Elastic ha sido nombrado líder en el Magic Quadrant™ 2026 de Gartner® para plataformas de observabilidad

Los volúmenes de telemetría están explotando gracias a la IA, lo que eleva los costos en toda la industria. La respuesta estándar es almacenar menos: políticas de retención más estrictas, muestreo agresivo, tipos de datos sin prioridad. El problema de ese enfoque es que se acumula. Cada pieza de telemetría que se pierde es un contexto que ya no está disponible, y el contexto es precisamente de lo que dependen las investigaciones impulsadas por IA.

Elastic aborda esto de forma diferente. Elasticsearch almacena registros y trazas hasta 4 veces más eficientemente que la indexación estándar, y métricas hasta 2,5 veces mejor que Prometheus. Ejecuta dos motores diseñados específicamente bajo una única interfaz: un motor de búsqueda de texto optimizado para registros y trazas, y un motor totalmente columnar optimizado para métricas. Cada motor está diseñado para la forma de los datos que maneja, de ahí provienen las ganancias de eficiencia. Ambos comparten el mismo lenguaje de búsqueda, APIs y dashboards, por lo que los equipos trabajan en los tres tipos de señales desde una única interfaz, sin backends separados que mantener y sin cambiar de contexto entre herramientas. Almacenar todo cuesta menos que almacenar una fracción en una plataforma menos eficiente.

Los logs son la señal más rica en observabilidad, pero a menudo se emplean poco porque no están estructurados y son caros de almacenar con máxima fidelidad. La mayoría de los equipos mantienen lo que permiten los presupuestos de almacenamiento y tratan la búsqueda de logs como algo hecho de forma reactiva, por expertos, cuando un incidente lo requiere.

Elastic Streams extrae la estructura, el significado y el contexto operativo de los registros sin procesar automáticamente, convirtiendo una señal reactiva, solo para expertos, en una proactiva. Utiliza IA para sacar a la superficie los Indicadores de Conocimiento (KI) sin requerir que los ingenieros sepan qué buscar por adelantado, extrayendo entidades y dependencias de datos no estructurados para que el contexto relevante ya esté disponible cuando se dispara una alerta.

Elastic ofrece agentes de IA y machine learning (ML) basados en el contexto más rico posible para investigaciones y análisis de causa raíz (RCA). Debido a que la telemetría se almacena con la eficiencia necesaria para no tener que omitir nada, y los datos de registro están lo suficientemente bien estructurados como para ser procesables, la IA tiene un contexto completo desde el que trabajar. 

La base de todo esto es la capa de recuperación. Elasticsearch recupera registros, métricas y trazas relevantes semánticamente, no solo por coincidencia de palabras clave. La calidad de esa recuperación es lo que determina si la IA encuentra el contexto correcto o una aproximación cercana al mismo. Aquí es donde ingeniería de contexto se vuelve esencial: Elastic estructura y enriquece la telemetría en la ingesta, etiquetado de entidades, extracción de dependencias y creación de mapas de servicios, de modo que los datos estén preparados para el consumo de IA antes de que se dispare una alerta.

Para los equipos que necesitan construir sus propios flujos de trabajo de investigación, Elastic Agent Builder y Workflows proporcionan los elementos básicos para construir agentes de IA personalizados. Elastic también proporciona un repositorio abierto de habilidades de agente que pueden consultar Elasticsearch, ejecutar ES|QL y razonar sobre los resultados. Las capacidades preconfiguradas de detección de anomalías y categorización de log han sido una parte núcleo de la plataforma durante años. Todas estas capacidades apoyan investigaciones y remediaciones impulsadas por agentes.

Apostar por una pila cerrada significa trabajo de migración cada vez que el ecosistema evoluciona. Cada cambio de instrumentación tiene un costo de ingeniería en forma de nuevas pipelines, traducción de esquemas y reconciliación de datos. Dentro de la observabilidad, OTel se está convirtiendo en el estándar de instrumentación dominante, mientras que Prometheus es a menudo el predeterminado para las métricas. 

Elasticsearch es abierto por diseño, neutral en el esquema y está construido sobre OTel desde cero. Con Elasticsearch, los equipos pueden ingerir cualquier dato de cualquier fuente, ya sea Prometheus, OTel o cualquier otro formato, almacenarlo de forma nativa y consultarlo tal cual. Los datos permanecen en su formato nativo sin capa de traducción y sin pérdida de conversión.

Creemos que ser nombrados líderes en el Cuadrante Mágico de Gartner por tercer año consecutivo refleja lo que nuestros clientes nos dijeron: que la observabilidad no debe forzar compromisos, los equipos deben poder almacenar toda su telemetría de forma eficiente, construir sobre estándares abiertos en lugar de cerrados, y garantizar que las investigaciones de IA tengan el contexto completo que necesitan.

Cada una de las cuatro áreas aquí cubiertas se conecta con las demás: la eficiencia hace posible el contexto completo, el contexto completo hace que las investigaciones de IA sean fiables, y los estándares abiertos cercioran que la inversión no se pierda cuando la industria avanza. Creemos que este reconocimiento refleja nuestro progreso continuo en las cuatro áreas.

El Magic Quadrant™ 2026 de Gartner® para Plataformas de observabilidad y las Capacidades Críticas Gartner® 2026 para Plataformas de observabilidad ya están disponibles. 

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