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Elastic Maps

位置情報データ探索

Elasticマップで、地理空間データ分析をはじめましょう。複数のインデックスを複層レイヤーとして1つのビューに表示し、Elasticsearchデータ全体にわたるクエリや、関連付けを実行できます。

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ElasticマップによるElasticsearchデータの地理空間分析についてご紹介しています。

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通常とは異なるレイテンシーなど、潜在的なセキュリティ異常をElasticアップタイムで発見する活用法をご紹介しています。

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Elasticsearchのスキルが身につくElastic認定エンジニアの資格で、プロジェクトとキャリアの可能性が広がります。

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7.6より、シングルレイヤーに分類別スタイリングが登場。ポイントとシェイプ向けのカスタマイズ可能なテキストラベル、よりスマートになった色範囲も加わりました。

マップに地理データを入れる

Elastic Stackを使う現場にたびたび登場するのが、「どこで?」という問いです。攻撃者からネットワークを保護するときも、特定の地域でアプリのレスポンスが低速化するときも、タクシーで帰宅するときでさえ、地理データの検索が重要な役割を果たします。Kibanaのマップアプリは直感的な操作性を備えています。変化するデータや構造化データ、テキストなど広範なElasticsearchデータから地理空間レイヤーを生成し、有意義な回答を返します。

Kibanaのマップアプリは、複数の異なるインデックスを複層レイヤーとして1つのビューに表示します。同一の地図上に多数のインデックスレイヤーを重ねることで、リアルタイムに一括で検索したり、絞り込むことが可能です。セキュリティオペレーションセンターで、静的なサーバーの位置情報と、動的な攻撃位置情報を同時に監視することもできます。気になる情報があればマップを拡大。独立したドキュメントとして高精度な詳細が表示されます。

地理 + 各種データ

地理空間データは、緯度と経度のデータだけにとどまりません。マップ上のピンは、メトリックやタイムスタンプ、その他のメタデータを含む可能性があります。Elasticsearchはジオポイントから、ポリゴンや円、線、複線、四角といったジオシェイプまであらゆる種類の位置情報データを格納します。全文検索エンジンとして使えるだけでなく、列指向ストアとして、あるいは、あらゆる数的データに対応するメトリックストアとして、地理情報にとどまらない広範な分析を実行できます。

速さやスケール性、関連度、データの動的な可視化といった強みを持つElastic Stackと組み合わせることで、地理データにパワフルな分析オプションが加わります。Kibanaのダッシュボードやマップアプリによるデータ操作は、機能面において従来型のデータ処理と一線を画します。境界線で囲まれた形状で絞り込む、距離で並べ替える、マップ上の地点でアグリゲーションを実行するなど、自在に操作可能。既存のElasticsearchデータやクエリを追加できるだけでなく、地理データに関連度スコアを付けたり、数的データやキーワード、自然言語をはじめとする他のクエリと組み合わせることもできます。

すぐ使える便利なサービス

Elastic Maps Serviceで、レイヤーやベクターシェイプ、ベースマップを簡単に使いはじめることができます。データはあっという間に地図上の細かなベクターシェイプとなり、気になるエリアを18段階のズーム機能により、ストリートレベルにまで拡大して見ることができます。カスタマイズオプションも豊富。カスタムレイヤーから動的なクライアントサイドスタイリングまで、Elasticのマップアプリを最大活用できます。

はじめましょう

What just happened?

Elasticsearch and Kibana APIs automatically ingested sample data into Elasticsearch and Kibana with defined fields, searches, visualizations, dashboards, maps and workpads.

Machine Learning

地理データに潜む異常を発見しましょう。位置情報により不整合を見つけ、問題を深く探ることで、根本原因を特定できます。

Uberの乗車マッチングサービス

移動サービスプラットフォームを運営するUberは、Elastic Stackで毎秒1,000回以上のクエリを処理し、複数のユースケースに活用しています。

地理データは、データレイヤーの1要素

メトリックも、プロキシやファイアウォールのログも、膨大なテキストドキュメントも、まとめてElastic Stackに投入しましょう。分析の幅が広がり、運用コストが低下する上、アーキテクチャーをシンプルに保つことができます。

メトリック

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CPUもメモリーも、正確に把握。

ログ

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速くてスケーラブル、決して止まらないロギング。

SIEM

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スピードとスケール性を備え、インタラクティブに検知。