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.

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.
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
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.