Echtzeit-Einblicke in Ihr Kubernetes-Ökosystem

Führen Sie Logdaten, Metriken und Traces aus Ihrem Kubernetes-Cluster – und den Workloads, die auf ihm laufen – in einer zentralen Lösung zusammen. Mit dynamischer Diensterkennung, zentraler Agent-Verwaltung und angereicherten Telemetriedaten aus Ihren Clustern können Sie schnell Probleme mit Ihren Anwendungen, Ihren Diensten und Ihrer Umgebung identifizieren.

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Automatisches Erkennen dynamischer Workloads

Wo die Workloads dynamisch sind, muss auch das Monitoring dynamisch sein. Und wenn Sie Anwendungen in Containern ausführen, werden sie kurzlebig. Durch die automatische Erkennung behalten Sie Ihre Kubernetes-Dienste und ‑Komponenten stets im Blick, gleich, wo sie ausgeführt werden, und dank Metadatenanreicherung beim Ingestieren können Sie gemeinsame Attribute des Systems filtern, verfolgen und identifizieren.

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Unterstützung für offene Standards

Nutzen Sie native Tools zum Ingestieren von Logdaten, Metriken und Traces mit Unterstützung für offene Standards, einschließlich OpenTelemetry für Metriken und Traces, und mehrere Ingestionsoptionen für Prometheus-Metriken, einschließlich Unterstützung für PromQL-Abfragen für das Erfassen von Metriken.

In Minutenschnelle loslegen

Dank zentraler Verwaltung durch Fleet und Elastic Agent sind es nur einige wenige Klicks bis zur Full-Stack-Kubernetes-Observability – mit Unterstützung für Hunderte von vorkonfigurierten Diensten oder Diensten mit benutzerdefinierten Datenformaten. Und wenn Sie mit Laufzeitfeldern arbeiten, müssen Sie noch nicht einmal das Format vorab kennen.

Tiefgreifende Analysen Ihres gesamten Ökosystems

Verschaffen Sie sich tiefe Einblicke in Ihren Kubernetes-Cluster und die auf ihm laufenden Dienste, einschließlich der Kubernetes-Knoten, der Steuerungsebenenkomponenten und Ihrer Workloads. Gelangen Sie schnell zu zugehörigen Logdaten, Metriken und Traces mit zugehörigem Kontext, um Fehler schneller und effizienter finden und beseitigen zu können.

Im Meer der Pods zurechtfinden

Eine korrelierte und kontextualisierte Benutzeroberfläche für die Ad-hoc-Analyse reduziert die Komplexität verteilter Microservice-Architekturen und hilft dabei, Probleme aufzuspüren.

  • Verwertbare Erkenntnisse

    Grenzwertbasiertes Alerting bietet eine einfache Möglichkeit, die Performance und Verfügbarkeit in Bezug auf Ihre SLOs/SLAs zu verfolgen. Fehlerbudgets geben Auskunft darüber, wann Sie neue Features und Updates in Ihrem Ökosystem bereitstellen müssen.

  • Unbekannte Unbekannte finden

    Die Machine-Learning-basierte Anomalieerkennung hilft Ihnen, Ausreißer bei den Reaktionszeiten oder Fehlerquoten aufzuspüren. Und dank Logkategorisierung können Sie problembehaftete Dienste oder Geografien zutage fördern und so die unbekannten Unbekannten in Ihren Logdaten aufdecken.

  • Automatische Korrelation

    Analysieren Sie problematische Transaktionen und lassen Sie Faktoren, die zu diesen Problemen führen, automatisch identifizieren, um die Ursachen von Problemen zu finden – gleich, ob sie mit einer Anwendung, der Umgebung oder einem konkreten Pod zu tun haben.

Kubernetes-Architekturen ganz ohne Bauchschmerzen bereitstellen und betreiben

Elastic Observability hilft dabei, die Komplexität hochgradig verteilter Cloud-nativer Anwendungen zu reduzieren.

  • Elastic Observability

    Führen Sie Logdaten, Metriken und APM-Traces, egal wie groß, in einem zentralen Stack zusammen.

  • Cloud-nativ

    Zentralisierte und verwertbare Observability-Ergebnisse für Ihren Cloud-nativen Technologie-Stack.

  • Cloud-Monitoring

    Ermöglichen Sie das proaktive Erkennen und Lösen von Problemen in immer komplexeren hybriden und Multi-Cloud-Ökosystemen.