La préférence de 50 % des entreprises classées au Fortune 500 pour stimuler l'innovation

Une observabilité qui connaît votre système

Elastic transforme vos logs, métriques et traces en un modèle de système en direct sur lequel l'IA peut raisonner en temps réel. Disponible à la demande depuis l'interface IA de votre choix.

Investigations et corrections autonomes
Les agents IA pilotent les investigations, identifient les causes premières et automatisent les workflows de correction. En toute transparence, afin que les ingénieurs SRE gardent le contrôle.
OpenTelemetry-first et Prometheus natif
Ingestion de données depuis n'importe quelle source. Ouvert par conception et construit sur OpenTelemetry (OTel) dès le départ. Aucune friction lors de la migration pour les ingénieurs Grafana.
Efficacité hors pair pour les logs et les métriques
Métriques et logs à haute cardinalité, optimisés avec compression et stockage en colonnes, pour des coûts réduits et une visibilité élevée.

Une seule et même plateforme pour tout

Tous les signaux, une seule source de référence, avec les logs au centre des investigations. Plus de 450 intégrations en un clic dans les clouds, le CI/CD, les bases de données et bien plus.

Analyse des logs
Monitoring de l'infrastructure
APM et traçage distribué
Monitoring de l'expérience numérique
Investigations agentiques
Automatisation des workflows
OpenTelemetry
Métriques monitoring
Observabilité des LLM

L'innovation derrière les allégations

Best-in-class efficiency

La qualité de l'IA dépend de la plateforme de données qui la soutient. De l'architecture de stockage aux performances des requêtes, chaque élément d'Elasticsearch a été conçu dans un but précis.

Mode d'indexation LogsDB
75% moins de stockage

Un mode d'indexation spécialement conçu pour les données de log. Le tri intelligent par host.name et @timestamp place les enregistrements similaires côte à côte, améliorant considérablement la compression. Synthetic _source reconstruit les champs à la demande. Consulter les détails →

Réduction du stockage
jusqu'à 65 %
Réduction du TCO et
conservation des logs à long terme
jusqu'à 50 %
Économies supplémentaires
Tri d'index intelligent
jusqu’à 30 %
Performances des requêtes
40% requêtes plus rapides

Quatre optimisations ciblées pour les moteurs de requêtes ont été intégrées à la version 9.x, offrant une latence réduite de 40 % depuis janvier 2026.

Partitionnement LuceneSource DOC
3 fois plus en moyenne
Itérateur de saut de valeurs compétitif
11 fois plus en moyenne
Tables de hachage de style suisse
1,4 fois plus en moyenne
Réécriture de requête avec caractères génériques
3,3 fois plus en moyenne
Stockage en colonnes
5x densité de stockage En développement

Disponible plus tard cette année, le mode valeurs doc uniquement ignore entièrement les index inversés et les arbres BKD et utilise des valeurs doc binaires compressées pour offrir une densité de stockage quasi-colonnaire.

Elasticsearch 8.x
ES avec logs en colonne
5 fois plus compact
Meilleure structure en colonnes de sa catégorie
Quasi à égalité

Prêt à sauter le pas ?

Migrez depuis Datadog et économisez 50 % sur votre facture de métriques.

Migrer pendant la nuit →

Le contexte d'investigation dont votre IA a besoin

Elastic extrait automatiquement les indicateurs de connaissances (KI) de votre télémétrie – entités, dépendances, état réel et contexte – pour créer un modèle mis à jour en continu de l'ensemble de votre système. Aucune configuration ni étiquetage nécessaire.

En savoir plus →
Entités découvertes automatiquement
Services, hôtes, pods et bases de données issus directement de la télémétrie
Dépendances mappées
Les flux de demandes et les relations de service sont construits automatiquement à partir des données de trace et de log
État en direct, toujours à jour
Le processeur, la mémoire, la latence et le taux d'erreur sont reflétés en permanence et en temps réel dans le modèle du système
Modèle de système direct
MODÈLE DE SYSTÈME EN DIRECT Live
node-01
host · us-east · production
checkout-service
cpu 79% · p99 840ms · degraded
redis
mem 78% · healthy
postgres
conn 94/100 · pool warm
Investigation agentique Claude
K8s-Agentic-Investigation — Claude
k8s-pod-memory-growth critique
frontend-7848d84-27cfw
oteldemo-esyox-default · mean(metrics.k8s.pod.memory.working_set)
Anomaly score
0
out of 100
Actual memory
0 MB
working set
Typical memory
0 MB
learned baseline
Deviation
+0%
above baseline

L'observabilité partout où vous travaillez déjà

Les mêmes renseignements (indicateurs de sécurité, événements importants et mesures correctives) sont fournis sur n'importe quelle surface. Kibana pour votre équipe SRE. Claude pour votre ingénieur de permanence. CLI pour votre pipeline d'automatisation.

Accéder au serveur MCP →
  • Serveur MCP natif
  • Skills chargés automatiquement
  • Rendu prenant en compte la surface

Des données aux réponses. Aucune fouille nécessaire.

De l'exploration des logs aux investigations agentiques, construit autour de la façon dont les SRE de permanence pensent et travaillent réellement.

Traitement des logs piloté par l'IA
Évitez de créer des pipelines et de gérer l'instrumentation. Ingérez et organisez automatiquement les données en flux logiques, en appliquant l'analyse syntaxique, le partitionnement, l'extraction de champs et les politiques de cycle de vie avec une configuration manuelle minimale.Screenshot of AI-driven log processing with Streams UI in Elastic
Indépendant du schéma et OpenTelemetry-first
Envoyez-nous vos données dans n'importe quel format, Prometheus, OTel ou autre. Elasticsearch les stocke et les interroge nativement, tandis qu'EDOT ajoute un écosystème OTel natif prêt pour la production.Diagram showing Elastic's standardized OpenTelemetry architecture
Exploration de données à forte cardinalité
Recherchez, filtrez, agrégez et visualisez des données dans Discover. Créez des tableaux de bord en tant que code, définissez des alertes et exécutez des requêtes ES|QL sur les logs, les métriques et les traces pour une analyse unifiée. ProMQL natif inclus.Screenshot of Elastic data analytics and Discover UI
Investigations agentiques
L'IA intégrée d'Elastic pilote l'analyse des causes premières et la correction. Interagissez directement avec votre télémétrie en langage naturel et résolvez les problèmes plus rapidement sans changer d'onglet ni de contexte.Screenshot of Elastic AI Assistant providing root cause analysis
Plus de 100 tâches de machine learning
Les SRE peuvent choisir des fonctionnalités prêtes à l'emploi et sans configuration, ou personnaliser leur propre analyse à l'aide de modèles de ML intégrés ou importés pour détecter les anomalies, prévoir les tendances et découvrir des schémas dans les logs, les métriques et les traces.Screenshot of Elastic anomaly explorer machine learning UI
Capture d'écran de fonctionnalité

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Questions fréquentes

L'observabilité full-stack désigne la capacité d'une solution d'observabilité à monitorer l'intégralité d'une suite d'applications, depuis l'utilisateur final au code et à l'infrastructure des applications. Une solution d'observabilité full-stack se compose généralement de plusieurs fonctionnalités, parmi lesquelles le monitoring et l'analyse des logs, le monitoring du cloud et de l'infrastructure, le suivi des performances applicatives, le monitoring de l'expérience numérique, le profilage continu et l'AIOps. Faites votre autoévaluation pour découvrir où vous vous situez sur votre parcours de maturité vers une plateforme d'observabilité unifiée full-stack, afin d'analyser la télémétrie de manière holistique et d'accélérer le temps moyen de résolution.

Grâce à l'observabilité full-stack, les entreprises peuvent atteindre l'excellence commerciale et opérationnelle. L'observabilité full-stack permet également aux équipes SRE de mettre fin aux cloisonnements. Elles peuvent ainsi détecter les problèmes de manière proactive et les résoudre à l'aide d'alertes contextuelles et d'une collaboration interdisciplinaire plus efficace. Les entreprises peuvent atteindre leurs objectifs en matière de SLA et améliorer leurs délais de commercialisation, leur efficacité opérationnelle et la satisfaction de leurs clients. Apprenez-en davantage sur les avantages de l'observabilité full-stack.

Partout dans le monde, les entreprises sont confrontées à un environnement difficile, notamment des pressions accrues sur les coûts associées à des volumes élevés de données générées par des environnements cloud natifs distribués complexes. En conséquence, les équipes ont besoin d'analyses plus intelligentes, avec accès instantané à toutes leurs données et à leur stockage depuis n'importe quel emplacement afin de résoudre les problèmes, prendre des décisions et assurer leur résilience. De nombreuses entreprises qui ont adopté Splunk Enterprise ont un choix à faire, car Splunk fournit une observabilité fragmentée entre Splunk Enterprise, Splunk Cloud et Splunk Observability avec différents modèles de tarification. Au contraire, Elastic propose une solution simple et rapide qui prépare les entreprises à affronter l'avenir.

L'observabilité peut être considérée comme l'évolution du monitoring pour les applications modernes. Il s'agit essentiellement de la capacité des applications et de l'infrastructure à exposer leur état interne via des logs exploitables, des métriques publiées et des traces distribuées. En tant qu'approche, l'observabilité est mieux adaptée que la surveillance traditionnelle pour gérer la complexité et l'échelle des environnements cloud natifs grâce à la collecte, la transformation, la corrélation, l'analyse et la visualisation de ces signaux. L'observabilité continue d'évoluer avec les nouvelles tendances et technologies.

Lorsque vous mettez l'observabilité en œuvre, réfléchissez à ce dont vous avez besoin sur les plans technique et opérationnel. Vérifiez que vous avez les bonnes personnes et les bons processus en place pour assurer la fonction d'observabilité. Déterminez en premier lieu les données que vous souhaitez collecter. Si vous n'en êtes qu'à vos débuts, nous vous recommandons de commencer avec une application unique, qui servira d'essai pilote, et de cibler un seul type de signal (par exemple, les logs), avant de passer aux métriques et aux traces. Préparez votre avenir en choisissant une solution d'observabilité capable d'évoluer avec vous. Prêt à vous lancer ? Découvrez comment l'organisation SRE interne d'Elastic a mis en œuvre l'observabilité à grande échelle.

Search AI Lake d'Elastic est optimisé pour les applications en temps réel et à faible latence, une architecture idéale pour votre avenir piloté par l'IA. Il révolutionne la technologie des lacs de données en associant leur capacité de stockage étendue à une fonction d'interrogation à faible latence et aux puissantes capacités de recherche et de pertinence de l'IA d'Elasticsearch. Search AI Lake optimise un nouveau déploiement Elastic Cloud Serverless, en éliminant la charge opérationnelle pour que vos équipes puissent se consacrer à l'innovation.

En savoir plus sur Search AI Lake →

À l'avant-garde de l'observabilité

Découvrez pourquoi Elastic a été nommé leader dans le Gartner® Magic Quadrant™ 2025 pour les plateformes d'observabilité.