Elastic é eleita líder no Magic Quadrant™ da Gartner® de 2026 para plataformas de observabilidade

Os volumes de telemetria estão explodindo graças à AI, elevando os custos em toda a indústria. A resposta padrão é armazenar menos: políticas de retenção mais rigorosas, amostragem agressiva, tipos de dados despriorizados. O problema dessa abordagem é que ela se agrava. Cada peça de telemetria perdida é contexto que deixa de estar disponível, e o contexto é exatamente do que as investigações impulsionadas por IA dependem.

A Elastic aborda isso de forma diferente. O Elasticsearch armazena logs e rastreamentos até 4 vezes mais eficientemente que a indexação padrão, e métricas até 2,5 vezes melhores que o Prometheus. Ele executa dois motores construídos especificamente sob uma única interface: um motor de busca de texto completo otimizado para logs e rastreamentos, e um motor totalmente colunar otimizado para métricas. Cada motor é projetado para o formato dos dados que ele gerencia, e é daí que vêm os ganhos de eficiência. Ambos compartilham a mesma linguagem de consulta, APIs e dashboards, então as equipes trabalham entre os três tipos de sinal a partir de uma única interface, sem backends separados para manter e sem necessidade de troca de contexto entre ferramentas. Armazenar tudo custa menos do que guardar uma fração disso em uma plataforma menos eficiente.

Os logs são o sinal mais rico em observabilidade, mas frequentemente subutilizados porque são não estruturados e caros para armazenar com fidelidade total. A maioria das equipes mantém o que os orçamentos de armazenamento permitem e trata a pesquisa de log como algo feito de forma reativa, por especialistas, quando um incidente exige.

O Elastic Streams extrai automaticamente a estrutura, o significado e o contexto operacional de registros brutos, transformando um sinal reativo, acessível apenas a especialistas, em um sinal proativo. Ele usa AI para revelar Indicadores de Conhecimento (ICs) sem exigir que os engenheiros saibam o que buscar antecipadamente, extraindo entidades e dependências de dados não estruturados para que o contexto relevante já esteja disponível quando um alerta for acionado.

A Elastic oferece agentes de AI e machine learning (ML) construídos com base no contexto mais rico possível para investigações e análises de causa raiz (ACR). Como a telemetria é armazenada de forma eficiente, sem que nada precise ser descartado, e os dados de log são estruturados de forma a permitir ações práticas, a AI dispõe de um contexto completo para trabalhar. 

Sustentando tudo isso está a camada de recuperação. O Elasticsearch recupera logs, métricas e rastreamentos relevantes semanticamente, não apenas por correspondência de palavras-chave. A qualidade dessa recuperação é o que determina se a AI encontra o contexto correto ou uma aproximação próxima dele. É aí que engenharia de contexto se torna essencial: a Elastic estrutura e enriquece a telemetria na ingestão, marcando as entidades, extraindo dependências e construindo mapas de serviço, para que os dados estejam preparados para consumo de AI antes que um alerta seja disparado.

Para equipes que precisam construir seus próprios fluxos de trabalho de investigação, o Elastic Agent Builder e Workflows fornecem as primitivas para construir agentes de AI personalizados. A Elastic também oferece um repositório aberto de Habilidades de Agente que podem consultar o Elasticsearch, executar o ES|QL e analisar os resultados. Capacidades pré-configuradas de detecção de anomalias e categorização de logs têm sido parte central da plataforma há anos. Todas essas capacidades apoiam investigações e remediações conduzidas por agentes.

Apostar em uma arquitetura fechada significa trabalho de migração sempre que o ecossistema evolui. Cada mudança de instrumentação tem um custo de engenharia na forma de novos pipelines, tradução de esquemas e reconciliação de dados. Em observabilidade, o OTel está se tornando o padrão de instrumentação dominante, enquanto o Prometheus costuma ser a opção padrão para métricas. 

O Elasticsearch é aberto por natureza, independente de esquemae construído sobre o OTel desde o início. Com o Elasticsearch, as equipes podem ingerir quaisquer dados de qualquer fonte, seja Prometheus, OTel ou qualquer outro formato, armazená-los nativamente e consultá-los tal como estão. Os dados permanecem em seu formato nativo, sem camada de tradução e sem perda de dados na conversão.

Acreditamos que sermos nomeados Líderes no Quadrante Mágico do Gartner pelo terceiro ano consecutivo reflete o que nossos clientes nos disseram: que a observabilidade não deve forçar concessões, que as equipes devem ser capazes de armazenar toda a sua telemetria de forma eficiente, que se deve construir com base em padrões abertos em vez de fechados e garantir que as investigações de AI tenham todo o contexto necessário.

Cada uma das quatro áreas abordadas aqui se conecta às outras: a eficiência possibilita o contexto completo, o contexto completo torna as investigações de AI confiáveis e os padrões abertos garantem que o investimento não seja perdido quando o setor avança. Acreditamos que esse reconhecimento reflete nosso progresso contínuo em todas as quatro áreas.

O 2026 Gartner® Magic Quadrant™ para Plataformas de Observabilidade e as 2026 Gartner® Capacidades Críticas para para Plataformas de Observabilidade já estão disponíveis. 

Acesse os relatórios para saber mais sobre o mercado de observabilidade e por que acreditamos que a Elastic foi reconhecida como Líder.

Explore como o Elastic Observability ajuda organizações a investigar questões mais rapidamente, monitorar aplicações baseadas em IA, adotar padrões abertos e operar com confiança em escala.