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머신 러닝 (출시 예정)

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.

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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.

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 행동을 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, 당신도 학습합니다.

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