Elastic 9.3: 데이터와 대화하고 맞춤형 AI 에이전트를 구축하며 모든 것을 자동화하세요.

오늘, Elasticsearch Platform의 최신 버전인 Elastic 9.3의 정식 출시를 발표하게 되어 기쁜 마음입니다. Elasticsearch Platform은 정형 및 비정형 데이터를 신뢰할 수 있는 답변과 성과로 전환해 주는 세계에서 가장 인기 있는 오픈 소스 플랫폼입니다.

개발자를 위한 컨텍스트 엔지니어링 및 에이전트 구축을 지원하는 새로운 기능을 포함하여, Elastic 9.3은 Elastic Search & AI, Elastic Observability, Elastic Security 전반에 걸쳐 광범위한 새로운 기능들을 도입했습니다.

9.3의 Search & AI 주요 내용:

• Elastic Agent Builder는 이제 정식 버전으로 제공되며, 개발자가 Elasticsearch 데이터와 네이티브로 대화하고 맞춤형 AI 에이전트 개발을 간소화할 수 있도록 AI 기반 기능 세트를 제공합니다. 또한 Elastic 9.3에서는 Agent Builder가 Elastic 워크플로우와 연동되어 에이전트가 신뢰할 수 있는 작업을 직접 수행할 수 있는 능력을 제공합니다.

• 세 가지 Jina AI 모델(jina-embeddings-v3, jina-reranker-v2-base-multilingual, 및 jina-reranker-v3)은 현재 Elastic Inference Service(EIS)를 통해 정식 버전으로 제공되며, 빠르고 GPU 가속된 다국어 임베딩과 고정밀 리랭크 기능을 제공합니다. 더 좋은 점은, 앞으로 출시될 Jina AI의 모든 최신 모델들 역시 출시와 동시에 Elastic Inference Service를 통해 즉시 제공될 예정이라는 점입니다.

• GPU 가속 벡터 색인이 기술 미리보기로 출시되었습니다. GPU 가속 벡터 검색 및 데이터 클러스터링을 위한 오픈 소스 라이브러리인 NVIDIA cuVS를 Elasticsearch에 통합함으로써, 이제 자체 관리형 Elastic 고객은 NVIDIA GPU를 활용해 데이터 색인 속도를 높일 수 있습니다. 고객은 색인 처리량이 12배 향상되고 강제 병합 속도가 7배 빨라지는 것을 기대할 수 있습니다. 또한, 벡터 색인 작업을 GPU로 오프로딩하면, 기존에 사용되던 CPU 자원을 검색 성능 개선에 집중적으로 투입할 수 있는 여유가 생깁니다.

• Cloud Connect를 통한 EIS가 이제 자체 관리형 고객을 위해 정식 버전으로 출시되었습니다. 이제 Cloud Connect를 통해 자체 관리형 클러스터는 데이터, 저장 공간, 색인을 로컬로 유지하면서 Elastic Cloud의 관리형 GPU 인프라로 추론을 오프로드할 수 있습니다. 사용자는 GPU를 프로비저닝하지 않거나 모델 작업을 관리하지 않고도 모델을 배포할 수 있어서 프라이빗 또는 규제 환경에서 시맨틱 검색 기능, 다국어 검색, 리랭킹, 에이전틱 검색 증강 생성(RAG) 워크플로우를 구현할 수 있습니다.

위에 링크된 블로그와 Search & AI 9.3 릴리즈 노트에서 더 자세한 내용을 확인하세요.

9.3의 Elastic Observability 주요 특징:

• 로그 메시지에 대한 패턴 기반 압축이 새롭게 도입된 pattern_text 필드 유형(현재 정식 출시됨)을 통해 구현되어 메시지 필드의 저장 공간을 최대 50%까지 줄일 수 있습니다.

• 기술 미리보기로 제공되며, 이제 고객은 메트릭 데이터에 대한ES|QL 쿼리 지연 시간을 최대 5배까지 단축할 수 있습니다. 또한 더 많아진 시계열 집계 명령, 지수 히스토그램, 가벼운 메트릭 다운샘플링 기능을 통해 더욱 풍부하고 더 포괄적인 분석이 가능해졌습니다.

• 마찬가지로 기술 미리보기로 제공되는 새로운 Amazon Bedrock AgentCore 통합은 Amazon Bedrock AgentCore 기반으로 구동되는 에이전틱 AI 애플리케이션을 위한 엔드 투 엔드 통합 가시성 솔루션을 제공합니다.

• Elastic Streams의 개선 사항은 현재 기술 미리보기로 제공되며, 에이전틱 워크플로우를 활용하여, 사용자가 버튼 클릭 한 번만으로 로그 문서의 메시지 필드에서 직접 로그를 구분 분석할 수 있도록 지원합니다.

• Elastic Workflows는 현재 기술 미리보기로 제공되며, 운영자가 오케스트레이션 및 자동 수정에 사용할 수 있는 워크플로우를 생성하는 기능을 제공합니다. 또한 Elastic Agent Builder와 통합되어 운영자가 외부 시스템과 통합할 수 있는 도구를 생성하고, 조사 및 근본 원인 분석을 위한 진정한 에이전틱 워크플로우를 생성할 수 있습니다.

위에 링크된 블로그와 Elastic Observability 9.3 릴리즈 노트에서 자세한 내용을 확인하세요.

9.3 버전의 Elastic Security의 주요 특징:

• Automatic Migration for Rules는 QRadar SIEM(기술 미리보기) 지원까지 포함하도록 기능을 확장했습니다. 이를 통해 고객은 그 어느 때보다 쉽게 마이그레이션하고, Elastic의 AI 기반 탐지 및 조사 보안 솔루션을 도입할 수 있습니다.

• Entity Analytics는 이제 Entity AI Summary(정식 버전으로 제공)을 제공합니다. 이는 이상 징후, 취약점, 구성 오류 및 자산 중요도를 종합적으로 분석하여 AI가 생성한 엔티티 위험 점수 요약과 더불어 명확한 권장 조치 사항을 제공합니다.

• 보안 사용 사례의 경우, Elastic Workflows는 스크립트 자동화를 위한 기본 엔진을 제공하여 수동 분류를 없애고 안정적인 응답 조치를 실행할 수 있습니다. 또한 Elastic Agent Builder와 통합되어 분석가들이 운영 데이터와 컨텍스트에 기반한 AI 에이전트를 호출하여 복잡한 조사를 통해 추론할 수 있도록 합니다. 실제로 Elastic 9.3의 Agent Builder는 대화형 AI의 비약적인 발전을 보여 줍니다. 새롭게 제공되는 사전 구축형 위협 헌팅 에이전트는 알림, 공격 탐지, 엔티티 위험 점수를 하나로 통합하여 조사 속도를 가속화합니다.

• 자동 격차 보완(정식 버전 제공)은 보안 팀에 탐지된 규칙 실행 격차를 자동으로 보완하는 새로운 기능을 제공합니다. 이는 곧 누락되었을 수 있는 알림의 신속한 복구와 미탐의 감소를 의미합니다.

• 또한 엔드포인트 보안 측면에서 Elastic Security는 이제 다음과 같은 여러 새로운 기능(모두 정식 버전 제공)을 포함합니다. 메모리 덤프가 새로운 Windows 대응 조치로 추가되었으며, 두 개의 새로운 Osquery 확장 기능(브라우저 방문 기록 및 Amcache), 그리고 사전 구축된 Osquery 쿼리 및 팩 라이브러리가 새롭게 도입되었습니다.

이러한 기능에 대한 자세한 내용은 Elastic Security 9.3 릴리즈 노트에서 확인하세요.

이 게시물에서 설명된 모든 기능이나 성능의 출시와 일정은 Elastic의 단독 재량에 따라 결정됩니다. 현재 제공되지 않는 기능이나 성능은 예정된 시간에 출시되지 않을 수도 있으며 아예 제공되지 않을 수도 있습니다.

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