Adiós pantano de logs, hola Streams
Streams aporta parseo asistido por AI, organización inteligente de logs y detección proactiva de eventos en un flujo de trabajo simple e intuitivo, para que puedas centrarte en resolver problemas, no en lidiar con pipelines.
CAPACIDADES BÁSICAS
Caos → Claridad
Los SRE se están ahogando en alertas y pipelines frágiles porque el motivo detrás de la mayoría de los incidentes está enterrado en logs caóticos y ricos en contexto. Streams convierte ese caos en claridad en minutos, dándote las respuestas que necesitas para que los logs sean tu primera parada en las investigaciones.
Impulsado por AI agéntica
En Elastic, los flujos de trabajo agénticos organizan los logs, destacan eventos significativos y guían las investigaciones. En combinación con el contexto organizativo basado en tus bases de conocimiento y runbooks, las rápidas búsquedas ES|QL y el machine learning, la AI agéntica convierte los logs sin procesar en una fuente de verdad lista para usar.DEMOSTRACIÓN GUIADA
De logs sin procesar a respuestas reales
Desde la ingesta hasta la investigación, Streams simplifica y automatiza el trabajo de crear pipelines personalizados y extraer campos manualmente, lo que te brinda datos limpios, estructurados y de alta fidelidad y te ayuda a encontrar la aguja en el pajar.
Trae tus datos. Nosotros nos encargamos del resto.
No tienes que mantener pipelines: solo tienes que enviar tus logs.
No hay pérdida de datos: mantén el contexto completo con el almacén de datos de alto rendimiento de Elastic.
No hay necesidad de selección manual: la AI resalta las señales a observar, para que puedas centrarte en la resolución.
Gestión de logs simplificada
Olvídate de buscar en petabytes de logs. Streams detecta patrones que los humanos no pueden ver, parsea, particiona y estructura logs y genera eventos significativos con AI.
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Preguntas frecuentes
¿Por qué son importantes los logs?
¿Por qué son importantes los logs?
Los logs son la señal más ubicua y rica en contexto de tu stack. Cada sistema produce logs. Los logs proporcionan la información detallada y sin procesar necesaria para comprender exactamente por qué se produjo un problema y cómo solucionarlo. Por esa razón, son la principal fuente de verdad para la resolución de problemas y la investigación.
¿Qué problemas tiene la observabilidad hoy en día?
¿Qué problemas tiene la observabilidad hoy en día?
A medida que las aplicaciones se volvieron más complejas, el volumen y la variedad de logs se dispararon. Los logs se volvieron demasiado caros de almacenar y demasiado difíciles para extraer valor de ellos. La industria respondió tratando los datos de logs detallados como una carga, descartando contexto crucial y tirando la señal junto con el ruido. Ahora los equipos están ahogados en dashboards y alertas que no les dan el "por qué", las respuestas que necesitan. O bien, están gastando su tiempo manteniendo pipelines frágiles, en lugar de resolver problemas.
¿En qué se diferencia Streams de los enfoques tradicionales de observabilidad?
¿En qué se diferencia Streams de los enfoques tradicionales de observabilidad?
A diferencia de las soluciones de observabilidad tradicionales que tratan los logs como secundarios a métricas y trazas, Streams convierte los logs en una señal principal tanto para la detección como para la investigación, ayudándote a llegar a la resolución más rápido. Los flujos de trabajo impulsados por AI hacen que los logs sean utilizables y procesables, destacando el "por qué" que falta en las herramientas de observabilidad tradicionales para que los SRE puedan resolver incidentes más rápido, sin tener que pasar semanas en ingeniería de datos y crear pipelines complejos.
¿Qué tipos de problemas detecta Significant Events?
¿Qué tipos de problemas detecta Significant Events?
Significant Events detecta automáticamente anomalías y patrones críticos en tus logs, como errores de memoria agotada, fallos del servidor, eventos de inicio/apagado y otros cambios operativos, dándoles a los SRE una alerta temprana y un punto de partida claro para la investigación. Los eventos son específicos del sistema (por ejemplo, Apache Spark) y se marcan automáticamente en función del contexto. Puedes filtrarlos, agruparlos o explorarlos directamente en la UI.
¿Cómo ayuda Streams a los SRE a reducir el tiempo dedicado a la gestión de pipelines?
¿Cómo ayuda Streams a los SRE a reducir el tiempo dedicado a la gestión de pipelines?
Streams emplea AI para simplificar el parseo, el enriquecimiento, la partición y las actualizaciones de esquemas, lo que elimina la necesidad de mantener patrones complejos de Grok o pipelines personalizadas. Los SRE pueden comenzar a investigar problemas en cuestión de minutos, en lugar de pasar semanas en la configuración de pipelines y la ingeniería de datos.
¿Cómo ayuda Streams a controlar los costos de almacenamiento?
¿Cómo ayuda Streams a controlar los costos de almacenamiento?
Al mostrar los logs más críticos y estructurar automáticamente los datos para un almacenamiento eficiente, Streams permite a los SRE retener datos de alto valor sin descartar información importante, lo que reduce los costos generales de almacenamiento.
¿Necesito reescribir mis pipelines existentes para utilizar Streams?
¿Necesito reescribir mis pipelines existentes para utilizar Streams?
No. Streams funciona con tus fuentes de datos y puntos de ingesta existentes. Puede incrementar o reemplazar los pipelines con el tiempo sin romper tus flujos de trabajo actuales.
¿Se puede usar Streams para reemplazar Splunk u otras herramientas de logging heredadas?
¿Se puede usar Streams para reemplazar Splunk u otras herramientas de logging heredadas?
Sí. Streams elimina la necesidad de pipelines complejos, ingesta costosa y correlación manual de logs. Proporciona información inmediata, detección de eventos basada en AI y almacenamiento rentable, lo que lo convierte en una alternativa moderna a las soluciones heredadas.