プレスリリース

ElasticがElastic StackにMachine Learningを追加

同社初となる“教師なし機械学習”機能により
時系列データにおける異常検知が簡便に
2017年5月11日

お問い合わせ先

APAC

Janis Ma

Elastic Asia Pacific


上瀧、岡田、横山

エデルマン・ジャパン株式会社


カリフォルニア州マウンテンビュー、オランダ アムステルダム - 2017年5月11日 -

(現地時間)検索、ログ、分析などミッションクリティカルな利用シーンにおける課題解決策として、広く利用されているオープンソース製品のElasticsearchElastic Stackを提供するElastic社は、このたび5.4リリースで“Machine Learning(機械学習)”の新機能を導入することを発表しました。

この新機能は、先日買収を発表した行動分析技術プロバイダ大手のPrelertの技術を基にしたもので、これにより自社内で専門知識やカスタム開発を必要とせずに機械学習を利用したいという顧客の要望の高まりに応えることが可能となりました。

Elastic社の最新のMachine Learning機能は、リアルタイムアプリケーション内で、どのような時系列データでも自動的に異常を検知し、原因解明を効率的に行い、誤検知を低減するソリューションを提供します。この技術はインフラの問題やサイバー攻撃、ビジネス上の問題点をリアルタイムに特定したいと考える企業に対してすぐに恩恵をもたらすでしょう。

Elastic社 創業者 兼CEOの Shay Banonは、「ログ、セキュリティ、メトリックなどの用途でElastic StackのMachine Learning機能を利用するユーザーのために、なるべくシンプルにすることを目指しました。当社の新たな教師なし機械学習で、ユーザーが検索と分析の延長のような自然な流れで、時系列データの異常検知できるようになっています。」とコメントを寄せました。

多くの企業がリアルタイムにインサイトを引き出して処理するようになるにつれて、ログファイルやセキュリティデータ、メトリック、テキストドキュメントなどの収集、加工、分析に使用できるElastic Stackは、開発者やITオペレーションチームなどに最も広く利用されるツールの一つとなりました。

しかし、これらの企業が生み出すデータの量が増えて複雑化が進むに従い、従来のデータ分析アプローチは実用的ではなくなりつつあります。サードパーティや市販の機械学習ツールキットでも統計モデルを作成することは可能ですが、既存のワークシステムや利用シーンでリアルタイムな運用システムを開発した場合、大きな壁に直面することになります。 多種多様なデータから正しい統計モデルを導き出すには、非常に高度なデータサイエンススキルが必要で、自己流のルールでは当てにならず、しばしば誤検知を引き起こすことになりかねません。

今回の5.4リリースでX-Packの機能として利用可能となったElastic社では初となる教師なし機械学習機能を使えば、ログファイル、アプリケーションおよびパフォーマンスのメトリック、ネットワークフロー、そして財務/取引データなどの時系列データから、自動的に異常を検知することができるようになります。また、Elasticsearchに保管された既存のデータや継続的に取得されているデータを利用すれば、ユーザーは特別な設定をすることなく作業工程やリアルタイムのログ、セキュリティ分析、メトリクス分析などの用途で、Elastic社の新たな機械学習機能を使用することができます。そして、使い慣れたユーザーフレンドリーなKibana UIを使った高度な機械学習のジョブを作成したり、インテグレーションの複雑さや大変さを最小限に留めることもできます。

この他にも以下のような利点があります。

  • X-Packの一部として、コマンド一つでElasticsearchやKibanaにインストール
  • Elastic Stackとネイティブにインテグレート (Elasticsearchからのデータ取出し不要)
  • 直感的なUIで、データの種類(※)に関係なく機会学習のジョブを作成し、異常検知結果を分析 (※)・・・ログメッセージ、ネットワークトラフィック、メトリックなど
  • Elasticsearch内で実行することで、高いスケーラビリティと稼働率を実現
  • X-PackのAlerting(通知機能)に完全対応し、プロアクティブに通知

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About Elastic

Elastic builds software to make data usable in real time and at scale for search, logging, security, and analytics use cases. Founded in 2012, the company develops the open source Elastic Stack (Elasticsearch, Kibana, Beats, and Logstash), X-Pack (commercial features), and Elastic Cloud (a hosted offering). To date, there have been more than 100 million cumulative downloads. Backed by Benchmark Capital, Index Ventures, and NEA with more than $100 million in funding, Elastic has a distributed workforce with more than 500 employees in 30 countries. Learn more at elastic.co.