Rien ne lui échappe – et il le fait tout seul

Dans des ensembles de données complexes et dynamiques, il est pratiquement impossible de repérer des problèmes d'infrastructure, des intrus ou des problèmes métier en temps réel en se contentant d'appliquer des règles ou en demandant à des humains de passer des tableaux de bord au peigne fin à longueur de journée. Machine Learning modélise automatiquement le comportement de vos données Elasticsearch (tendances, périodicité, etc.) – le tout, en temps réel. Sa mission : identifier les problèmes plus rapidement, identifier les causes et réduire le nombre de faux positifs.

Découvrez la détection automatique des anomalies. Regarder la vidéo

Découvrez la partie cachée de l'iceberg

La Suite Elastic est stupéfiante quand il s'agit de répondre rapidement à des questions de type "Combien avons-nous enregistré de requêtes par seconde la semaine dernière ?" Sans compter qu'elle permet de visualiser les résultats en temps réel. Mais il peut arriver d'avoir besoin de plus de détails, comme savoir s'il s'est produit quelque chose d'inhabituel et ce qui a causé cette anomalie.

Avec Machine Learning, tout cela devient possible. Cette fonctionnalité s'applique à un large éventail de cas d'utilisation et d'ensembles de données, vous permettant ainsi de faire preuve de créativité.

IT Operations

IT Operations : détectez les baisses inhabituelles dans les requêtes des applications, puis effectuez une analyse détaillée du serveur à l'origine du problème. Détectez les baisses inhabituelles dans les requêtes des applications, puis effectuez une analyse détaillée du serveur à l'origine du problème.

Security Analytics

Security Analytics : identifiez l'activité réseau ou les comportements qui sortent de l'ordinaire, afin de localiser les utilisateurs malveillants avant qu'ils ne fassent des dégâts. Identifiez l'activité réseau ou les comportements qui sortent de l'ordinaire, afin de localiser les utilisateurs malveillants avant qu'ils ne fassent des dégâts.

Business Analytics

Business Analytics : recevez des notifications si le nombre de paniers d'achat abandonnés sur votre site d'e-commerce augmente de façon inhabituelle. Recevez des notifications si le nombre de paniers d'achat abandonnés sur votre site d'e-commerce augmente de façon inhabituelle.

À la recherche d'exemples concrets pour vous lancer avec Machine Learning ? Découvrez nos guides pas-à-pas pour les cas d'utilisation les plus courants.

Modélisez automatiquement la complexité du monde réel

Le trafic web a tendance à chuter la nuit et le week-end. Les ventes des produits à la mode augmentent au fil du temps. La zone géographique et le moment de la journée ont une incidence sur les taux de conversion. Machine Learning apprend le comportement habituel de vos données.

Nul besoin de définir des règles, de spécifier des seuils ou de créer manuellement des modèles statistiques : Machine Learning contient tous les outils dont vous avez besoin pour identifier les anomalies. Il vous suffit de décrire les données à analyser (nombre de requêtes par seconde, par exemple) et les autres propriétés susceptibles de les influencer (serveur, adresse IP, nom d'utilisateur) et le tour est joué. Le modèle détermine ensuite les données dites "normales" qui serviront de base pour déceler les anomalies. Le modèle détermine ensuite les données dites "normales" qui serviront de base pour déceler les anomalies.

Identifiez toutes sortes d'anomalies

Avec Machine Learning, vous repoussez les limites de ce qu'il est possible de découvrir dans vos données Elasticsearch. Vous êtes informés dès qu'un indicateur donné (nombre de requêtes par seconde, par exemple), commence à s'écarter de la norme. Vous pouvez définir un profil utilisateur ou un profil machine "types", pour identifier les anomalies au sein d'un groupe donné. Vous pouvez aussi catégoriser les logs. Cela vous permet de savoir ce qui est normal pour un groupe donné et d'identifier les événements rares ou les messages inhabituels.

Identifiez les problèmes plus rapidement pour en trouver la cause

Identifier un problème est une bonne chose. En déterminer la cause, c'est encore mieux.

Une fois une anomalie détectée, Machine Learning facilite l'identification des propriétés qui ont contribué à son apparition. Par exemple, en cas de baisse inhabituelle des transactions, vous pouvez rapidement identifier le serveur défaillant ou le switch mal configuré qui sont à l'origine du problème.

Parce qu'elle vous permet d'isoler et de corréler les événements dans différents types de données et différentes tâches de machine learning (logs, trafic réseau, indicateurs, etc.), cette fonctionnalité vous permet aussi de résoudre les problèmes, puis de reprendre vos activités plus rapidement.

Misez sur les prévisions et parez-vous pour l'avenir

Avec la prévision à la demande via Machine Learning, vous êtes en mesure de mieux vous préparer pour l'avenir. Vous pouvez même changer le cours des choses en procédant à des ajustements basés sur vos prévisions.

Quelle sera la charge du processeur de mon infrastructure à 8 heures du matin lundi prochain ? Est-ce que mon serveur va manquer d'espace disque dans les deux semaines qui viennent ? Avec la prévision à la demande vous pouvez désormais répondre à ces questions et prendre les mesures qui s'imposent.

Qui a dit que le machine learning était compliqué ?

Vous ne savez pas quelles seraient les tâches les plus pertinentes pour votre nouvel ensemble de données ? Nos fonctionnalités intégrées sont là pour vous aider à identifier les tâches et les champs qui se prêtent le mieux au machine learning. De plus, si vous travaillez avec des formats de données couramment utilisés, nous vous simplifions encore les choses et recommandons un ensemble de tâches de machine learning à exécuter.

Que vous soyez novice dans le domaine du machine learning ou que vous soyez un data scientist chevronné, la création de tâches de machine learning prend, avec nous, tout son sens. Bon… On ne dit pas que ça sera aussi simple que de commander une pizza, mais on n'en est pas loin !

Plus Machine Learning apprend, plus vous apprenez.

Lancez-vous. Créez votre première tâche de machine learning et partez à la chasse de l'inhabituel, de l'atypique… du bizarre.

Commencer