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Machine Learning

놓칠수도 있는 정보를 스스로 캐치합니다

데이터는 복잡하고 빠르게 변화하고 있어서 사람이 대시보드를 들여다보거나 단순한 규칙의 적용만으로는 인프라 문제, 침입자, 비즈니스 문제를 집어내기가 거의 불가능합니다. X-Pack 머신 러닝은 Elasticsearch 데이터의 트렌드, 주기성 등을 자동으로 실시간 모델링하여 더 빠르게 문제를 식별하고 근본 원인 분석, 간소화하여 해결합니다.

X-Pack을 이용하여 이상징후 자동 탐지를 시작하세요. 지금 보기
New Elastic Stack Machine Learning 기능은 이제 GA 입니다. 8분의 튜토리얼 영상을 통해 여러분의 첫 머신러닝 작업을 완성 해 보세요. 비디오 보기

뻔한 문제들을 넘어 더 많은 것들을 해결하세요

Elastic Stack은 "지난 주에 초당 요청의 시간별 평균은 얼마인가?"와 같이 빨리 답할 수 있는 질문에 답하고 실시간으로 결과를 가시화하는 데 탁월한 성능을 가지고 있습니다. 그러나 "뭔가 특이한 일이 일어나고 있진 않은가?", "그 원인은 무엇인가?"와 같이 더 깊은 조사나 탐색이 필요한 경우도 있습니다.

X-Pack 머신 러닝 기능은 광범위한 사용 사례와 데이터 세트에 이러한 기능을 적용하여 다양한 방식의 창의적인 활용이 가능합니다.

IT Operations

IT 운영: 애플리케이션 요청이 비정상적으로 감소한 지점을 찾은 다음, 문제의 원인 서버를 심층 조사합니다.

Security Analytics

보안 분석: 비정상적인 네트워크 활동이나 사용자 행동을 식별하여 공격자가 피해를 일으키기 전에 찾아냅니다.

Business Analytics

비즈니스 분석: 전자 상거래 사이트에 방치된 장바구니에서 비정상적인 구매 증가가 있으면 알려드립니다.

일반적인 사용 사례에 적용 가능한 머신러닝 예제를 찾고 계신가요? 여기 있는 머신 러닝 레시피 정보를 확인하세요.

모든 종류의 이상징후를 탐지하세요

X-Pack 머신 러닝 기능은 Elasticsearch 에서 발견 가능한 데이터 범위의 지평을 확장합니다. 초당 요청 수와 같은 특정한 메트릭이 표준값에서 벗어나기 시작하면 바로 알 수 있습니다. 사용자 또는 시스템의 “일반적인” 범위 값의 프로파일을 작성하여 이 범위를 벗어난 때를 알 수 있습니다. 로그 메시지를 분류하여 주어진 그룹에 대해 정상적인 내용을 학습하고 일상적이지 않은 특이한 이벤트 또는 비정상적인 유형의 메시지를 나타냅니다.

현실 세계의 복잡성 자동 모델링

야간과 주말에는 블로그 트래픽이 낮아집니다. 인기 제품 판매량은 시간이 갈수록 늘어납니다. 위치와 시간대는 환율에 영향을 미칩니다. X-Pack 머신 러닝은 데이터의 정상적인 행동 유형을 스스로 학습합니다.

규칙 정의, 임계값 지정, 통계 모델을 일일히 구축하는 것은 건너뛰세요. X-Pack 머신 러닝은 비정상 식별을 쉽게 시작할 수 있도록 합니다. 분석하려는 데이터(초당 요청수)와 영향을 받았을 수 있는 다른 성질(서버, IP, 사용자 이름)만 입력하면 됩니다. 모델은 정상에 해당하는 임계값을 설정하기 시작하며 여기에서 벗어나는 것을 감지할 수 있습니다.

문제의 근본 원인에 대한 빠른 집중

문제의 발생 여부를 파악하는 것도 중요하지만 왜 일어났는지를 이해하는 것은 더 중요합니다.

X-Pack 머신 러닝 기능은 이상 징후가 감지되면 심각한 영향을 받은 속성을 쉽게 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 트랜잭션의 하락이 발생한 경우, 서버 오류나 문제를 일으킨 잘못 구성된 스위치를 신속하게 식별할 수 있습니다.

로그 메시지, 네트워크 트래픽, 메트릭 등 서로 다른 데이터 유형과 머신 러닝 작업 간의 이벤트에 집중하고 상관 관계를 구성하는 기능으로 문제를 더욱 빠르게 해결하고 평상 시 업무로 돌아갈 수 있습니다.

X-Pack이 학습하는 만큼, 여러분도 배웁니다.

지금 시작해보세요. 특이하고 비정상적인 비정형 값을 찾기위한 첫 번째 머신러닝 작업을 만드십시시오.

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