KI für SREs

Erkennen Sie automatisch Probleme, ergreifen Sie empfohlene Maßnahmen und lösen Sie Probleme schneller mit Machine Learning (ML) und generativer KI.

Geführte Demo

Ihr stets verfügbarer Teamkollege für den Betrieb

Stellen Sie Fragen in natürlicher Sprache und erhalten Sie präzise Antworten – basierend auf Ihren Beobachtungsdaten, ML-Jobs und internem Wissen wie Runbooks oder vergangenen Vorfällen.

KERN-KI-TECHNOLOGIE

Wie wir Beobachtbarkeitsdaten in operative Intelligenz umwandeln

Elastic AI versteht Ihre Daten – und weiß, was damit zu tun ist.
  • DIALOGORIENTIERTE KI

    Chatbasierte Ermittlungen

    Untersuchen Sie komplexe Probleme und beheben Sie diese schneller durch integrierte Konversationen in natürlicher Sprache mit einem KI-Assistenten für die Beobachtbarkeit.

  • RETRIEVAL-AUGMENTED GENERATION (RAG)

    RAG bleibt authentisch

    Die GenAI-Funktionen von Elastic werden von RAG unterstützt, das aus Ihren tatsächlichen Beobachtbarkeitsdaten und Wissensdatenbanken abruft. Das bedeutet, dass die Reaktionen frei von Halluzinationen und auf Ihre Umgebung zugeschnitten sind.

  • AGENTISCHE WORKFLOWS

    KI, die handelt

    Lösen Sie Probleme schneller mit einem KI-Assistenten, der native Produktaktionen auslöst, um interaktiv Visualisierungen, Abfragen und Dashboards zu erstellen, ohne den Kontext zu wechseln.

  • INLINE-UNTERSTÜTZUNG

    Immer verfügbarer eingebetteter Kontext

    Erhalten Sie Antworten, bevor Sie fragen. Proaktive GenAI-Einblicke, die in die Benutzeroberfläche eingebettet sind, kommentieren automatisch Logs, Ablaufverfolgungen und Fehler, um Untersuchungen zu beschleunigen.

  • MASCHINELLES LERNEN (ML)

    Datenagnostische ML-Engine

    Erkennen Sie Anomalien, prognostizieren Sie Trends und identifizieren Sie Ausreißer mit konfigurationsfreiem maschinellem Lernen. Elastic bewahrt den konsistenten Kontext aller Signale und ermöglicht so Musteranalysen und Korrelationen für alle Datentypen.

  • Search AI Platform

    Auf Offenheit angelegt

    Neben der nativen Unterstützung für OpenTelemetry integriert Elastic Open-ML-Modelle und unterstützt benutzerdefinierte Ingest-Pipelines, sodass Sie die Flexibilität haben, KI zu Ihren Bedingungen einzusetzen – alles innerhalb einer offenen und skalierbaren Such-KI-Plattform.

MACHINE LEARNING

Das steht unter der Haube

Die Elastic Machine Learning Engine ist so konzipiert, dass sie alle Daten in jeder Größenordnung und für jeden Anwendungsfall verarbeitet – ohne Einschränkungen in Bezug auf Dimensionalität oder Kardinalität. Der Zugriff erfolgt über intuitive Assistenten, die sowohl für Anfänger als auch für Experten entwickelt wurden.

  • Das gängige Open-Source-Schema (ECS) und die flexiblen Ingest-Pipelines von Elastic machen es einfach, Daten für bessere ML-Ergebnisse zu transformieren, anzureichern und zu normalisieren.

  • Elastic hat über 100 sofort einsatzbereite Anomalieerkennungsjobs, die automatisch Trends, Periodizität und Basisverhalten in den Bereichen Log-Analyse, APM, Nutzererfahrung und Infrastrukturüberwachung erlernen.

  • Elastic verwendet sowohl unüberwachtes Lernen (z. B. Clustering, Bayes'sche Modellierung und Korrelationsanalyse) als auch überwachte Techniken (z. B. Klassifizierung und Regression) für eine Vielzahl von Erkennungs-, Annotations- und Vorhersageaufgaben.

Erfahren Sie, warum sich Unternehmen wie Ihres für Elastic Observability entscheiden

Von der Ursache bis zur Lösung, beschleunigt durch KI.

  • Kunden-Spotlight

    Dish Media nutzt Elastic, um Anomalien in Echtzeit zu erkennen, die Lösungszeiten von Stunden auf Minuten zu verkürzen und Entwicklern sofortigen Zugriff auf die benötigten Daten zu geben – alles aus einer einheitlichen Ansicht.

  • Kunden-Spotlight

    Mithilfe des Elastic AI Assistant konnte Hexaware die Teameffizienz um 50 % steigern, da die Teams nun in der Lage sind, benutzerdefinierte Diagramme in Minuten statt in Stunden zu erstellen. Mit Elastic Machine Learning sanken die Fehlalarme um 96 %.

  • Kunden-Spotlight

    Informatica wendet das integrierte Elastic Machine Learning auf Datenbank-, Netzwerk- und Kubernetes-Logs an, um proaktiv Anomalien zu erkennen und Probleme schneller zu lösen und gleichzeitig die Kosten für Beobachtbarkeit und Sicherheit um 50 % zu senken.