Logo

Machine Learning (Beta)

Es erfasst das, was du vielleicht übersiehst – ganz automatisch.

Mit komplexen, schnelllebigen Datensätzen ist es fast unmöglich, Infrastrukturprobleme, Eindringlinge oder Vorfälle im Geschäftsprozess zu erkennen, wenn diese auftreten – falls du dich dabei auf Regeln oder Menschen mit Dashboards verlässt.

X-Pack Machine Learning modelliert automatisch das Verhalten deiner Daten – Trends, Regelmäßigkeit und mehr – in Echtzeit, um Probleme schneller zu erfassen, die Ursachenanalyse zu vereinfachen und Falschmeldungen zu verringern.

Beginne jetzt mit der automatischen Erkennung von Anomalien mit X-Pack. Video ansehen
Neu Das Warten hat ein Ende! Machine Learning (Beta) für den Elastic Stack ist da. Mehr erfahren

Sieh mehr als das Offensichtliche in deinen Daten

Der Elastic Stack versteht sich hervorragend auf die Beantwortung von Fragen wie „Wie viele Anfragen pro Sekunde gab es in der letzten Woche stündlich?“ und die Visualisierung der Ergebnisse in Echtzeit. Aber vielleicht möchtest du mehr als das Offensichtliche sehen und fragst dich „Passiert etwas Ungewöhnliches?“ oder „Welche Ursachen gibt es dafür?“.

Die maschinellen Lernfunktionen von X-Pack ermöglichen das und lassen sich auf viele Anwendungsfälle und Datensätze anwenden, damit du bei der Umsetzung deine Kreativität spielen lassen kannst.

IT Operations

IT Operations: Ungewöhnliche Änderungen bei den Anwendungsanfragen bemerken und dann den Server untersuchen, der zum Problem beiträgt.

Security Analytics

Security Analytics: Ungewöhnliche Netzwerkaktivitäten oder Benutzerverhalten erkennen, um Angreifer abzuwehren, bevor diese Schaden anrichten können.

Business Analytics

Business Analytics: Lass dich benachrichtigen, wenn zum Beispiel die Anzahl der „liegen gelassenen“ Warenkörbe auf deiner E-Commerce-Website ungewöhnlich stark ansteigt.

Die Komplexität der Praxis automatisch modellieren

Der Blog-Traffic sinkt über Nacht und an Wochenenden. Beliebte Produkte verzeichnen mit der Zeit immer mehr Absatz. Standort und Uhrzeit beeinflussen die Konversionsrate. X-Pack Machine Learning erlernt das übliche Verhalten deiner Daten – ganz allein.

Du musst keine Regeln definieren, Grenzen angeben oder manuell Statistikmodelle entwickeln. Unsere maschinellen Lernfunktionen erleichtern dir die Erkennung von Anomalien. Beschreibe einfach die Daten, die du analysieren möchtest (z. B. Anfragen pro Sekunde), und die Eigenschaften, die Einfluss darauf haben können (z. B. Server, IP, Benutzername) – schon bist du fertig. Das Modell erlernt zunächst das normale Verhalten, um Abweichungen davon später zu erkennen.

Erkenne Unregelmäßigkeiten aller Arten

Die X-Pack Machine Learning erweitert die Möglichkeiten von dem, was du in deinen Elasticsearch-Daten entdecken kannst. Erkenne schnell, wenn Metriken, wie Anfragen pro Sekunde, von der Norm abweichen. Spüre Ausreißer auf, indem du ein “typisches” Profil anlegst oder indem du es dem System überlässt zu erkennen, wenn sich etwas von der Masse unterscheidet. Kategorisiere Log-Nachrichten um Normalitäten zu erkennen, seltene Aktionen zu finden und ungewöhnliche Arten von Nachrichten zu entdecken.

Schneller auf Probleme aufmerksam werden, um die Ursache zu finden

Es ist schön, wenn man weiß, dass es ein Problem gibt. Noch besser ist es, wenn man die Ursache kennt.

Sobald eine Anomalie erkannt wurde, können die maschinellen Lernfunktionen von X-Pack auf simple Weise die Eigenschaften aufspüren, die diese beeinflusst haben. Wenn zum Beispiel die Transaktionen auf ungewöhnliche Weise abfallen, kannst du schnell den ausfallenden Server oder den falsch konfigurierten Switch ausmachen, der das Problem verursacht.

Wenn du dich genau auf die Ursachen konzentrieren und Ereignisse bei verschiedenen Datenarten und maschinellen Lernaufträgen – Log-Nachrichten, Netzwerk-Traffic, Metriken etc. – zueinander in Beziehung setzen kannst, lassen sich Probleme viel schneller lösen. Und umso schneller ist wieder alles so, wie es sein soll.

Je mehr X-Pack lernt, desto mehr erfährst du.

Probiere es jetzt aus. Erstelle deinen ersten Machine Learning Job um das Ungewöhnliche, das Sonderbare und das Untypische zu finden.

Installieren