출시

Elastic 7.11 출시: 검색 가능한 스냅샷 정식 버전과 새로운 콜드 티어, 읽기 스키마(Schema on read) 베타 버전

Elastic 7.11이 정식 버전(GA)으로 출시된다는 기쁜 소식을 알려드립니다. 이번 릴리즈로 Elastic Stack — Elasticsearch와 Kibana를 기반으로 구축되는 Elastic Enterprise Search, Observability, Security 솔루션에 다양한 새로운 기능이 탑재됩니다. 이번 릴리즈를 통해 고객은 검색 가능한 스냅샷 정식 버전과 읽기 스키마(Schema on read) 베타 버전으로 비용, 성능, 인사이트 및 유연성을 최적화할 수 있습니다.

Elastic Enterprise Search의 새로운 웹 크롤러 베타를 통해 공개적으로 액세스할 수 있는 웹사이트의 콘텐츠를 쉽게 검색할 수 있습니다. Elastic Observability는 서비스 상태 및 호스트 세부 정보 보기를 통해 향상된 근본 원인 분석, 문제 해결 및 애플리케이션 통합 가시성 기능을 제공합니다. Elastic Security의 새로운 사전 빌드된 탐지 규칙과 머신 러닝 작업 및 커스터마이징 가능한 경보(Alerting) 알림은 탐지 및 수정조치를 개선하고 통합 분석가 작업 영역은 SecOps를 간소화합니다. 

또한 최고의 관리형 Elastic 서비스이자 Elastic 솔루션을 포함하는 유일한 서비스인 Elastic Cloud에 대한 주요 개선 사항도 알려드립니다. Elastic Cloud는 검색 가능한 스냅샷, 데이터 및 머신 러닝 노드의 자동 확장, 클러스터 간 복제(CCR)와 클러스터 간 검색(CCS) 개선으로 가용성 및 검색 성능 향상을 지원합니다. Elastic 7.11은 Elastic Cloud의 Elasticsearch Service에서 지금 제공되고 있습니다. 최신 릴리즈의 모든 새로운 기능들은 유일한 호스트형 Elasticsearch 제품인 Elastic Cloud의 Elasticsearch Service에서만 이용하실 수 있습니다. 또한 Elastic Stack과 저희의 클라우드 오케스트레이션 제품들, Elastic Cloud Enterprise와 Kubernetes를 위한 Elastic Cloud를 다운로드하셔서 자체 관리형 환경을 만드셔도 됩니다.

앞서 발표된 바와 같이 Elastic은 7.11 릴리즈와 함께 Elasticsearch와 Kibana에 대한 라이선스 옵션을 변경하고 있습니다. 우리는 Apache 2 라이선스 코드를 Elastic License 및 SSPL 하에 이중 라이선스가 되도록 전환하고 있습니다. 또한 Elastic License에 대한 중요한 업데이트를 통해 이를 단순화하고 좀더 그 허용 범위를 넓혔습니다. Elastic의 배포와 모든 무료 및 유료 기능에 대한 소스 코드는 Elastic License v2 하에서 제공되며, SSPL v1 하에서도Elastic 무료 기능 핵심 세트의 소스 코드가 제공됩니다. 이러한 변경은 대부분의 Elastic 고객이나 커뮤니티에 영향을 미치지 않습니다.

핵심 릴리즈에 대한 주요 내용을 계속 읽어보시기 바랍니다. 전체 기능 소개를 보려면, 개별 솔루션과 제품 블로그 포스팅을 자세히 살펴보세요.

Elastic Stack

비용이 저렴한 객체 저장소 및 새로운 콜드 데이터 티어에서 검색 가능한 스냅샷을 통해 더 많은 데이터를 유지하고 검색하세요.

검색 가능한 스냅샷을 사용하면 AWS S3, Microsoft Azure Storage, Google Cloud Storage와 같은 비용이 저렴한 객체 저장 공간에 저장된 스냅샷에서 데이터를 검색할 수 있으므로 Elasticsearch 클러스터 데이터의 저장 공간 비용, 검색 성능 및 인사이트의 깊이 간에 균형을 맞출 수 있는 방법을 혁신적으로 바꿀 수 있습니다. 검색 가능한 스냅샷을 사용하면 저장 공간 비용을 크게 절감할 수 있습니다. 이 스냅샷은 현재 정식 버전으로 제공되고 Elastic Cloud에서도 사용할 수 있는 새로운 콜드 티어 기능을 지원하여 성능에 미치는 영향을 최소화하면서 인프라 비용을 최대 50%까지 절감할 수 있습니다.

런타임 필드와 함께 읽기 스키마(Schema on read)를 활용하여, 하나의 스택에서 읽기 스키마를 통해 유연성과 비용 효율성을 선택하거나 쓰기 스키마(Schema on write)를 통해 매우 빠른 성능을 선택하세요.

런타임 필드에는 쿼리 시 인덱스에 대한 스키마를 정의할 수 있는 기능이 있습니다. 7.11에서 베타로 제공되는 이 새로운 기능을 사용하면 즉시 스키마를 생성하여 새로운 데이터와 워크플로우를 검색할 수 있으며, 비용과 성능을 절충하는 방법을 선택하는 동시에 새로운 인사이트를 찾을 수 있는 탁월한 유연성을 제공합니다. 

Elasticsearch는 데이터가 디스크에 기록되거나 쓰기 스키마가 작성될 때 생성되는 구조화된 인덱스에 데이터가 저장되기 때문에 매우 빠른 분산 검색 및 분석 엔진으로 알려져 있습니다. 이러한 조직화된 구조에는 Elasticsearch에서 데이터가 어떻게 표현될지에 대한 이해와 계획이 필요하지만, 큰 성과는 속도, 확장 및 정확도입니다. 그러나 데이터 스키마를 미리 계획하지 않고도 새로운 방식으로 데이터를 탐색하고 검사할 수 있는 방법이 필요할 때가 있습니다. 런타임 필드를 사용하여 읽기 스키마로 검색 시 유동 데이터 구조를 만드세요. 이러한 유연성 덕분에 첫 번째 인사이트까지 시간이 단축되지만 전체 성능에 대한 절충이 가능합니다. Elastic 접근 방식을 사용하면 검색 시나리오에 따라 쓰기 스키마 및 읽기 스키마 중 하나를 선택할 수 있습니다.

런타임 필드는 이 릴리즈를 통해 Elasticsearch에서 처음 지원되며, Kibana 전체로 지원을 확장할 계획입니다. 읽기 스키마는 7.11에서 베타 버전입니다. 자세한 내용은 이 내용을 다루는 런타임 필드 블로그를 참조하세요.

새로운 정식 버전 경보(Alerting) 프레임워크를 통해 Elastic Stack 및 외부 시스템 전반에서 경보와 알림을 생성, 관리 및 모니터링하세요.

디지털 생태계 내에서 중요한 일이 언제 발생하는지 아는 것은 어떤 종류의 일을 하든지 간에 미션 크리티컬한 일입니다. 위협 탐지에서 애플리케이션 성능 경고와 물리적 자산 추적에 이르기까지 중대한 변화가 발생할 때 적절한 경보를 받는 것은 데이터 인사이트에 따라 조치를 취하는 데 매우 중요합니다. 8개월 전에 Elastic Stack 내부에서 정확히 이 작업을 수행하기 위해 새로운 경보 프레임워크의 베타 버전을 시작했으며 7.11 릴리즈에서는 이 새로운 경보 프레임워크가 정식 버전으로 제공됩니다. 

베타 기간 동안 커뮤니티의 엄청난 열정과 수용을 통해 Elastic Stack 내의 모든 솔루션에 긴밀하게 통합되고 중앙에서 관리하기 쉬우며, 탐지 지원뿐만 아니라 작업을 추진하고 Elastic을 업무에 직접 통합하는 데 주력하는 프레임워크를 구축하려는 노력을 강화했습니다. 경보 인터페이스는 Elastic Security와 Elastic Observability 솔루션에 직접 통합되어 있으며, PagerDuty, ServiceNow, Microsoft Teams와 같은 플랫폼과의 서드파티 경보 통합을 포함하도록 프레임워크를 확장했습니다. 역할 기반 액세스 제어를 사용하여 경보를 쉽게 제어할 수 있습니다.

경보 프레임워크를 통해 워크플로우 및 협업 촉진

Kibana 7.11 블로그Elasticsearch 7.11 블로그에서 이러한 기능과 그 밖의 새로운 기능들에 대해 읽어보세요.

Elastic Enterprise Search

Elastic App Search의 새로운 웹 크롤러를 사용하여 공개적으로 액세스할 수 있는 웹사이트의 콘텐츠를 손쉽게 검색 가능하도록 만드세요.

콘텐츠를 검색 가능하도록 만드는 데는 여러 가지 형식이 필요합니다. Elastic App Search는 이미 사용자가 JSON 업로드 또는 붙여넣기 및 API 엔드포인트를 통해 콘텐츠를 수집할 수 있도록 지원합니다. Elastic Enterprise Search 7.11을 통해 이제 사용자는 공개적으로 액세스할 수 있는 웹사이트에서 정보를 검색하는 강력한 웹 크롤러로 콘텐츠를 수집하여 App Search 엔진에서 콘텐츠를 쉽게 검색할 수 있습니다. App Search의 모든 수집 방법과 마찬가지로, 스키마는 수집 시 추론되며 한 번의 클릭으로 거의 실시간으로 업데이트될 수 있습니다. 코드가 아닌 클릭을 통해 사용자는 웹 크롤러 규칙을 사용자 정의하여 진입점을 지정할 수 있으며 제외 규칙은 웹 크롤러가 페이지, 내용 및 용어를 사용하지 않도록 지시합니다.

Elastic App Search의 새로운 웹 크롤러

Elastic Workplace Search를 사용하여 선도적인 클라우드 콘텐츠 관리 시스템인 Box에서 콘텐츠를 검색하세요.

클라우드 기반 저장 공간의 초기 개척자 중 하나인 Box는 수백만 명의 글로벌 사용자를 보유한 선도적인 클라우드 콘텐츠 관리 시스템으로 발전했습니다. Elastic Enterprise Search는 이제 Workplace Search 내에서 Box를 콘텐츠 소스로 지원합니다. 미리 빌드된 커넥터에는 문서 수준 권한이 포함되어 있으므로 올바른 사용자가 보아야 하는 내용을 볼 수 있지만 다른 기능은 볼 수 없습니다. Box를 추가하면 Google Drive와 Dropbox를 포함하여 Workplace Search에서 제공되는 이미 강력한 콘텐츠 소스 포트폴리오가 확장됩니다.

Elastic Workplace Search를 위한 Atlassian Jira Cloud와 Confluence Cloud에 대한 문서 수준 권한을 사용하여 세분화된 액세스 제어를 확장하세요.

모든 콘텐츠가 똑같이 생성되거나 공유되지는 않습니다. 민감한 콘텐츠와 개인 콘텐츠는 이러한 파일에 대한 문서 수준의 액세스와 함께 명시적으로 정의된 개인 또는 그룹과 공유해야 하며, 이것은 콘텐츠를 쉽게 검색할 수 있을 때 더욱 중요해집니다. Elastic Workplace Search는 이제 Atlassian의 Jira Cloud 및 Confluence Cloud에 대한 문서 수준 권한을 포함하므로 이러한 소스 애플리케이션에 설정된 동일한 권한이 Elastic Workplace Search에서 상속됩니다.

Elastic Enterprise Search 7.11 릴리즈 블로그에서 모든 새로운 Elastic Enterprise Search 기능의 중요 내용을 먼저 알아보세요.

Elastic Observability

Elastic APM의 새로운 서비스 상태 보기를 통해 근본 원인 분석 및 문제 해결을 가속화하세요. 

현대의 클라우드 네이티브 애플리케이션은 일반적으로 수백 개의 마이크로 서비스로 구성되며, 개별 서비스의 성능과 상태를 신속하게 파악할 수 있는 기능은 문제 조사 워크플로우에 매우 중요합니다. 새로운 서비스 개요 페이지는 서비스 상태에 대한 모든 정보를 한곳에 요약하고 개발자와 SRE가 성능 문제를 더 쉽게 해결할 수 있도록 합니다.

서비스 지연 시간, 트래픽 및 오류율에 대한 시계열 차트는 시간 경과에 따른 서비스 KPI에 대한 높은 수준의 보기를 제공합니다. 배포 마커 및 이상 징후 경보와 같은 중첩된 주석은 동작을 변경시키는 원인이 되었을 수도 있는 주요 이벤트에 풍부한 컨텍스트를 제공합니다. 서비스 개요 페이지는 스파크라인을 사용하여 하위 구성요소의 시간적 동향을 간결하게 볼 수 있으므로, 동작의 비정상적인 변화를 쉽게 발견하고 조사로 이어지도록 할 수 있습니다. 또한 서비스 개요 페이지에는 서비스가 배포된 기본 인프라 인스턴스(예: 컨테이너)에 의해 분류된 서비스 상태가 표시되어 있어 기본 인프라에 문제를 연결할 수 있습니다.

향후 릴리즈에서는 문제 해결 및 근본 원인 분석 워크플로우를 더욱 간소화하고 가속화하기 위해 추가적인 컨텍스트와 보기를 제공할 예정입니다.

Elastic APM의 새로운 서비스 상태 보기

Elastic Metrics의 새로운 호스트 세부 정보 보기를 통해 인프라 문제를 보다 신속하게 해결하세요.

Elastic Metrics 앱의 리소스 히트맵을 사용하면 인프라 문제를 파악하고 다음 조사 단계를 좁힐 수 있습니다. 메트릭 UI의 새로운 보기를 사용하면 개별 호스트에서 발생하는 작업을 검사하기 위해 고급 보기에서 쉽게 이동할 수 있습니다. 히트맵에서 타일을 클릭하면 주요 호스트 메트릭의 시간 차트, 호스트에서 생성된 로그, 호스트에서 실행 중인 프로세스 및 호스트 메타데이터를 포함한 주요 정보가 표시되는 팝업 창이 나타납니다.

Elastic Common Schema(ECS)의 새 로깅 라이브러리와 로그 및 추적을 자동으로 연결하여 컨텍스트를 더 추가하세요.

애플리케이션 로그와 추적을 상호 연결하고 컨텍스트를 잃지 않고 이러한 로그 사이를 탐색하는 것은 애플리케이션 문제 해결 워크플로우에 매우 중요합니다. Elastic Common Schema(ECS)에 라이브러리를 로깅하면 애플리케이션 개발자가 APM 에이전트에서 캡처한 추적 컨텍스트를 애플리케이션 로그에 자동으로 주입할 수 있으므로 로그가 효율적인 분석에 필요한 상관 관계를 추적할 수 있습니다.

ECS 로깅 라이브러리는 log4j와 같이 즐겨 사용하는 로깅 프레임워크의 플러그인으로, 개발자가 기본 워크플로우를 변경하지 않고 ECS 호환 JSON 형식으로 애플리케이션 로그를 쓸 수 있도록 합니다. ECS 로거는 APM 에이전트에서 캡처한 관련 추적 컨텍스트를 로그에 자동으로 기록하여 개발자가 별도의 작업 없이 관찰 가능한 애플리케이션을 만들 수 있도록 도와줍니다. 

Elastic Observability 7.11 블로그에서 모든 새로운 기능을 좀 더 자세히 살펴보세요.

Elastic Security

검색 가능한 스냅샷 콜드 티어로 대규모의 보안 데이터에 액세스하세요.

Elastic 7.11은 검색 가능한 스냅샷을 정식 버전으로 제공하며 Amazon S3와 같은 객체 저장소를 활용하는 콜드 티어를 도입합니다. 보안 팀은 이제 수년간의 대용량 데이터에 직접 액세스하여 최대 50%의 비용을 절감할 수 있으며, 헌팅, 조사, 규정 준수, 위협 프로파일링, 포렌식 분석, 공격 에뮬레이션 등과 같은 사용 사례를 지원할 수 있습니다. 보안 데이터의 보존 기간이 길기 때문에 드웰 시간이 극히 긴 경우에도 실무자는 필요한 데이터를 확보할 수 있습니다. 클라우드 플랫폼 및 애플리케이션, IDS/IPS, DNS, 유선 데이터, 호스트 활동, 통합 가시성 데이터, MDM, IoT, OT 등과 같은 데이터 소스와 그 밖에 일상적인 작업에 통합하기에는 비용이 너무 많이 드는 많은 다른 데이터 소스가 더 큰 규모로 운영 준비 상태를 유지할 수 있습니다. 보안 팀은 자동 탐지 기능을 다른 경우라면 아카이브되거나 삭제되었을 데이터에 적용할 수도 있습니다.

MITRE 하위 기술을 지원하는 사전 빌드된 머신 러닝 작업과 탐지 규칙을 사용하여 클라우드 앱 및 호스트에 대한 공격을 탐지하세요.

Elastic Security 7.11은 업데이트된 머신 러닝 작업과 새로운 탐지 규칙을 통해 최신 엔터프라이즈 스택을 보호합니다. Elastic이 개발한 이러한 탐지 기능은 MITRE ATT&CK® 하위 기술을 지원하여 조직에서 공격이 어떻게 전개되고 있는지 깊이 이해하고 ATT&CK® 프레임워크와의 정렬을 개선합니다.

클라우드 애플리케이션을 위한 사전 빌드된 탐지 기능은 Google Workspace, Microsoft 365 및 Okta와 같은 SaaS 테크놀로지에 대한 공격과 관련된 기술과 동작을 자동으로 감지하여 IaaS 테크놀로지를 위한 기존 Elastic 보호 기능을 보완합니다. Windows 및 Linux 환경을 위한 사전 빌드된 보안 분석 컨텐츠는 지속성, 권한 에스컬레이션 및 측면 이동 문제를 해결하는 데 중점을 두고 광범위한 공격자 활동을 중앙에서 탐지합니다.

Elastic Security 연구원들이 최근에 SUNBURST와 기타 공격의 탐지를 지원하는 도메인 생성 알고리즘(DGA)을 찾아내는 고급 방법을 상세히 설명했습니다. DGA 탐지에 대한 머신 러닝 블로그 포스팅에서 자세히 알아보세요.

향상된 경보 관리, 더 광범위한 규칙 작업 세트, 업데이트된 타임라인 작업 영역 및 모든 사용자를 위한 액세스 가능한 탐색을 통해 SOC 워크플로우를 간소화하고 응답 시간을 단축하세요.

효율적인 경보 관리 기능을 통해 분석가는 위협에 대처할 때 속도를 유지할 수 있습니다. 사용자 정의 가능한 경보 알림은 Slack 및 ServiceNow와 같은 서드파티 워크플로우 도구에 주요 컨텍스트를 제공하므로 스위블 체어 분석을 줄이고 검색 속도를 높일 수 있습니다. 이제 분석가는 응답자를 조정하고 관련 정보를 중앙 집중화하기 위해 사례에 직접 경보를 첨부할 수 있습니다. 확장된 일련의 규칙 작업으로 인해 Jira, ServiceNow 및 IBM Relastic과의 통합이 강화되어 SOC 효율성을 높입니다.

업데이트된 타임라인 작업 영역은 효율적인 위협 헌팅, 경보 분류 및 조사를 지원합니다. 전용 탭의 주요 정보를 확인하고, 전체 화면 보기에서 이벤트를 보고, 주변 이벤트를 놓치지 않고 이벤트 세부 정보에 액세스합니다. 여러 개의 타임라인을 유연하게 전환하고 끌어서 놓기 필드를 사용하여 업데이트할 수 있습니다.

7.11의 새로워진 타임라인 작업 영역

Elastic Security 7.11은 향상된 키보드 탐색 및 스크린 리더 지원 기능을 통해 액세스 가능한 탐색 기능을 제공하여 매일 사용하는 도구에 내장된 접근성을 많이 이용하는 사용자에게 더욱 유리해집니다. 이러한 사용자들뿐 아니라 다른 파워 유저들(단축키로 마법을 하는 분들이죠!)도 좋아하실 것으로 생각합니다.

Elastic Security 7.11 블로그에서 자세한 내용을 알아보세요.

Elastic Cloud

검색 가능한 스냅샷과 S3와 같은 객체 저장소가 지원하는 새로운 콜드 티어를 통해 스토리지 밀도를 두 배로 높이거나 인프라 비용을 절감하세요.

Elastic Cloud는 Elastic Cloud Console에서 제공되는 사용하기 쉬운 콜드 티어 슬라이더를 통해 새로운 검색 가능한 스냅샷 기능과 콜드 티어를 활용합니다. 이 제어 기능은 비용 효율적인 데이터 보존 전략을 구현하고 더 많은 데이터를 동일한 비용으로 더 오래 보존할 수 있는 쉬운 방법을 제공합니다.

hot-warm-cold 아키텍처를 통해 데이터 저장 공간의 비용 효율성을 극대화할 수 있습니다. 즉, 노후화됨에 따라 시계열 데이터가 저장되는 방식과 저장 위치를 제어할 수 있습니다. 관련성이 높고 자주 액세스하는 최신 데이터에 대해 핫 티어나 웜 티어를 선택할 수 있습니다. 인덱스 수명 주기 관리를 통해 사용량이 적은 읽기 전용 데이터를 자동으로 콜드 티어로 이동하여 Amazon S3, Azure Blob Storage 또는 Google Cloud Storage를 비롯한 비용 효율적이고 내구성이 뛰어난 객체 저장 공간을 활용할 수 있습니다. 

배포 템플릿을 사용하면 빠르게 시작하고 실행할 수 있으며 기존 배포와 새 배포 모두에 대해 템플릿 전반에 걸쳐 웜 및 콜드 슬라이더를 사용하여 데이터 정책을 관리할 수 있습니다. Elastic Cloud는 검색 가능한 스냅샷과 콜드 티어를 가장 쉽게 활용할 수 있는 방법입니다.

데이터 및 머신 러닝 노드의 자동 확장을 통해 클라우드 운영을 확장하고 간소화하세요.

끊임없이 리소스를 모니터링하고 관리할 필요가 없으며, 용량 요구사항을 충족하도록 클러스터가 자동으로 확장되도록 하세요. 데이터 및 머신 러닝 노드를 자동 확장할 수 있는 유연성이 Elastic Cloud에 곧 도입될 예정입니다. 데이터 노드 자동 확장을 통해 수집 및 인덱싱된 데이터의 양이 증가하는 경우에도 항상 필요한 용량을 확보할 수 있습니다. 머신 러닝 기반의 자동 확장을 사용하면 메모리 제한에 도달하지 않고도 머신 러닝 기능을 원활하게 추가하여 원활한 환경을 구현할 수 있습니다. 향후 릴리즈에서 추가 메트릭과 사용 사례를 지원하기 위해 자동 확장 기능을 계속 넓혀갈 계획입니다. 자동 확장을 통해 인프라를 원활하게 확장할 수 있다는 사실을 알고 Elastic 사용 사례를 확장하세요.

클러스터 간 복제(CCR)와 클러스터 간 검색(CCS)을 통해 지역과 클라우드 서비스 제공자 간에 데이터를 복제 및 검색하여 가용성을 높이고 검색 성능을 개선하세요.

이제 향상된 클러스터 간 복제 및 지역과 클라우드 서비스 제공자 간의 클러스터 검색을 사용할 수 있습니다. 고객은 서로 다른 지역과 클라우드 서비스 제공자 간에 데이터를 자유롭게 검색하고 복제할 수 있습니다. 

CCS를 사용하면 선택한 클러스터 수에 상관없이 검색할 수 있으므로 모든 데이터를 하나의 일관된 보기로 시각화할 수 있습니다. 이는 데이터 사일로를 없애고 모든 데이터를 하나의 클러스터에 있는 것처럼 연결하여 고객이 새로운 인사이트를 도출할 수 있도록 지원합니다. CCR을 사용하면 클러스터 간에 데이터 복사본을 복제 및 저장할 수 있으므로, 데이터 센터 중단 시 검색 요청을 처리하고, 두 개 이상의 클러스터에서 중앙 집중화된 데이터를 한 위치에 생성하여 로컬에서 쉽게 분석하고 집계할 수 있으며, 최종 사용자에게 데이터를 더 가까이 가져와 지연 시간을 줄일 수 있습니다.

지역과 클라우드 서비스 제공자에게 이러한 기능을 제공하기 위해서는 보안, 신뢰 및 네트워크 토폴로지를 해결하기 위한 상당한 혁신이 필요했지만, Elastic은 고객이 배포 시에 이러한 기능을 쉽게 활용할 수 있도록 하기 위해 많은 노력을 기울였습니다.

7.11에서 개선된 클러스터 간 검색 및 복제

모든 Elastic Cloud 뉴스를 놓치지 않고 확인하려면, Elastic Cloud 7.11의 새로운 기능 블로그를 살펴보세요.

언제나 그렇듯, 더 많은 것들이 있습니다...

훨씬 더 많은 것이 업그레이드되었습니다. 7.11에서 추가된 모든 업그레이드에 대한 자세한 내용은 아래의 개별 솔루션과 제품 블로그를 통해 확인해 보세요.

Elastic Stack

Elasticsearch 7.11.0 출시

Kibana 7.11.0 출시

Elastic 솔루션

Elastic Enterprise Search 7.11.0 출시

Elastic Observability 7.11.0 출시

Elastic Security 7.11.0 출시

Elastic Cloud

Elastic Cloud 7.11의 새로운 기능

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