すべてのシグナルを網羅するオブザーバビリティを半分のコストで
Elastic Observabilityは、Datadogの半分のコストでペタバイトスケールのデータを処理できるため、エージェント型AIがログ、メトリクス、トレース全体を完全に把握し、問題を迅速に特定して解決できます。
AIスケールのオブザーバビリティ
AIおよびクラウドネイティブのワークロードは、チームが保持しきれないほどのテレメトリを生成しています。その結果、インシデント管理や根本原因分析を妨げるブラインドスポットが生じています。
ログ、メトリクス、トレースで最高クラスの効率を実現
すべてを保持。Elasticsearchは、より少ないストレージにより多くのテレメトリを格納し、コストを低く抑えつつ高いパフォーマンスを維持します — 高カーディナリティデータであっても同様です。
OpenTelemetry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めます。Elasticはオープンな設計で、スキーマに依存せず、Prometheusネイティブであり、OpenTelemetry（OTel）を基盤としてゼロから構築されています。
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、単一の信頼できる情報源に。クラウド、CI/CD、データベースなどにわたる550以上のワンクリック統合でデータを接続できます。
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。
Elasticsearchを主要なカラム型メトリクスデータストアとして再構築した方法をご紹介します。
LogsDBインデックスモード
ログおよびトレースデータ専用のインデックスモード。host.nameと@timestampによるスマートなソート機能により、圧縮率を大幅に向上させます。Synthetic _sourceが必要に応じてフィールドを再構築します。
メトリクスクエリのパフォーマンス
ES|QLは、数百万もの時系列メトリクスに対して1秒未満の応答速度を実現します — これはAIによる調査が要求するスピードです。
メトリクスのストレージ効率
doc valueスキッパー、Synthetic ID、seq_noトリミングにより、よりリッチなAIコンテキストに必要なデータを低コストでより多く保存できます — 1年前と比べて6.6倍の改善です。
データから答えへ—手間のかかる分析は不要
ログの探索からエージェントによる調査まで、Elastic Observabilityはオンコール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。
Elastic Observabilityに関するアナリストの評価
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よくあるご質問
オブザーバビリティとは？
オブザーバビリティと監視の違いは何ですか？
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、公開されたメトリクス、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の内部状態を可視化するための機能です。アプローチの観点から、オブザーバビリティは、テレメトリシグナルの収集、変換、相関付け、分析、可視化を通じて、複雑で大規模なクラウドネイティブ環境を管理するうえで、従来の監視機能よりも適しています。Elastic Observabilityは、これらすべての機能を単一のプラットフォームに統合します。Observability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。
エージェント型オブザーバビリティとは？
エージェント型オブザーバビリティは、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、AIエージェントがインシデントを積極的に調査および解決するアプローチです。AIエージェントはテレメトリ全体を分析・推論してインシデントの根本的な原因を特定し、根本原因分析を実行します。ログ、メトリクス、トレース、その他のテレメトリ全体にわたってシグナルを相関付け、発生している事象の全体像を構築します。ワークフロー自動化を使用することで、エージェントは調査結果に基づいて修復を提案したり自動化したりできます。MCPサーバーのサポートにより、これらの機能がオブザーバビリティプラットフォームを超えて拡張され、調査中にエージェントが外部のツールやシステムにアクセスできるようになります。
AIOpsとエージェント型オブザーバビリティのメリットは何ですか？
AIOpsを導入することで、SREチームはコンテキストに基づく根本原因分析とクロスシグナル相関により、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を達成し、市場投入までの期間、運用効率、顧客満足度を向上させることができます。PepsiCoはElastic Observabilityを活用して効率性を高め、MTTRを30%削減し、問題を数日ではなく数分で解決できるようになりました。
企業がDatadogからElastic Observabilityに移行する理由とは？
企業がDatadogからElastic Observabilityに切り替える最も一般的な理由は、コストです。Datadogの各ホストとメトリクスの価格設定は、インフラがスケール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。Elasticsearchは、業界トップクラスのストレージ効率でログ、メトリクス、トレースを格納するため、高カーディナリティを含むデータを完全な粒度で保持することが予算上の判断事項ではなくなります。メトリクスだけでも、ElasticはDatadogと比べて最大4倍のコスト削減を実現でき、チームは格納する対象、保持期間、支払う金額をより細かく管理できます。
Elastic ObservabilityはOpenTelemetryとPrometheusをネイティブにサポートしていますか？
はい。Elastic ObservabilityはOpenTelemetryファーストであり、OpenTelemetryのデータとワークフローをネイティブでサポートしています。Elastic Distributions of OpenTelemetry（EDOT）は、テレメトリを収集してElasticに送信するための本番環境に対応したディストリビューションを提供します。また、ElasticはPrometheusのリモートライトやKibanaでの直接のPromQLサポートを含む、ネイティブなPrometheus監視も提供しています。チームは独自の専用エージェント、データ変換、個別のオブザーバビリティスタックを必要とせずに、OpenTelemetryやPrometheusの標準規格を活用できます。