Se nombró a Elastic líder en plataformas de observabilidad en el Magic Quadrant™ 2025 de Gartner®
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La observabilidad tiene un problema de investigación, y los dashboards y alertas no son suficientes para resolver problemas en los sistemas complejos actuales. Las capacidades impulsadas por la IA, los análisis potentes y la capacidad de escalar son esenciales para impulsar investigaciones en tiempo real mientras se mantienen los costos bajos. Creemos que esta es la razón por la que Elastic ha sido nombrada líder en el Cuadrante Mágico de Gartner® 2025™ para plataformas de observabilidad por segunda vez.
Los clientes ya no buscan solo visibilidad. Necesitan respuestas rápidas y con contexto. El reconocimiento de Elastic en el Cuadrante Mágico de Gartner de este año refleja cómo nuestras capacidades impulsadas por IA están transformando la observabilidad de una herramienta reactiva a una solución para investigaciones en tiempo real. Nos enorgullece ayudar a los equipos más innovadores del mundo a anticiparse a los problemas, optimizar el rendimiento y operar con confianza.
Santosh Krishnan, director general de Elastic Observability
Elastic Observability ayuda a las organizaciones a monitorear, solucionar problemas y optimizar todo su ecosistema, desde la infraestructura y el rendimiento de las aplicaciones hasta la experiencia del usuario final, todo ello impulsado por Elasticsearch Platform. Creemos que nuestra inclusión como líder refuerza nuestra creencia de que la arquitectura abierta, la información impulsada por IA y la escalabilidad son el futuro de la observabilidad.
Por qué pensamos que Elastic es líder otra vez
Creemos que la ubicación de Elastic como líder en el Cuadrante Mágico refleja su inversión continua en estándares abiertos, innovación impulsada por IA, amplitud de capacidades y flexibilidad de despliegue. Elastic proporciona:
Soporte nativo de OpenTelemetry: Elastic se integra de forma nativa con OpenTelemetry, permitiendo a las organizaciones estandarizar la instrumentación de open source sin conectores personalizados.
Asistencia impulsada por IA: El asistente de IA integrado de Elastic aprovecha la Retrieval-Augmented Generation (RAG) y la relevancia contextual para ayudar a los equipos a clasificar incidentes y resolver problemas usando lenguaje natural y conocimientos institucionales, acelerando el análisis de causas raíz a través de registros, métricas y rastros.
Zero-config AIOps: Las capacidades de Machine Learning listas para usar de Elastic detectan automáticamente anomalías, pronostican tendencias y descubren patrones en registros, métricas y trazas.
Análisis avanzado: El nuevo lenguaje de búsqueda de Elastic (ES|QL) permite investigaciones complejas, intuitivas y paso a paso, al permitir consultas avanzadas y rápidas sobre datos de observabilidad.
Costo, escala y rendimiento optimizados: Search AI Lake de Elastic soporta petabytes de datos estructurados y no estructurados, permitiendo un almacenamiento de datos rentable y de alto rendimiento sin compromisos de retención.
La capacidad de Elastic para ofrecer observabilidad de nivel empresarial a través de una arquitectura abierta, flexible y potenciada por IA continúa diferenciándola de las alternativas en el mercado.
Diseño abierto, con soporte nativo para OpenTelemetry (OTel)
Nuestro enfoque en la apertura es un fundamento de diseño que moldea cómo construimos y brindamos soporte a nuestros productos. En observabilidad, eso significa adoptar estándares abiertos y facilitar que los equipos trabajen en entornos complejos de múltiples proveedores, sin necesidad de integraciones e instrumentación a medida.
Elastic es 100 % nativo de OTel, desde la ingesta hasta el análisis. Conserva los datos OTel de forma nativa sin necesidad de traducción, eliminando la necesidad de que los SRE gestionen tediosas conversiones de esquemas y desarrollen vistas personalizadas. Todas las capacidades de Elastic Observability, como análisis de registros, APM, monitorización de infraestructuras y análisis de incidencias impulsado por IA, funcionan sin problemas con datos nativos OTel.
En los últimos dos años, Elastic realizó importantes contribuciones a OpenTelemetry, incluyendo nuestras donaciones de ECS (Elastic Common Schema) y el Profiling Agent de Elastic. Seguimos contribuyendo continuamente a OTel, lo que convierte a Elastic en uno de los tres principales colaboradores.
A medida que las empresas adoptan los SDK de la comunidad OTel, se enfrentan a un desafío de soporte, que incluye soporte poco confiable, correcciones de errores lentas y actualizaciones no probadas, lo que provoca riesgos operativos y tiempo de inactividad. Elastic ha lanzado su Elastic Distributions of OpenTelemetry (EDOT) para resolver el desafío de soporte con soporte de nivel empresarial, correcciones rápidas de errores y actualizaciones rápidas para los SDK de OTel..
Investigaciones basadas en IA para problemas complejos
Como SRE, la resolución de problemas es más compleja que nunca. Independientemente de la situación, hay un montón de información que debe ser procesada y analizada. Esto incluye no solo lo que el cliente está experimentando, sino también los datos internos y el contexto para ayudar a proporcionar la resolución más adecuada.
Elastic ofrece capacidades impulsadas por IA como detección de anomalías multiseñal, análisis de patrones y correlación, y un asistente de IA que actúa como un SRE virtual.
Con el asistente de IA de Elastic, un SRE puede realizar análisis usando preguntas en lenguaje natural. La versatilidad del asistente de IA de Elastic no solo proviene de conectarse a un LLM estándar o a uno de tu elección, sino también de aprovechar la base de datos vectorial de Elastic para proporcionar información contextual y valiosa como:
Problemas con repositorios internos de GitHub, Jira, etc.
Problemas de los clientes con el servicio de soporte
Recuperación y uso de manuales de procedimientos
Creación de gráficos y paneles de control
Observabilidad LLM con tokens de IA, alucinaciones y latencia bajo un mismo techo
La gestión de los LLM es vital para los ingenieros de fiabilidad de servicio (SRE) para gestionar las aplicaciones GenAI y garantizar operaciones sin errores, minimizando al mismo tiempo los riesgos asociados a la naturaleza impredecible de las respuestas generadas por LLM.
Elastic proporciona integraciones listas para usar para todos los modelos principales, como Azure OpenAI, OpenAI, Amazon Bedrock y Google Vertex AI. Estas integraciones incluyen paneles prediseñados que muestran el uso de tokens, métricas relacionadas con costos y registros y métricas como invocaciones totales, tasas de error y latencia, desglosados por modelo o endpoint. La información de costos se entrega automáticamente a través de alertas, SLO, AI Assistant y cualquier trabajo de ML configurado de Elastic.
Reducción de costos sin complejidad ni impacto en el rendimiento
Gestionar la factura para mantener bajos los costos de los datos de observabilidad genera dolores de cabeza. Las plataformas de observabilidad deben ser capaces de almacenar los datos de forma rentable a alta resolución y aún así acceder a ellos rápidamente.
Con el modo de índice logsdb de Elasticsearch, Elastic redujo el espacio de almacenamiento de los datos de registro en Elasticsearch hasta en un 65 %. Esto permite a los usuarios almacenar más datos de observabilidad y seguridad sin exceder su presupuesto, manteniendo todos los datos accesibles y buscables.
Lee el reporte completo
Gartner® Magic Quadrant™ 2025 para plataformas de observabilidad ya está disponible.
Descubre cómo Elastic Observability ofrece visibilidad unificada, información impulsada por IA y una escala inigualable — todo según tus términos.
Magic Quadrant de Gartner para plataformas de observabilidad,
Gregg Siegfried, Matt Crossley, Padraig Byrne, Andre Bridges, Martin Caren 7 de julio de 2025.
GARTNER es una marca comercial registrada y una marca de servicio de Gartner, Inc. o sus afiliados en EE. UU. e internacionalmente, y MAGIC QUADRANT es una marca registrada de Gartner, Inc. o sus afiliados y se usan aquí con permiso. Todos los derechos reservados.
Gartner no recomienda ningún proveedor, producto o servicio incluido en sus publicaciones de investigación, y no recomienda a los usuarios de la tecnología seleccionar solo a aquellos proveedores con las calificaciones más altas u otra designación. Las publicaciones de investigación de Gartner son opiniones de la organización de investigación de Gartner y no deben ser consideradas declaraciones de hechos. Gartner no brinda ninguna garantía, expresa o implícita, con respecto a esta investigación, incluida cualquier garantía de comerciabilidad o idoneidad para un fin determinado.
El momento del lanzamiento de cualquiera de las características o funcionalidades descritas en esta publicación queda a exclusivo criterio de Elastic. Es posible que algunas características o funcionalidades que no estén disponibles en este momento no se lancen a tiempo o no se lancen en absoluto.
Este gráfico fue publicado por Gartner, Inc. como parte de un documento de investigación más extenso y debe evaluarse en el contexto del documento completo. El documento de Gartner está disponible a petición en Elastic.
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