AIスケールのオブザーバビリティを低コストで実現

Elastic Observabilityは単にデータを収集するだけでなく、システムを理解し、何が重要かを発見し、行動を起こします。他のソリューションよりも速く、安価です。

Fortune 500企業の50%が信頼して、イノベーションの推進に活用

システムを理解するオブザーバビリティ

Elasticは、お客様のログ、メトリクス、トレースを、AIがリアルタイムで推論できる生きたシステムモデルに変えます。任意のAIインターフェースからオンデマンドでご利用いただけます。

問題解決の迅速化
自律的な調査と修復
AIエージェントが調査をリードし、根本原因を明らかにし、全面的な透明性を確保して修復ワークフローを自動化することで、SREが常に主導権を握れるようにします。
オープンでフレキシブル
OpenTelemeryファーストかつPrometheusネイティブ
あらゆるソースからあらゆるデータを取り込みましょう。オープンな設計で、スキーマに依存せず、OpenTelemetry(OTel)を基盤としてゼロから構築されています。
高い費用対効果
最高クラスの効率でログ、メトリクス、トレースを実行
高カーディナリティのメトリクスログによって網羅的な可視性を実現し、圧縮とコラム型ストレージで最適化することで、コストを抑えつつ高いパフォーマンスを維持します。

すべてに対応する共通プラットフォーム

すべてのシグナルを単一の情報源として、ログを調査の中心に据えます。
クラウド、CI/CD、データベースなど、450以上のワンクリック統合が利用可能です。

ログ分析
インフラ監視
APMと分散トレーシング
デジタルエクスペリエンス監視
エージェント型調査
ワークフロー自動化
OpenTelemetry
メトリック監視
LLMオブザーバビリティ

その主張の背後にあるイノベーション

クラス最高の効率

AIの性能は、それを支えるデータプラットフォームの性能に左右されます。ストレージアーキテクチャーからクエリパフォーマンスに至るまで、Elasticsearchの各要素は明確な目的を持って構築されています。

LogsDBインデックスモード
最大 75% ストレージ削減

ログデータ専用のインデックスモード。スマートなソート機能により、host.name@timestampで類似するレコードを隣接して配置することで、圧縮率を大幅に向上させます。Synthetics _source は必要に応じてフィールドを再構築します。詳細解説を読む →

ストレージの削減
最大65%
TCO削減
長期ログ保持
最大50%
追加の節約
スマートなインデックスの並べ替え
最大30%
クエリパフォーマンス
最大 40% クエリを高速化

9.xでは、4つのターゲットを絞ったクエリエンジンの最適化が相乗効果を発揮し、2026年1月以降、レイテンシが40%改善されました。

LuceneSource DOCパーティショニング
平均3倍
スキッパー競合イテレータ
平均11倍
Swissハッシュテーブル
平均1.4倍
ワイルドカードクエリの書き換え
平均3.3倍
列での格納
最大 5倍 のストレージ密度 開発中

今年後半に出荷されるdoc-values-onlyモードでは、反転インデックスとBKDツリーを完全にスキップし、圧縮されたバイナリの文書値を使用して、ほぼカラム型ストレージの密度を実現します。

Elasticsearch 8.x
列ログを使用したES
5倍効率的
最高クラスのカラム型
ほぼ同等

切り替える準備はできていますか?

Datadogからの移行でメトリクスの費用を50%節約できます。

一晩で移行 →

AIに必要な調査コンテキスト

Elasticはテレメトリ(エンティティ、依存関係、ライブステート、コンテキスト)からナレッジインジケータ(KI)を自動的に抽出し、システム全体の継続的に更新されるモデルを構築します。設定やタグ付けは不要です。

さらに詳しく →
自動検出されたエンティティ
依存関係のマッピング
常に最新のライブ状態
ライブシステムモデル
ライブシステムモデル ライブ
node-01
host · us-east · production
checkout-service
cpu 79% · p99 840ms · 劣化
redis
mem 78% · 正常
postgres
conn 94/100 · プールは高温
Claudeエージェント型調査
K8s-Agentic-Investigation — Claude
k8s-pod-memory-growth critical
frontend-7848d84-27cfw
oteldemo-esyox-default · mean(metrics.k8s.pod.memory.working_set)
異常スコア
0
100点満点中
実際のメモリ
0 MB
作業セット
典型的なメモリ
0 MB
学習済みベースライン
偏差
+0%
ベースライン超

オブザーバビリティをすでにお使いのあらゆる環境で実現

同じ情報(重要情報、重大な事象、および是正措置)が、あらゆる表面に表示されます。SREチームのためのKibana、オンコールエンジニア向けのClaude、自動化パイプライン向けのCLI。

MCPサーバーを入手 →
  • ネイティブMCPサーバー
  • スキルは自動的に読み込まれます
  • サーフェス認識レンダリング

データから答えへ。手動分析の必要はありません。

ログの分析からエージェントによる調査まで、オンコールSREが実際にどのように考え、どのように作業するかに基づいて構築されています。

AIを活用したログ処理
パイプラインの構築やインストルメンテーションの管理を省略し、最小限の手動設定で、解析、分割、フィールド抽出、ライフサイクルポリシーを適用し、データを自動的に取り込み、論理的なストリームに整理します。ElasticでのStreams UIを用いたAI駆動ログ処理のスクリーンショット
スキーマ非依存型、OpenTelemetryファースト
Prometheus、OTel、その他どのような形式でも、データを届いたままの形式で送信できます。Elasticsearchはデータをネイティブに保存およびクエリする一方、EDOTは本番環境に対応したOTelネイティブのエコシステムを追加します。Elasticの標準化されたOpenTelemetryアーキテクチャを示す図
高カーディナリティデータ探索
Discoverでデータを検索、フィルタリング、集計、可視化します。ダッシュボードをコードとして構築し、アラートを設定し、ログ、メトリクス、トレースを横断してES|QLクエリを実行し、統合分析を行います。ネイティブなPromQL対応が含まれます。Elasticのデータ分析とDiscover UIのスクリーンショット
エージェント型調査
Elasticの組み込みAIは、根本原因の分析と修復を促進します。自然言語でテレメトリデータと直接やり取りすることで、タブやコンテキストを切り替えることなく、問題をより迅速に解決できます。Elastic AI Assistantによる根本原因分析のスクリーンショット
100件以上の機械学習ジョブ
SREでは、設定不要ですぐに使用できる機能を選択したり、組み込みまたはインポートされたMLモデルを使用して独自の分析をカスタマイズしたりして、異常を検出し、傾向を予測し、ログ、メトリクス、トレース全体にわたってパターンを発見することができます。Elastic Anomaly ExplorerのMachine Learning UIのスクリーンショット
機能のスクリーンショット

チャットに参加

Elasticのグローバルコミュニティとつながり、オープンな会話やコラボレーションに参加しましょう。

ディスカッション

オープンフォーラムで質問し、回答を得て、意見を聞くことができます。

フォーラムに投稿 →

Slack

専門的な会話を交わし、情報を交換して、Elastic Observabilityの未来を形作りましょう。

Slackに参加 →

GitHubリポジトリ

探索し、貢献し、改善案を提案しましょう。

プロジェクトを探索 →

勉強会

Elasticに深く入り込み、学び、探索し、仲間とつながりましょう。

ミートアップに参加 →

よくあるご質問

フルスタックオブザーバビリティとは、オブザーバビリティソリューションがアプリケーションスタック全体(エンドユーザーからアプリケーションコード、インフラストラクチャまで)を監視する機能のことです。フルスタックオブザーバビリティソリューションは、通常、ログ監視/分析、クラウド/インフラストラクチャ監視、アプリケーションパフォーマンス監視、デジタルエクスペリエンス監視、継続的プロファイリング、AIOpsなど、いくつかの機能で構成されています。当社の自己評価を受けて、統合されたフルスタックのオブザーバビリティプラットフォームに対する成熟度について、お客様の進捗度を把握し、テレメトリを総合的に分析して、解決までの平均時間を短縮できるようにしてください。

エージェント型のオブザーバビリティは、AIエージェントがエンジニアがダッシュボードやアラートを解釈するのを待つのではなく、インシデントを積極的に調査するアプローチです。データを抽出するだけで、人間にその関連性を推測させるのではなく、AIエージェントがテレメトリデータをリアルタイムで分析し、根本原因を特定し、サービス間のシグナルを関連付け是正措置を提案または実行します

AI主導のオブザーバビリティにより、組織はビジネスとオペレーションの卓越性を実現できます。エージェント型AIによるフルスタックオブザーバビリティを実装することで、SREチームはコンテキストに基づく根本原因分析、クロスシグナル相関、そしてサイロ化されたチーム間の効果的なコラボレーションにより、問題を能動的に検知し、より迅速に解決することができます。企業はSLAを遂行し、市場投入にかかる時間、運用効率、顧客満足度を向上させることができます。AI駆動型オブザーバビリティのメリットをご確認ください。

どの業界も、高まるコスト圧力とクラウドネイティブの複雑な分散環境によって生成される大量のデータが相まって、困難な状況に直面しています。その結果、チームは、問題の解決、意思決定、レジリエンスの確保のために、どこからでも即座にすべてのデータをよりスマートに分析、アクセス、保持できる必要があります。Splunk Enterpriseを採用した多くの企業にとって、選択のタイミングです。Splunkは、価格モデルが異なるSplunk Enterprise、Splunk Cloud、Splunk Observabilityに分かれてオブザーバビリティを提供しているからです。一方、Elasticは、将来に備えることができる迅速でシンプルなソリューションを提供します。

最も一般的な理由は、コストです。Datadogのホストごとおよびメトリクスごとの価格設定は、インフラが拡張するにつれて急速に増加し、多くのチームが保持するデータと削除するデータについて苦渋の選択を迫られています。Elasticのモデルでは、チームが格納するもの、格納する期間、支払う金額をより細かく管理できるようになり — 多くの場合、最大で4倍の節約になります。

オブザーバビリティは、最新アプリケーション向け監視機能が進化した姿と考えることができます。基本的には、アクション可能なログ、公開されたメトリック、分散トレースなどを使用して、アプリケーションやインフラストラクチャーの内部状態を可視化するための機能です。オブザーバビリティは、信号の収集、変換、相関付け、分析、視覚化をすることで、複雑で大規模なクラウドネイティブ環境を管理します。これは、従来の監視機能よりもこのような環境に適したアプローチです。オブザーバビリティは、新たなトレンドやテクノロジーを取り入れながら進化し続けます

オブザーバビリティの未来を先導

Elasticが2025 Gartner® Magic Quadrant™ for Observability Platformsでリーダーに選出された理由をご覧ください。