch und Kibana ermöglicht Platzeinsparungen und schnellere Abfragen ohne Abstriche bei der Genauigkeit.
Je mehr Daten verarbeitet werden müssen, desto leichter kann es passieren, dass problematische Datenpunkte in der Masse von Durchschnittswerten, Messungen und Gesamtwerten untergehen. Durch Definieren von Machine-Learning-Jobs, was mit ein paar Mausklicks erledigt ist, können Sie sofort damit beginnen, Anomalien in Ihren Daten zu entdecken. Wenn Sie dann noch Alerts erstellen, können Sie schnell eingreifen, wenn einmal etwas nicht nach Plan läuft.
PREISE
Egal, ob Sie Elastic gerade erst kennenlernen oder weiter mit Elastic wachsen möchten – bei der Art und Weise, wie Sie unsere Produkte nutzen, sollten Sie sich nicht eingeschränkt fühlen. Daher bezahlen Sie bei uns nur für die Ressourcen, die Sie benötigen, und Sie können sie so nutzen, wie Sie es für richtig halten.
SignUpCTA
Wir helfen Ihnen in jeder Phase, von der technischen Migrationsunterstützung bis hin zu Schulungen für Analysten direkt von unseren Elastic-Experten.
Mit einer Neuinstallation können Sie direkt loslegen. Wenn Sie Fragen haben, sehen Sie sich die Elastic Metrics-Dokumentation an oder besuchen Sie unser Elastic Metrics-Forum.
- Hosted
- Download
- System
- Apache
- MongoDB
- Docker
- Kubernetes
Metricbeat created an index pattern in Kibana with defined fields, searches, visualizations, and dashboards. In a matter of minutes you can start viewing CPU and memory utilization, and process-level statistics.
Metricbeat modules have defaults and configurations for each system they connect to. See the documentation for supported versions and configuration options.
Um branchenführende Webredundanz und Geschwindigkeit bereitstellen zu können, muss die Zeitreihendatenbank von NS1 unglaubliche Mengen an Telemetriedaten aus einer global verteilten Infrastruktur erfassen und analysieren, die verschiedene Systeme, Anbieter und Drittintegrationen umfasst.
Das ist nicht das einzige Unternehmen, das Elastic für die Arbeit mit Zahlen nutzt. Weitere Kundenbeispiele
Anerkannt, genutzt und geliebt von
Haben Sie Netzwerkdaten? Infrastrukturlogs? APM-Traces? Ingestieren und modellieren Sie sie zusammen mit Ihren Metriken und nutzen Sie das kostenlose und offene Elastic Observability, um Ihre Analysen anzureichern, Workflows zu optimieren und die Architektur schlanker zu gestalten.
