Elastic Stack＋Cloud

新しい堅牢なパイプ型クエリ言語であるElasticsearch Query Language（ESQL）を使用して、調査を合理化し、エンリッチできます。現在開発中のESQLをKibanaの新しいESコンピューティング機能やマルチクエリUXと組み合わせると、アナリスト向けのインサイトをさらに引き出せるようになります。

機械学習を活用した高速検索である、ベクトル検索で顧客の要求に応じます。ベクトル検索がビジネスを変革し、検索エクスペリエンスを向上させる5つの理由をご覧ください。

このステートレスElasticsearchの将来を発見しましょう。当社がスケールもスピードも押し上げる、新しい完全にクラウドネイティブなアーキテクチャの構築にどのように投資しているのかをご覧ください。

Elastic Cloudを活用すると、総所有コストの削減をはじめとして、さまざまなメリットが得られます。パフォーマンスを維持しながらクラウドコストを最適化するのに役立つ方法トップ5をご紹介します。

Elastic Cloudなら、どんな種類のデータに対しても検索のパワーを活かすソリューション群を使用できます。Elastic Cloudの料金体系の仕組みと、そのメリットについて解説します。

検索に必要なフィールドを念のために顧客にインデックスしてもらうことはよくあります。コストを削減し、クラスターの強化に専念するための手法をご紹介します。

この記事では、Elasticが提供している2種類のTerraformプロバイダーをご紹介します 。Terraformは、インフラをコードの形で定義することができるツールです。 さらに、そのコードをリポジトリに保存しておくことができるので、変更にも簡単に対応できます。

クラウドでのサイバーセキュリティ管理の強化やイノベーションの機会の拡大などの避けられない課題について、CIOが先延ばしをやめるべき5つの理由

このブログでは、HuggingFaceとPyTorchを使用して、Elasticsearchで自然言語処理（NLP）向けの深層学習モデルを立ち上げて実行する手順について説明します。