Full-Signal-Observability zu den halben Kosten
Elastic Observability kann Daten im Petabyte-Bereich zu den halben Kosten von Datadog verarbeiten, sodass agentische KI das vollständige Bild über Logs, Metriken und Traces hinweg erhält, um Probleme schnell zu erkennen und zu beheben.
Beobachtbarkeit im KI-Maßstab
KI- und cloudnative Workloads erzeugen mehr Telemetriedaten, als Teams sich leisten können zu speichern. Das Ergebnis: blinde Flecken, die das Incident-Management und die Ursachenanalyse beeinträchtigen.
Erstklassige Effizienz für Logs, Metriken und Traces
Behalten Sie alles. Elasticsearch packt mehr Telemetriedaten in weniger Speicher, hält die Kosten niedrig und die Leistung hoch – selbst bei Daten mit hoher Kardinalität.
Ihre Logs haben die Antwort. Elastic findet sie.
Elastic extrahiert aus Rohtelemetriedaten Struktur, Bedeutung und operativen Kontext und verwandelt ein reaktives Signal, das nur Experten nutzen können, in ein proaktives.
KI-gestützte Untersuchungen mit vollem Kontext
Elastic bietet KI-SRE-Agenten und ML den denkbar reichhaltigsten Kontext, um Untersuchungen durchzuführen, Ursachen aufzudecken und die Problembehebung mit einer Transparenz zu automatisieren, mit der Teams die Kontrolle behalten.
OpenTelemetry-first und Prometheus-nativ
Ingestieren Sie Daten aus beliebigen Quellen. Elastic ist von Grund auf offen konzipiert, schema-agnostisch, Prometheus-nativ und auf OpenTelemetry (OTel) aufgebaut.
Eine Plattform für alles
Alle Signale, eine zentrale Informationsquelle. Verbinden Sie Ihre Daten mit mehr als 550 Integrationen mit nur einem Klick für Clouds, CI/CD, Datenbanken und mehr.
Erstklassige Effizienz
KI ist nur so gut wie die Datenplattform, die sie antreibt. Von der Speicherarchitektur bis zur Abfrageleistung wurde jeder Teil von Elasticsearch für einen bestimmten Zweck entwickelt.
Erfahren Sie, wie wir Elasticsearch als führenden spaltenbasierten Metrik-Datenspeicher neu aufgebaut haben.
LogsDB-Indexmodus
Ein speziell entwickelter Indexmodus für Log- und Trace-Daten. Intelligente Sortierung nach host.name und @timestamp verbessert die Kompression dramatisch. Synthetic _source rekonstruiert Felder auf Anfrage.
Metriken zur Abfrageleistung
ES|QL liefert Antworten für Millionen von Zeitreihenmetriken in weniger als einer Sekunde – der Geschwindigkeit, die KI-Untersuchungen verlangen.
Metriken zur Speichereffizienz
Speichern Sie mehr Daten für einen reichhaltigeren KI-Kontext zu niedrigeren Kosten durch Doc-Value-Skipper, Synthetic ID und Seq_No-Trimming – 6,6-fache Verbesserung im Vergleich zum Vorjahr.
Von Daten zu Antworten – kein langes Suchen erforderlich
Von der Log-Analyse bis hin zu agentenbasierten Untersuchungen: Elastic Observability basiert auf der realen Denk- und Arbeitsweise von SREs im Bereitschaftsdienst.
Erkennen Sie Anomalien und beschleunigen Sie die Fehlerbehebung bei verteilten Microservices, serverlosen Funktionen, KI-Modellen, Drittanbieter-APIs und mehr.
Was Analysten über Elastic Observability sagen
Innovationstreiber für 75 % der Fortune 100-Unternehmen
„Mit Elastic Observability können wir Netzausfälle verringern oder verhindern, Ursachen schneller ermitteln und Einblicke in das Netzverhalten erhalten. Das führt zu einer deutlichen Reduzierung der Zahl der Netzprobleme und zu einer höheren Kundenzufriedenheit.“
„Mit Elastic Observability können wir Netzausfälle verringern oder verhindern, Ursachen schneller ermitteln und Einblicke in das Netzverhalten erhalten. Das führt zu einer deutlichen Reduzierung der Zahl der Netzprobleme und zu einer höheren Kundenzufriedenheit.“
Erwin Halmans, Project Manager, Data Driven Network Operations and Assurance
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Häufig gestellte Fragen
Was ist Beobachtbarkeit?
Beobachtbarkeit bezieht sich auf die Erfassung und Analyse von Telemetriedaten wie etwa Logs, Metriken und Traces aus einer Vielzahl von Quellen, um detaillierte Einblicke in das Verhalten von Infrastruktur und Anwendungen zu liefern, die in Ihren Umgebungen ausgeführt werden.
Was ist der Unterschied zwischen Beobachtbarkeit und Monitoring?
Beobachtbarkeit kann man sich als Evolution des Monitorings für moderne Anwendungen vorstellen. Im Grunde genommen handelt es sich dabei um die Fähigkeit von Anwendungen und Infrastruktur, mittels verwertbarer Logdaten, veröffentlichter Metriken und verteilter Traces Informationen über ihren inneren Zustand preiszugeben. Durch die Kombination aus Erfassung, Umwandlung, Korrelierung, Analyse und Visualisierung von Telemetriesignalen ist Beobachtbarkeit als Herangehensweise besser für die Komplexität und Größe cloudnativer Umgebungen geeignet als das herkömmliche Monitoring. Elastic Observability vereint all diese Funktionen auf einer zentralen Plattform. Observability erfährt mit dem Aufkommen neuer Trends und Technologien eine kontinuierliche Weiterentwicklung.
Was ist agentische Beobachtbarkeit?
Agentenbasierte Beobachtbarkeit ist ein Ansatz, bei dem KI-Agenten Vorfälle aktiv untersuchen und beheben, anstatt darauf zu warten, dass Ingenieure Dashboards und Warnungen interpretieren. KI-Agenten führen Ursachenanalysen durch, indem sie Telemetriedaten analysieren, um die zugrunde liegende Ursache eines Vorfalls zu ermitteln. Sie korrelieren Signale über Logs, Metriken, Traces und andere Telemetriedaten hinweg, um ein vollständiges Bild des Geschehens zu erstellen. Mithilfe von Workflow-Automatisierung können Agenten basierend auf ihren Erkenntnissen Abhilfemaßnahmen empfehlen oder automatisieren. Der Support für MCP-Server erweitert diese Fähigkeiten über die Beobachtbarkeitsplattform hinaus und gibt Agenten bei Untersuchungen Zugriff auf externe Tools und Systeme.
Welche Vorteile bieten AIOps und agentische Beobachtbarkeit?
Durch die Implementierung von AIOps können SRE-Teams Probleme proaktiv schneller erkennen und beheben – dank kontextbezogener Ursachenanalyse und signalübergreifender Korrelation. Unternehmen können SLAs einhalten sowie ihre Time-to-Market verkürzen, ihre operative Effizienz erhöhen und die Kundenzufriedenheit stärken. PepsiCo steigerte mit Elastic Observability die Effizienz und reduzierte die MTTR um 30 %, wodurch Probleme in Minuten statt Tagen gelöst werden.
Warum wechseln Unternehmen von Datadog zu Elastic Observability?
Der häufigste Grund, warum Unternehmen von Datadog zu Elastic Observability wechseln, sind die Kosten. Die bei Datadog pro Host und pro Metrik berechneten Kosten steigen mit zunehmender Skalierung der Infrastruktur rapide an, sodass viele Teams vor der schwierigen Entscheidung stehen, welche Daten sie behalten und welche sie verwerfen sollen. Elasticsearch speichert Logs, Metriken und Traces mit erstklassiger Speichereffizienz, sodass eine Speicherung mit voller Detailgenauigkeit keine Budgetentscheidung mehr ist – hohe Kardinalität inbegriffen. Allein bei Metriken kann Elastic gegenüber Datadog bis zu 4-fache Einsparungen erzielen, was Teams mehr Kontrolle darüber gibt, was sie speichern, wie lange sie es aufbewahren und wie viel sie dafür bezahlen.
Unterstützt Elastic Observability OpenTelemetry und Prometheus nativ?
Ja. Elastic Observability ist OpenTelemetry-first mit nativer Unterstützung für OpenTelemetry-Daten und -Workflows. Elastic Distributions of OpenTelemetry (EDOT) bietet produktionsreife Distributionen zum Erfassen und Senden von Telemetriedaten an Elastic. Elastic bietet außerdem natives Prometheus-Monitoring, einschließlich Prometheus Remote Write und PromQL-Unterstützung direkt in Kibana. Teams können OpenTelemetry- und Prometheus-Standards ohne proprietäre Agenten, Datenkonvertierungen oder einen separaten Observability-Stack nutzen.