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単純なルールや、ダッシュボードを目視するだけでは、複雑で高速に増加するデータからインフラの問題、侵入者、ビジネス上の課題を特定することは困難です。オプションの機械学習は、トレンドや周期性といった、データの振る舞いを自動的かつリアルタイムにモデル化して、すばやく問題を特定し、原因の分析を助けます。しかも誤検出を減らしてくれます。

オプションで自動化された異常検知をスタート。 ビデオをみる
New The code for machine learning is now open. Plus, try out cross-cluster search and use job config validation to create your best ML jobs. Read More

Elastic Stackは、「先週の1秒あたりのリクエスト数はどれくらいだったか?」などの質問にすばやく答えたり、リアルタイムに結果を視覚化したりするのが極めて得意です。しかし、質問を掘り下げて、「異常なことが続いていますか?」とか、「これは何が原因ですか?」などと質問したらどうなるでしょう?

オプションの機械学習では、こうした質問に答えることが可能になり、幅広い範囲のユースケースやデータに応用することができます。これにより、本機能をどこでどのように活用するのかをクリエイティブに考えることができるようになります。

IT Operations

IT運用:アプリケーションに対する急激なリクエストの減少を特定して、原因となっているサーバを突き止める。

Security Analytics

セキュリティ分析:異常なネットワークアクティビティやユーザービヘイビアを特定して、ダメージを受ける前に攻撃者を見つけ出す。

Business Analytics

ビジネス分析:オンラインショッピングサイトで離脱率が不自然に増加した場合、その旨を知らせる。

機械学習の「よくある」使い方をまとめました。レシピをご覧ください。

ブログのトラフィックが夜間や週末に低下する。人気のある製品が長期にわたって売上を伸ばしている。コンバージョンレートに影響を与えている場所や時間帯がある。オプションの機械学習は、データから普段の振る舞いを学習します。全て自動的に。

ルールの定義や閾値の指定、統計的モデルの構築は不要です。機械学習により異常の検出を簡単に始められるようになります。分析したいデータ(1秒当たりのリクエスト数など)と、影響を与える可能性がある他の要素(サーバー、IP、ユーザー名など)を、ただ記述するだけでおしまいです。このモデルでは、何が普通なのかベースラインの作成を始めるので、何が普通でないかを検出することができます。

オプションの機械学習は、Elasticsearchデータに隠された秘密を発見するカンフル剤になります。例えば、秒間リクエスト数のようなメトリックが正常範囲を逸脱する。組織に特有の人やマシーンの振る舞いから、外れたものを特定する。グループ毎に標準的なログメッセージを分類して、稀なイベントや、滅多にないタイプのメッセージの出現を発見するなど。

問題があるということがわかるのは、すばらしいことです。問題が発生した理由を理解するのは、さらにすばらしいことです。

異常が検出されると、オプションの機械学習により、大きな影響を与えている要因を容易に特定できます。たとえば、トランザクションに異常がある場合、問題の原因となっているクラッシュしたサーバーや、設定に誤りのあるスイッチを素早く特定することができます。

機械学習のジョブは、ログメッセージ、ネットワークトラフィック、メトリックスなどの様々な種類のデータと関連付けられるので、すばやく問題を解決して、ビジネスに集中することができます。

機械学習によってオンデマンドで実行可能な将来予測機能を利用して、未来のための計画、将来の舵取りを助けます。

次の月曜日の午前8時のCPU負荷は? 2週間以内にサーバーのディスクが一杯になる可能性は? いつでも要求に応じて将来予測を実行し、これらの疑問に答え、アクションを取ることが可能です。

新しいデータセットにマッチするジョブはどれでしょうか? フィールドを自動認識し、機械学習を利用するのに最適なジョブの発見をアシストします。加えて、よく使われるアプリケーションのフォーマットであれば、より簡単に使いはじめることができます。

たとえ機械学習そのものに詳しくなくても、もしくはベテランのデータサイエンティストであっても、理にかなった方法で機械学習のジョブが作成できます。ピザをオンラインで注文するぐらいシンプルとまでは言いませんが、それぐらい簡単です。

ぜひお試しください。不自然、奇妙、異常な現象を機械学習が発見します。

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