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검색 경험을 혁신하고 강화할 수 있는 개발자 인사이트와 전문가의 실전 가이드
Kibana Dashboards API: 정식 출시 전에 50개 이상의 팀이 테스트한 모든 패널 유형을 위한 안정적인 계약
Kibana 대시보드를 코드로 관리하세요. Git에 커밋하고, 환경 간에 승격하며, Kibana API와 Terraform을 사용해 배포를 자동화할 수 있습니다.
인덱싱하지 않은 데이터에 풀텍스트 검색을 제공하는 Elasticsearch ES|QL
MATCH와 TO_TEXT는 인덱싱하지 않은 데이터에 풀텍스트 검색을 제공합니다. ES|QL에서 계산된 열, 매핑되지 않은 필드 및 페더레이션된 소스를 검색합니다.
1분 만에 프롬프트로 대시보드 완성, 비용은 5분의 1: Kibana의 AI 대시보드와 맞춤형 Vega-Lite 차트
메트릭을 자연어로 설명하기만 하면, Kibana의 AI 채팅이 ES|QL 기반 대시보드와 Vega-Lite 차트를 생성합니다. 산점도부터 조건부 서식, 맞춤형 툴팁까지 모두 가능합니다.
이제 Kibana의 AI Chat이 대시보드를 네이티브하게 렌더링합니다
이제 Kibana의 Elastic AI Chat은 자연어로 대시보드를 구축하여, 시각화와 분석을 하나의 대화 스레드에 유지하면서 이를 재사용 가능한 Kibana 객체로 저장할 수 있습니다.
Kibana 대시보드 로딩 속도 최대 25% 단축, 그 뒤에 숨겨진 폴링 최적화 전략
Kibana가 어떻게 지속적 폴링과 브라우저 단 HTTP/2 감지 기술을 활용해 대시보드 로딩 시간을 최대 25%까지 줄였는지, 그리고 HTTP/1 환경으로의 자동 폴백 기능은 어떻게 작동하는지 알아봅니다.
그리지 말고 설명하세요: MCP와 ES|QL을 통한 AI 네이티브 Kibana 대시보드
프롬프트부터 대시보드까지, ES|QL 쿼리를 작성하고, 대화형 차트를 생성하며, 모든 기능을 갖춘 대시보드를 Kibana로 직접 내보내는 오픈 소스 MCP 애플리케이션인 example-mcp-dashbuilder를 사용해 자연어로 Kibana 대시보드를 구축하는 방법에 대해 알아보세요.
안전한 쿼리 실행을 위한 Elasticsearch의 결정론적 가드레일을 사용한 에이전틱 AI 검색
에이전틱 AI 검색 시스템은 LLM이 쿼리를 직접 생성할 때 실패하는 경우가 많습니다. 결정론적 가이드레일과 제어 평면 아키텍처가 어떻게 Elasticsearch를 사용해 안전하고 신뢰할 수 있는 관리형 쿼리를 실행하는 방법을 알아보세요.
하나의 쿼리로 여러 개의 Elasticsearch Serverless 프로젝트: 프로젝트 간 검색 기능 소개
Elastic Cloud Serverless의 프로젝트 간 검색을 사용하면 단일 Elasticsearch 또는 ES|QL 요청으로 격리된 프로젝트에서 데이터를 쿼리할 수 있습니다. 데이터 중복도, 네트워크 피어링도 없으며, 로그 복사에 따른 데이터 전송 비용 역시 발생하지 않습니다.
간소화된 Elastic Cloud on Kubernetes: 영역 인식, 재시작 및 mTLS
ECK 3.4는 영역 인식 HA를 40줄의 YAML에서 하나의 필드로 줄이고 어노테이션을 통해 선언적 롤링 재시작을 추가하며 Kibana-Elasticsearch mTLS를 자동으로 연결합니다.
강력한 기능을 더한 Elasticsearch: 네이티브 Prometheus API 지원 추가
기본 ProMQL, 탐색 및 메타데이터 엔드포인트를 통해 Prometheus 호환 클라이언트에서 직접 Elasticsearch를 쿼리하세요. Prometheus Remote Write로 Elasticsearch에 데이터를 보낼 수 있습니다.
이커머스 검색 개인화: 구매 이력 및 사용자 코호트 통합하기
거버넌스를 유지하면서 Elasticsearch에서 개인화된 이커머스 검색 경험을 구축하는 방법을 알아보세요. 본 게시물에서는 구매자가 이전에 구매했던 상품을 부스트하는 방법과 사용자 프로필을 기반으로 코호트별 맞춤 정책을 활성화하는 방법을 설명합니다.
