Konsumieren und verarbeiten Sie große, skalierbare Mengen an Observability-Daten, um rasch die für Ihr Unternehmen relevantesten Daten herauszufiltern. Elastic Observability nutzt Domain-spezifisches Machine Learning und Anomalieerkennung, um arbeitsintensive Fehlersuche zu reduzieren und Triage-Aktivitäten zu rationalisieren, damit Ihre Teams sich auf Innovationen und zukünftige Transformationen konzentrieren können.
Warum Sie AIOps als Teil Ihrer Observability-Routine benötigen
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Elastic ist „Strong Performer“ bei „Forrester Wave™: AIOps, Q4 2022
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Wenden Sie überwachtes und unüberwachtes Machine Learning auf jede Art von Log, Trace, Ereignis oder Metriken an, egal ob geschäftlich oder betrieblich. Erkennen Sie Ausreißer und Anomalien, sagen Sie Trends voraus, ermitteln Sie Muster, kategorisieren Sie Logs und mehr, mit Domain-spezifischen Funktionen. Wählen Sie aus einer umfassenden Bibliothek vorkonfigurierter ML-Modelle − alternativ können Sie Ihre eigenen erstellen, testen und bereitstellen. Bringen Sie Regressionen zwischen Versionen zu Tage und identifizieren Sie nachgelagerte Auswirkungen von Änderungen auf Apps oder die Infrastruktur in sich schnell ändernden, auf Microservices basierenden, Cloud-nativen Umgebungen.
Mit einer Machine Learning-Engine, die sowohl leistungsstark als auch skalierbar ist, können Sie innerhalb von Minuten Antworten aus Petabytes an Observability-Daten gewinnen. Demokratisieren Sie ML und Analytics für die Mitglieder Ihrer Organisation, die keine Datenwissenschaftler sind, wie SRE-Teams und Geschäftskunden, mit vorkonfigurierten Modellen für häufige Anwendungsfälle, benutzerfreundliche, durch Assistenten unterstützte Workflows zur Vereinfachung der benutzerspezifischen Anpassung und einem integrierten Tool für die Datenerkundung. Offene ML-Modelle bieten erfahrenen Nutzern die Flexibilität, „unter die Haube“ zu blicken und nach Wunsch benutzerspezifische Änderungen vorzunehmen.
Lassen Sie sich automatisch die Attribute der Datensätze Ihrer Anwendung und Infrastruktur anzeigen, die mit hoher Latenz oder Fehlerträchtigkeit von Transaktionen in Zusammenhang stehen und damit die Gesamt-Performance Ihres Dienstes am meisten beeinträchtigen. Auf Machine Learning basierende Zuordnungen können unbekanntes Unbekanntes in Ihren Observability-Daten offenlegen, damit Sie Ursachen rascher ermitteln können. Beschleunigen Sie Ihre Analysen und ergreifen Sie Maßnahmen, indem Sie Millionen von Zeilen unstruktrierter Log-Daten mit der automatischen Log-Klassifizierung auf einige wenige Kategorien minimieren. Nutzen Sie die automatische Anomalieerkennung zur Identifizierung typischer Muster in den Logs, herabgestufter Services, Spitzen bei Log-Raten, ungewöhnlicher Transaktionen oder einer zunehmenden Nutzung von Ressourcen.
Lassen Sie sich Warnmeldungen schicken, wenn Anomalien erkannt werden, die bestimmte Bedingungen erfüllen. Starten Sie einen Fall, um den Incident-Management-Prozess einzuleiten, indem Sie Dienstprobleme direkt in Elastic Observability öffnen und verfolgen. Nutzen Sie die vorkonfigurierten Integrationen für PagerDuty, ServiceNow, Jira, Microsoft Teams, Slack und E‑Mail, um Ihre Alerts mit konkreten Aktionen zu verknüpfen. Mit der leistungsfähigen Webhook-Ausgabe in Elastic Stack können weitere Drittanbietersysteme einbezogen werden, die für Ihr Unternehmen wichtig sind und sich in die Workflows Ihres Teams integrieren lassen.
Transformieren Sie mit Elastic Observability Ihre Daten in verwertbare Erkenntnisse.