Elastic lanza el Elastic Stack 6.7 con las nuevas soluciones de Mapas y Uptime, y la GA de logs y soluciones de infraestructura, Elasticsearch SQL y Canvas

Elastic Maps agrega capas nuevas a las analíticas geoespaciales en Kibana

Geo es una parte importante de la búsqueda, ya sea que busques en logs para ver dónde se origina el tráfico de red, que respondas preguntas, como "¿cuántos taxis disponibles hubo en el distrito financiero de Chicago en los últimos 5 minutos?" o, incluso, que correlaciones la magnitud y el alcance geográfico de un terremoto con el alcance de una interrupción de red.

La solución de Elastic Maps permite que los usuarios vean y exploren los datos de su ubicación de una manera más intuitiva. Esta solución, con características, como capas múltiples y trazado de datos y formas individuales, con muchas opciones de personalización, mejora las visualizaciones geoespaciales existentes de Elastic. Elastic Maps se lanza en beta con el lanzamiento 6.7 y se incluye en Kibana de manera predeterminada, lo que significa que está disponible hoy en Elastic Cloud.

Observabilidad extendida con la nueva solución Uptime

El lanzamiento 6.7 también introduce una nueva solución, Uptime, para monitorear sistemas, servicios y API de manera proactiva para una observabilidad extendida. La solución Uptime detecta automáticamente si los servicios de aplicación están caídos o responden con lentitud, incluso antes de que la aplicación llame a esos servicios, y proporciona notificaciones proactivas.

Uptime, basado en Heartbeat, un shipper de datos liviano para monitoreo de tiempo de actividad, puede desplegarse tanto dentro como fuera de la red de una organización. Puede usarse para comprender el tiempo de actividad del servicio y las características del tiempo de respuesta desde múltiples puntos de vista de la red, y para verificar que los servicios estén disponibles y que se devuelvan los códigos de respuesta correctos. Al combinar la solución Uptime con logs, métricas y datos de APM, los usuarios podrán conectar silos de datos y aumentar la velocidad de resolución de problemas y análisis de causa principal en sus iniciativas de observabilidad.

Muchas características del Elastic Stack clave, incluso SQL y Canvas, promovidas al estado GA en 6.7

Con la versión 6.7, muchas características del Elastic Stack populares fueron promovidas al estado de disponibilidad general (GA), lo cual las identifica como listas para la producción.

• La replicación entre clusters (CCR) brinda a los usuarios un mecanismo nuevo autocontenido que replica de manera fácil y confiable índices de un cluster a otro. Los casos de uso para esta característica popular incluyen la recuperación de desastre/alta disponibilidad, localización de geoproximidad/datos (replicar de un cluster central a clusters locales para que los datos estén más cerca del usuario final) y búsqueda centralizada y análisis (replicar datos a un cluster central para reportar y analizar con respecto a una fuente única de datos).
• La gestión de ciclo de vida de los índices (ILM) brinda a los usuarios un método optimizado para gestionar cómo se almacenan y se gestionan los índices de Elasticsearch con el paso del tiempo. La gestión de los propios datos es crítica para ejecutar un cluster saludable, eficiente y rentable, y esta nueva característica simplifica ampliamente la automatización y la operación de esta importante tarea. El ciclo de vida de un índice se divide en cuatro fases: caliente, tibio, frío y eliminado, y los usuarios pueden definir políticas para controlar durante cuánto tiempo vive un índice en cada fase, así como también optimizar para desempeño o rentabilidad a medida que los datos ganan antigüedad.
• Elasticsearch SQL permite a los usuarios usar la sintaxis conocida de SQL para buscar datos en Elasticsearch. La introducción de esta característica acerca los poderes de texto completo, la escalabilidad y la velocidad de Elasticsearch a una audiencia mucho más amplia, que puede conocer ya la sintaxis de SQL y está comenzando su viaje en Elasticsearch. Además, los clientes JDBC y ODBC para Elasticsearch se están promoviendo a GA, lo cual permitirá a los clientes conectarse al backend de datos de Elasticsearch desde herramientas de terceros que soporten esos controladores.
• Canvas permite a los usuarios crear presentaciones de estilo infográfico dinámicas con sus datos de Elasticsearch. Esto eleva la narración visual de Kibana a nuevas alturas, lo cual acerca el análisis de datos y la información a audiencias más amplias. Canvas incluye soporte completo para Elasticsearch SQL y, al igual que los clientes JDBC y ODBC, permite que los usuarios de Elasticsearch expandan el alcance y el impacto de sus datos a audiencias empresariales más amplias.
• Functionbeat es un nuevo tipo de Beat que se despliega como una función en marcos de trabajo de cómputo sin servidor y transmite logs y métrica de infraestructura a Elasticsearch. Actualmente, Functionbeat soporta el marco de trabajo AWS Lambda y puede transmitir datos de los logs de CloudWatch, SQS, Kinesis y los puertos de la API.
• La solución Elastic Logs proporciona a los usuarios un seguimiento de log de tiempo real en un formato compacto y personalizable. Es similar a seguir un archivo, pero con la capacidad para ver logs desde toda tu infraestructura en una vista de transmisión única. Y con una barra de búsqueda incorporada desarrollada por Elasticsearch, los usuarios pueden reducir la vista de transmisión a solo los logs que están buscando.
• La solución de Elastic Infrastructure brinda a los usuarios una visión general de la salud de todos los componentes en su infraestructura: servidores, pods de Kubernetes, contenedores docker. Esto facilita el diagnóstico de los problemas con los datos de log y métricas. La interfaz de usuario personalizada, con el desarrollo de las capacidades de autodetección de Metricbeat, te permite ver de forma interactiva e ingresar en los rastros de logs, métricas y APM con un simple clic.

Conoce más

• Para conocer los detalles del lanzamiento, visita el Blog del Elastic Stack 6.7.
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