Surveillance des infrastructures conçues pour une efficacité à haute cardinalité à grande échelle

La surveillance de l'infrastructure permet de suivre l'état et les performances des systèmes sur lesquels vos applications s'exécutent : serveurs web, conteneurs, instances cloud, périphériques réseau, caches, files d'attente, bases de données, stockage, etc. Elle collecte des indicateurs tels que l'utilisation du processeur, la consommation de mémoire, les E/S disque et les redémarrages de pods, afin que les équipes puissent détecter la saturation des ressources, intercepter les pannes avant qu'elles ne s'aggravent et comprendre l'impact de l'état de l'infrastructure sur le comportement des applications. Une surveillance efficace de l'infrastructure met en corrélation ces indicateurs avec les logs et les traces, permettant ainsi aux ingénieurs de passer d'une simple surchauffe du système à l'identification de la cause première d'un problème, sans changer d'outil.

Elastic observabilité collecte des métriques, des logs et des traces depuis les hôtes, les conteneurs, les services cloud et les clusters Kubernetes et les corrèle dans Elasticsearch afin que les équipes puissent enquêter sur les signaux en un seul endroit. Elastic offre une visibilité sur le cloud, sur site, Kubernetes, serverless et les hôtes avec 550+ intégrations prêtes à l'emploi et une prise en charge native d'OpenTelemetry. Elastic Agent gère la collecte de manière centralisée via Fleet — aucune configuration d'agent par hôte n'est requise. La détection des anomalies basée sur le Machine Learning met automatiquement en évidence les modèles d'utilisation inhabituels, et comme les métriques d'infrastructure se trouvent aux côtés des traces et des logs des applications, les ingénieurs peuvent passer directement d'une alerte au contexte corrélé sans quitter la Platform.

Oui. Elastic Observabilité est conçu pour monitorer les environnements Kubernetes, y compris les clusters gérés sur EKS, AKS et GKE, ainsi que les clusters autogérés. Elastic détecte automatiquement les changements dans les charges de travail dynamiques Kubernetes et monitore les services et composants partout où ils sont en cours d'exécution, avec un enrichissement des métadonnées à l'ingestion afin que vous puissiez filtrer, suivre et identifier les attributs communs à travers votre système. Au fur et à mesure que les pods montent et descendent, Elastic suit le rythme sans reconfiguration manuelle. L’utilisation des ressources du cluster, les logs au niveau des pods, les traces applicatives et les métriques d’infrastructure sont tous collectés à partir d’un seul déploiement et corrélés dans Kibana, avec détection des anomalies et catégorisation des logs pour faire apparaître les problèmes que vous ne saviez pas rechercher.

Elastic Observabilité est construit autour de standards ouverts. Il réalise l'ingestion native du protocole OpenTelemetry (OTLP) — logs, métriques et traces — sans conversion de schéma ni traduction propriétaire. EDOT, les Distributions Elastic d'OpenTelemetry, vous offre un écosystème OTel natif prêt pour la production : installez le Collecteur EDOT, activez l'auto-instrumentation avec les SDK de langage, et vos données affluent dans Elasticsearch avec le schéma OTel intact. Les métriques Prometheus et PromQL sont pris en charge nativement, et plus de 450 intégrations en un clic couvrent les fournisseurs cloud, les bases de données, les files d'attente de messages, les appareils réseau et les frameworks d'application. Elastic Agent et Beats gèrent les formats de logs structurés et non structurés de pratiquement toutes les sources courantes.

Elastic aborde le coût de l'observabilité à la fois au niveau du stockage et de l'architecture. Le mode d'index logsdb peut réduire les besoins de stockage des logs jusqu'à 65 % en optimisant l'ordre des données, en éliminant les doublons avec la synthetic _source et en améliorant la compression. Pour les métriques, les flux de données temporelles (TSDS) utilisent le stockage en colonnes et des codecs spécifiques aux données temporelles – delta des deltas, encodage par exécution, encodage XOR – réduisant l'espace disque des métriques jusqu'à 70 % à travers des intégrations comme Kubernetes, AWS et Nginx. Pour les équipes utilisant Elastic Cloud Serverless, le stockage d'objets natif du cloud est le système de référence, donc toutes les données sont stockées selon l'économie du stockage d'objets sans nécessiter de niveaux ou de planification de capacité.

Elastic Observability utilise une tarification basée sur la consommation, sans frais par hôte et sans facturation maximale. La tarification par hôte de Datadog facture les événements de dimensionnement automatique au maximum du nombre de Node pendant tout le mois, et non la moyenne d'utilisation. Les métriques personnalisées coûtent plus cher et peuvent représenter jusqu’à 52 % de la facture moyenne. Le modèle d’Elastic signifie que les charges de travail éphémères et les environnements Prometheus à haute cardinalité ne réservent pas de surprises en fin de mois.