로그 분석을 사용하여 검색, 분석, 실행까지

로그는 어디에나 있고, 모든 것을 기록하며, 가장 풍부한 컨텍스트의 원천입니다. Elastic은 에이전틱 AI를 통해 노이즈를 줄이고, 복잡하고 구조화되지 않은 로그를 운영에 필요한 답변으로 전환합니다.

로그 늪에서 벗어나 Streams를 맞이하세요!

테라바이트 단위의 로그를 더 이상 뒤적이지 않아도 됩니다

Streams는 사람이 볼 수 없는 패턴을 자동으로 감지하고, 로그를 구문 분석, 분할 및 구조화하고, AI를 사용하여 중요한 이벤트를 표시하므로 파이프라인이 아닌 문제 해결에 집중할 수 있습니다.

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  • 기존 방식:

    혼란스러운 로그 라인, 취약한 파이프라인, 지저분한 스키마, 시간 낭비.

  • 새로운 방식:

    Streams가 힘든 작업을 대신 처리해 주므로, 온보딩 로그가 아닌 사고 해결에 집중할 수 있습니다.

가이드 데모

원시 로그에서 진짜 해답까지

로그는 무슨 일이 있었는지 알려줍니다. Elastic은 왜 그 일이 일어났는지 이해하는 데 도움을 줍니다.

차별화 요소

데이터가 많아질수록 문제가 더 많아질까요? 더 이상은 아닙니다.

대부분의 로깅 솔루션은 오늘날의 대규모 환경을 고려하여 설계되지 않았습니다. Elastic은 다릅니다. 당사의 아키텍처는 페타바이트 규모의 로그를 색인, 압축, 효율적인 데이터 저장, AI 기반 분석을 통해 처리하도록 설계되어 있으므로, 이를 통해 필요한 모든 텔레메트리 데이터를 비용 부담 없이 확보할 수 있습니다.

  • 로그 파싱 및 구조화

    로그 스트림 제어

    혼란스러운 로그 라인을 깔끔하고 구조화된 필드로 바꾸세요. Streams는 AI를 사용하여 로그를 구문 분석, 분할 및 매핑하므로 파이프라인을 정리하는 것이 아니라 문제 해결에 집중할 수 있습니다. 읽을 때든 쓸 때든 스키마를 적용하세요.

  • 고급 분석

    모든 것을 다루는 하나의 쿼리

    로그를 필터링하고, 변환하고, 조인하고, 상관 관계를 분석하고, 집계하세요. ES|QL의 파이프 구문은 복잡한 데이터 분석을 손쉽게 할 수 있도록 해줍니다. 쿼리는 더욱 빨라지고, 답변은 정확하며, 노이즈는 최소화됩니다.

  • 에이전틱 AI 및 ML

    노이즈를 걷어내고 핵심만 파악

    Elastic의 에이전틱 AI는 질문에 답하는 것 이상의 기능을 제공합니다. 자연어를 통해 중요한 이벤트를 자동으로 표시하고, 쿼리를 생성하고, 대시보드를 구축하고, 머신 러닝 작업까지 실행할 수 있습니다.

  • 컨텍스트 인식 AI 어시스턴트

    팀의 전문성 강화

    Elastic AI Assistant는 로그 메시지를 해석하고, 이상 징후를 조사하며, Retrieval-Augmented Generation(RAG)을 사용하여 조직의 지식 기반에서 답변을 도출합니다. 근본 원인, 해결 단계, 심지어 올바른 런북까지 제공합니다.

  • LOGSDB를 사용한 로그 최적화

    비용은 그대로, 저장 공간은 더 넓게

    대용량 로깅을 위해 Elasticsearch logsdb 인덱스 모드를 사용하세요. 더 스마트한 인덱스 정렬과 더 높은 압축률로 속도나 검색 기능의 저하 없이 저장 공간을 최대 70% 절감합니다.

  • 오픈 소스 및 OTEL 우선

    개방형 설계

    세계에서 가장 인기 있는 오픈 소스 검색 엔진인 Elasticsearch를 기반으로 구축된 Elastic은 로그에 대한 유연성과 제어 기능을 제공하며 표준화된 OpenTelemetry(OTel) 시맨틱 규칙을 사용해 대규모로 쉽게 필터링, 검색 및 연결할 수 있습니다.

  • 즉시 사용 가능한 수백 개의 통합 기능

    출처나 형식에 상관없이 Elastic은 450개 이상의 통합 기능을 제공하여 클라우드 서비스, CI/CD 파이프라인, 데이터베이스, Kubernetes 등에서 로그와 메트릭을 수집합니다.

  • 자동 수집

    Elastic의 AI 기반 자동 가져오기 기능은 비정형 데이터를 위한 사용자 지정 수집 파이프라인을 생성합니다. 원시 데이터를 ECS 필드에 맵핑하고, 컨텍스트를 보강하며, 이벤트를 분류하여 맞춤형 사용 사례에서 며칠 걸리던 수집 시간을 몇 분으로 단축합니다.

  • OpenTelemetry에 표준화

    Elastic이 Elastic Common Schema(ECS)를 OTel 시맨틱 규칙에 기증한 이후, 모든 로그는 자동으로 OTel 스키마에 맞춰 정규화되어, 기본으로 사용할 수 있는 풍부한 대시보드, 일관된 로그 필드, 추적-로그-메트릭 연관 분석까지 활용할 수 있습니다.

수많은 기업이 Elastic Observability를 선택하는 이유를 알아보세요

대규모 로그 분석으로 복잡한 로그를 운영 인사이트로 전환하세요.

  • 고객 스포트라이트

    Comcast는 Elastic을 통해 매일 400테라바이트의 데이터를 수집하여 서비스를 모니터링하고 근본 원인 분석을 가속화함으로써 최상의 고객 경험을 보장합니다.

  • 고객 스포트라이트

    Discover는 Elastic을 통해 중앙 집중식 로깅 플랫폼을 도입하여 저장 공간 비용을 50% 절감하고 데이터 검색 시간을 향상했습니다.

  • 고객 스포트라이트

    Informatica는 100개 이상의 애플리케이션과 300개 이상의 Kubernetes 클러스터에서 로깅 워크로드 전체를 Elastic으로 마이그레이션하여 비용을 절감하고 MTTR을 단축했습니다.

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