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새로운 기능: GenAI, 보안, 관측 가능성을 위한 Elastic 9.0 | 2025 Q1

예정된 웨비나

새로운 기능: GenAI, 보안, 관측 가능성을 위한 Elastic 9.0 | 2025 Q1

다가오는 9.0 및 8.18 릴리스와 함께 Elastic의 최신 발전 사항을 소개하는 독점 웨비나에 참여해 주세요. 저희 전문가들이 GenAI, Security, Observability를 통해 중요한 비즈니스 성과를 창출하는 데 도움이 되도록 설계된 주요 새로운 기능과 개선 사항에 대한 하이라이트와 데모를 제공할 예정입니다.

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Observability 트렌드: 과대 광고를 넘어 실질적인 성과 제공

고객 성공 사례

Observability 트렌드: 과대 광고를 넘어 실질적인 성과 제공

알고 계셨나요? 최근 설문 조사에 따르면 IT 의사 결정자의 65%가 2025년에 통합 가시성 투자를 늘릴 계획이라고 합니다.

이 웨비나에 참여해 현재 통합 가시성을 살펴보고, 통합 가시성이 어떻게 측정 가능한 이점을 제공하고 있는지, 앞으로 어떤 이점을 제공할지 알아보세요!

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The benefits of 생성형 AI with Elastic on AWS

고객 성공 사례

The benefits of 생성형 AI with Elastic on AWS

GenAI(Generative AI), LLM(Large Language Model) 및 의미론적 검색은 거대한 기술적 도약을 나타냅니다. 이러한 기술은 직원과 고객이 데이터와 상호 작용하는 방식과 제품 또는 서비스에서 얻는 내용을 변화시키고 있습니다. AI 공간은 빠르게 변화하고 있지만 한 가지 확실한 점은 모든 기술자와 개발자가 GenAI의 기본 원리와 그 장점을 활용하는 제품을 구축하는 방법을 이해해야 한다는 것입니다.

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Semantic 검색: 의미론적 검색의 우수성, AI를 활용한 고급 개념

고객 성공 사례

Semantic 검색: 의미론적 검색의 우수성, AI를 활용한 고급 개념

이번 웨비나는 Semantic 검색 첫번째 웨비나 (Part1)의 기초편에 이은 의미 검색 및 고급 생성 AI를 구축하는 두 번째 웨비나(Part2)입니다. 검색 효율성을 향상시키는 방법, 고급 하이브리드 검색 기술, Learning to Rank(LTR)와 같은 재순위 전략 및 교차 인코더에 대해 알아봅니다. 또한 벡터 데이터베이스가 벡터 검색 및 Elastic의 Learned Sparse EncodeR(ELSER)과 같은 고밀도 및 희소 옵션을 통해 검색 기능을 확장하는 방법도 알아봅니다.

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Elastic 및 Google Cloud를 사용하여 프로덕션 지원 AI 마스터링 하기

고객 성공 사례

Elastic 및 Google Cloud를 사용하여 프로덕션 지원 AI 마스터링 하기

Elastic 및 Google Cloud를 통해 프로덕션에 적합한 AI의 잠재력을 실현하세요. Elastic과 Google Cloud의 전문가가 이 두 강력한 플랫폼이 어떻게 결합하여 더 빠른 인사이트, 강력한 보안, AI 기반 혁신을 제공하는지 지금 웨비나를 통해 인사이트를 얻어가세요.

**본 웨비나는 한국어 자막을 제공합니다.

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Elastic Service로 실현하는 AI 기반 비즈니스 혁신

고객 성공 사례

Elastic Service로 실현하는 AI 기반 비즈니스 혁신

컨설팅을 통한 Observability, Security, Search 성공 사례

세미나 개요

Elastic은 데이터 검색과 분석의 효율성을 극대화하는 도구로, 강력한 검색 기능과 생성형 AI를 결합하여 비즈니스 성과를 가속화 할 수 있습니다.

Elastic은 관측 가능성(Observability), 보안(Security), 검색(Search) 분야에서 혁신적인 솔루션을 제공하며, 이러한 비즈니스 목표를 효과적으로 달성할 수 있는 방법을 제시합니다.

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통합 가시성 및 IT 복원력을 위해 SRE에 AI와 ML이 필요한 이유

고객 성공 사례

통합 가시성 및 IT 복원력을 위해 SRE에 AI와 ML이 필요한 이유

Elastic Observability와 AWS가 어떻게 협력하여 애플리케이션 환경에서 고객 경험과 IT 복원력을 향상하는지 알아보세요. 이 웨비나에서는 AI와 머신 러닝이 상황별 통합 가시성과 Amazon Bedrock을 통해 어떻게 인시던트 해결 프로세스를 혁신할 수 있는지 살펴봅니다.

Elastic Observability는 정확한 AI 기반 인사이트를 제공하고 전체 시스템에 걸쳐 광범위한 가시성을 제공하는 포괄적인 솔루션을 제공합니다. 통합 보기는 로그, 메트릭, 추적, 비즈니스 데이터를 모두 아우르며, 신호에 구애받지 않는 단일 데이터 저장소에 저장됩니다. 이 접근 방식은 사각지대를 없애고 운영 효율성을 높입니다.

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Elastic 및 LlamaIndex를 사용한 벡터 데이터베이스로 테스트에서 프로덕션까지 AI 애플리케이션을 신속하게 전환하세요

고객 성공 사례

Elastic 및 LlamaIndex를 사용한 벡터 데이터베이스로 테스트에서 프로덕션까지 AI 애플리케이션을 신속하게 전환하세요

성공적인 AI 앱을 구축하려면 벡터 데이터베이스만으로는 부족합니다. 프로덕션 앱에는 검색 조회 및 정확성 도구, 보안 및 액세스 제어, 통합, 신속한 엔지니어링, 워크플로우, 배포 유연성 등이 필요합니다.

Elasticsearch와 LamaIndex는 프로덕션 준비가 된 벡터 검색 앱을 구축할 수 있는 완벽한 툴킷을 제공합니다. 이러한 툴이 실험에서 실제 솔루션으로 도약하는 데 어떻게 도움이 되는지 확인해 보세요.

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2024년 Elastic 글로벌 위협 보고를 통한 위협 환경 공개

고객 성공 사례

2024년 Elastic 글로벌 위협 보고를 통한 위협 환경 공개

위협 환경을 따라잡는 것은 모든 보안 팀에 중요하지만, 항상 진화하는 공간에서 이는 어려운 일이 됩니다. Elastic 글로벌 위협 보고는 약 10억 개의 데이터 요소에서 수집된 지난 1년간의 고유한 텔레메트리에 대한 귀중한 인사이트를 제공합니다.

전문가와 업계 베테랑이 호스팅하는 이 웨비나에서는 2024년 Elastic 글로벌 위협 보고의 주요 결과를 자세히 살펴봅니다. 멀웨어 트렌드, 엔드포인트 보안, 클라우드 보안 등의 주제에 대한 인사이트를 얻을 수 있는 이 웨비나에 꼭 참석하시기를 바랍니다.

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프라이빗 LLM 연동을 통한 GenAI-Driven Elastic 보안 Attack Discovery

고객 성공 사례

프라이빗 LLM 연동을 통한 GenAI-Driven Elastic 보안 Attack Discovery

기존 SIEM 솔루션은 성공적인 운영을 위해 보이지 않는 사람의 리소스에 크게 의존해야 했습니다. 보안 경보 알림, 대시보드, 위협 분석 등 많은 활동에 사람의 개입이 필요했습니다. 특히 수많은 이벤트 중에서 심각한 보안 위협을 찾는 것은 사람의 노력이 집약된 작업 입니다.

AI-Driven Elastic Attack Discovery는 이러한 기존 SIEM의 오래된 운영 방식을 뒤집어 놓고 현대화된 SOC로 진화하기 위한 AI 기반 보안 분석 역량을 제공 합니다. AI-Driven Elastic Attack Discovery 기능은 모든 데이터를 분석해, 불필요한 노이즈를 제거하고, 가장 중요한 보안 위협을 식별 합니다. 현재 가장 위협이 되는 특정 공격을 발견해...

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차세대 통합 가시성: LLM 및 생성형 AI 활용

고객 성공 사례

차세대 통합 가시성: LLM 및 생성형 AI 활용

Observability는 애플리케이션에 전례 없는 가시성을 제공하며, LLM과 GAI를 활용하면 문제를 그 어느 때보다 빠르게 탐지, 이해 및 해결할 수 있습니다.

Elastic의 데이비드 호프(David Hope)와 Microsoft의 이스라엘 엑포(Israel Ekpo)가 AI, 머신 러닝, GAI가 SRE 팀의 업무 성과를 높이는 데 어떻게 도움이 되는지에 대한 개요를 제공합니다. Azure OpenAI 서비스가 RAG와 통합되어 가시성 플랫폼과 어떻게 작동하는지 알아보세요. 다음으로 AI 어시스턴트를 귀하의 가시성 워크플로우에 통합하여 일상적인 운영에 실질적인 인사이트와 효율성을 제공하는 방법을 보여드리겠습니다.

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Semantic search excellence: Getting started with AI

고객 성공 사례

Semantic search excellence: Getting started with AI

의미론적 검색(시맨틱서치)과 생성적 AI 우수성의 핵심 내용을 알려드립니다. 다양한 검색 방법론, 쿼리의 의미를 이해하는 검색 구축 단계, 이 경로에 따른 선택 사항 및 옵션 과정들을 확인해보세요.

BM25를 사용하는 기본 텍스트 검색부터, 그 다음 벡터 데이터베이스, 그리고 Elastic의 ELSER(Learned Sparse EncodeR)와 같은 최고급 모델 및 혁신적인 검색증강 생성(RAG) 모델확장에 대해 모두 알려드립니다.