Nutzen Sie die Unterstützung für mehr als 200 Integrationen, darunter auch für Cloud-Plattformen wie AWS, Microsoft Azure und Google Cloud, um Ihre Infrastruktur nahtlos zu überwachen. Speichern Sie effizient Logdaten und Metriken mit hoher Kardinalität, um mit intuitiven Visualisierungen und schneller Analyse, unterstützt durch vorkonfigurierte Machine-Learning-Jobs und Dashboards, die Problembehebung zu beschleunigen.
Alles, was Sie für den Einstieg in die Nutzung von Metriken mit Elastic Cloud brauchen.
Erste Schritte
Sind Sie bereit für den Einstieg in die Observability? Lernen Sie die Grundlagen der Nutzung des Elastic Stack für Infrastruktur- und Systemmetriken kennen.
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Erfahren Sie, wie Sie Ihre Prometheus-Metriken überwachen und sichern können.
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Der zentralisierte Elastic Agent mit zentralisierter Verwaltung (Fleet) vereinfacht die Erfassung und Verwaltung von Logdaten, Metriken und allen anderen Monitoring-Daten. Stellen Sie Agents bereit, aktualisieren Sie Agent-Konfigurationen und fügen Sie Integrationen für neue Datenquellen hinzu – alles mit nur einem Klick.

Native Elastic-Integrationen oder allgemeine Daten-Shipper wie Fluentd helfen Ihnen, Infrastrukturmetriken aus Ihren Systemen, Ihren Cloud-Deployments, Ihrem Netzwerk und anderen Infrastrukturquellen, wie AWS, Azure, GCP, Kafka und NGINX, zu streamen und zu skalieren. Führen Sie Ihre Infrastrukturmetriken aus Prometheus mit Ihren Logdaten, Traces und Endnutzer-Monitoring-Daten zusammen, um vollständigen Einblick in Ihre Daten zu erhalten.

Nutzen Sie logische und physische Ansichten Ihrer Infrastrukturtopologie. Analysieren Sie aktuelle und historische Performance-Trends für jede Ihrer Infrastrukturkomponenten mit Logdaten, Prozessen, Anwendungs-Performance, Anomalien und Metadaten im jeweiligen Kontext.

Nutzen Sie unbegrenzte Dimensionalität und Kardinalität, um alle Monitoring-Daten in der leistungsfähigen Suchplattform von Elastic zu erkunden und Probleme so schneller beheben zu können. Erkunden Sie schnell Attribute nach Hostname, IP-Adresse und Tags. Und um Performance-Problemen auf den Grund zu gehen, können Sie Ihre Ergebnisse und Visualisierungen so anpassen, wie Sie es für richtig halten.

Reichern Sie Logdaten mit Metadaten an, die Ihnen Kontext für die Problemanalyse geben. Erkennen Sie Trends in Infrastrukturdaten und korrelieren Sie sie mit anderen Quellen, wie Logdaten und Traces. Fördern Sie die Zusammenarbeit und erhöhen Sie die Teameffizienz, indem Sie die Zeit bis zur Problemlösung verkürzen.
