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Machine Learning (ベータ版)

もう見逃しません。

単純なルールや、Dashboard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。X-PackのMachine Learning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。

X-Packで自動化された異常検知をスタート。 ビデオをみる
New お待たせしました!Elastic StackのためのMachine Learning(ベータ)が登場。詳細はこちら。

データの常識を覆す

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?

X-PackのMachine Learning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:Eコマース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。

現実世界の複雑さを自動的にモデル化する

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。X-PackのMachine Learning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。Machine Learning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。

あらゆる種類の異常を発見する

X-PackのMachine Learning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。

問題にすばやく目を向け、ピンポイントで根本原因を特定する

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、X-PackのMachine Learning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。

Machine Learning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。

X-Packの進化は止まりません。

ぜひお試しください。不自然、奇妙、異常な現象をMachine Learningが発見します。

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