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Elastic Maps

위치 데이터 탐색

Elastic Maps로 위치 기반 정보 데이터를 분석하세요. 여러 인덱스를 하나의 보기에서 각각 고유한 레이어로 시각화하여 모든 Elasticsearch 데이터에 대해 쿼리 작업을 하고 연관성을 파악하세요.

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Elasticsearch 데이터에 대한 위치 기반 정보 분석을 수행하는 Elastic Maps에 대해 알아보세요.

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Elastic Uptime 등으로 불규칙한 지연 시간과 같은 잠재적인 보안 이상 징후를 찾아내세요.

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Elastic 공인 엔지니어가 되어 Elasticsearch 작업을 통해 성장의 기회를 넓히세요.

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새 소식

Elastic Maps 7.7에서는 복합 레이어와 거리 필터링 같은 새로운 기능이 제공됩니다.

지도에 위치 정보 표시

Elastic Stack의 수많은 사용자들에게 “어디에”란 중요한 질문입니다. 공격자들로부터 네트워크를 보호하든, 특정 위치에서 느린 애플리케이션 응답 시간을 조사하든, 또는 그냥 귀가를 위한 차량 서비스를 부르든, 위치 정보와 검색은 중요한 역할을 합니다. Kibana의 Maps 앱은 사용자가 임시 데이터, 구조적 데이터, 텍스트 데이터 및 기타 Elasticsearch 데이터를 위치 기반 정보 레이어로 엮어서 의미 있는 질문(및 대답)을 할 수 있는 직관적인 방법을 제공합니다.

여러 소스, 하나의 지도

Kibana에서 Maps 앱을 사용해 각 인덱스마다 고유한 레이어를 하나의 보기에 끌어놓으세요. 다양한 소스의 여러 레이어가 동일한 지도 상에 있으므로, 실시간으로 그 모든 것을 검색하고 필터링할 수 있습니다. SOC의 동일한 보기에서 동적 공격 위치와 함께 정적 서버 위치를 모니터링하세요. 뭔가 눈길을 끄는 지점을 찾아내면, 확대하여 지도 상의 개별 문서 같은 세분화된 상세정보까지 드릴다운할 수 있습니다.

위치 정보 그 이상의 기능

지리적인 데이터는 위도와 경도 그 이상입니다. 지도 위의 각 핀은 메트릭, 타임스탬프, 추가적인 메타데이터를 포함할 수 있습니다. Elasticsearch는 위치 정보 포인트에서부터 다각형, 원, 선, 다중 선, 상자 등과 같은 위치 정보 도형에 이르기까지 모든 종류의 위치 데이터를 저장하기에 좋은 곳입니다. 그리고 전체 텍스트 검색 엔진, 열 형식 저장, 모든 유형의 숫자 데이터를 위한 메트릭 저장처럼, Elasticsearch도 단순한 위치 정보 이상의 분석 요구를 충족합니다.

경계 없는 분석, 빠른 답변

Elastic Stack은 확장, 정확도, 동적 시각화에 속도를 결합시켜 위치 정보 데이터에 강력한 분석 옵션을 더해줍니다. Maps 앱과 Kibana 대시보드는 일반적인 기대치를 벗어나 데이터와 상호 작용할 수 있는 능력을 제공합니다. 경계 도형별로 필터링하고, 거리별로 정렬하고, 지도 위의 포인트를 집계할 수 있습니다. 그러나 기존 Elasticsearch 데이터와 쿼리, 몰입형 위치 정보 데이터를 정확도 점수에 포함시키고, 이를 숫자 데이터, 키워드, 자연어 같은 다른 쿼리와 결합시킬 수도 있습니다.

기본 제공 지도

Elastic Maps Service에서 제공되는 레이어, 벡터 도형, 기본 지도를 바로 사용해 보세요. 세부 벡터 도형을 이용해 지도 위에서 실시간으로 데이터가 형태를 갖추는 것을 지켜보고 나서, 18단계의 확대/축소를 통해 관심 있는 영역으로 탐색해 들어가 보세요. 거리 수준까지 확대해 들어갈 수 있습니다. 더 많은 옵션을 찾으시나요? Elastic Maps 앱으로 사용자 정의 레이어를 만들고, 동적 클라이언트 쪽 스타일을 지정하고, 더 많은 작업을 해보세요.

직접 시작해 보세요

What just happened?

Elasticsearch and Kibana APIs automatically ingested sample data into Elasticsearch and Kibana with defined fields, searches, visualizations, dashboards, maps and workpads.

머신 러닝

위치 정보 데이터에서 이상 징후를 찾아내세요. 위치별로 일관성 문제를 발견하고, 문제를 깊이 있게 탐구하며, 근본 원인을 밝혀내세요.

Uber 라이드 찾기

Uber가 어떻게 Elastic을 사용해 초당 1,000개가 넘는 쿼리를 처리하고 운송회사의 여러 사용 사례를 지원하는지 알아보세요.

데이터에 새로운 차원의 레이어를 더해주는 위치 정보

메트릭 데이터가 있습니까? 프록시나 방화벽 로그가 있나요? 수많은 텍스트 문서를 처리해야 하나요? 이 모든 것들을 Elastic Stack으로 통합하여 분석을 확장하고, 워크플로우를 간소화하며, 아키텍처를 단순화하세요.

Metrics

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CPU, 메모리 및 그 외의 다양한 수치 분석.

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