A Elastic é nomeada líder na avaliação mundial de fornecedores de plataformas de observabilidade em 2025 do IDC MarketScape

Com a introdução do Streams, estamos redefinindo a observabilidade. Com o Streams, SREs não precisam mais gastar tempo gerenciando dados antes de poderem ser investigadores. Os logs são os principais sinais de investigação porque o Streams fornece a SREs a capacidade de:

• Fazer log de tudo em qualquer formato e parar de se preocupar com pipelines: pare de perder tempo construindo e mantendo pipelines complexos de ingestão. Envie logs em qualquer formato, estruturado ou não, de qualquer fonte diretamente para um único endpoint da Elastic, sem a necessidade de agentes específicos. Use coletores de OpenTelemetry ou qualquer outro agente de dados para enviar logs para a Elastic. O processamento impulsionado por IA do Streams analisa e estrutura seus dados de log, tornando-os imediatamente prontos para investigação. Isso significa que você pode se adaptar a novos formatos de log na mesma hora, sem a necessidade de manter configurações frágeis. O Streams garante que você sempre tenha os dados de que precisa quando necessário.

• Coletar logs e obter respostas deles: o Streams analisa seus dados para revelar “eventos significativos”, identificando proativamente erros críticos, anomalias e gargalos de desempenho, como exceções de falta de memória. Em vez de analisar manualmente terabytes de dados, você tem um ponto de partida claro e priorizado para sua investigação. Isso permite que você passe do sintoma à solução em minutos, corrigindo problemas antes que afetem os usuários.

• Obtenha visibilidade completa a um custo menor: Obtenha visibilidade completa de todos os seus serviços sem o custo esperado. Ao estruturar dados de forma inteligente e revelar apenas os eventos mais críticos, o Streams reduz a complexidade operacional e reduz drasticamente o tempo de análise da causa raiz. Essa eficiência permite que você armazene todos os dados de log relevantes de forma econômica, garantindo que você nunca precise sacrificar a visibilidade crucial para cumprir um orçamento. Obtenha respostas mais claras com mais rapidez e reduza seu custo total de propriedade.

O Streams revoluciona a observabilidade ao transformar logs de uma fonte de dados ruidosa e cara em um sinal primário de investigação. Por meio de capacidades viabilizadas por IA, como particionamento automático, análise, gerenciamento de retenção e a identificação de eventos significativos, o Streams capacita SREs a ir além do gerenciamento de dados e identificar diretamente a causa raiz dos problemas. Ao reduzir a complexidade operacional, diminuir os custos de armazenamento e fornecer visibilidade completa, o Streams garante que os logs, enriquecidos por IA, se tornem o caminho mais rápido para a resolução ao responder os porquês da observabilidade.

Um núcleo diferenciador da Elastic é nosso compromisso incansável com a inovação na observabilidade. Estamos constantemente ultrapassando limites e desenvolvendo capacidades que transformam a maneira como as equipes monitoram, analisam e otimizam seus sistemas. Estas são algumas inovações da Elastic no último ano:

• Streams: uma nova maneira de pensar sobre como a observabilidade é feita organizando e encontrando significado e problemas nos seus dados automaticamente com IA

• Elastic AI Assistant: totalmente baseado em Retrieval-Augmented Generation (RAG), usando seus próprios repositórios e wikis no GitHub para insights específicos e relevantes de solução de problemas e remediação

• EDOT: uma distribuição de OTel com escalabilidade e suporte totais

• Elastic Cloud Serverless: Uma nova arquitetura de armazenamento completamente sem estado

• Observabilidade de LLM: para entender se os seus modelos estão operando de modo ideal e sem alucinações

• Modo de índice logsdb do Elasticsearch: Economizando até 70% dos custos de armazenamento de log

• Elastic Agent Builder: crie seus próprios agentes de IA para usar dados de observabilidade em casos de uso específicos do seu domínio e capacite grandes modelos de linguagem (LLMs) corporativos via protocolo de contexto de modelo (MCP).

• Universal Profiling: doado ao projeto OpenTelemetry para perfilagem leve em nível de código

Além de inovações como as mencionadas acima, também compartilhamos o nosso jeito de pensar. O Elastic Observability Labs é um espaço dedicado onde expomos nossas decisões técnicas, experimentos e inovações iniciais por meio de desenvolvimento transparente e engajamento ativo da comunidade. São ideias de trabalho, histórias de engenharia e lições aprendidas à medida que desenvolvemos. Ajudamos clientes e profissionais a enxergar o que vem a seguir oferecendo:

• Visões internas sobre como o projeto OpenTelemetry está sendo gerido e evoluindo

• Orientações sobre como conectar dados de log e o contexto de OTel, tornando a observabilidade mais holística

• Recursos como o endpoint gerenciado de OTLP da Elastic, um caminho de ingestão com escalabilidade e sem servidor que oferece suporte nativo a OTLP, reduzindo a barreira à instrumentação

• Capacidades como logs essenciais que permitem aos usuários fazer a ingestão, armazenar e consultar logs sem a sobrecarga de gerenciar a infraestrutura

• Pré-visualizações técnicas como ES|QL LOOKUP JOIN que permitem aos usuários enriquecer logs com métricas e traces dinamicamente, sem necessidade de desnormalizar no momento da ingestão

A Elastic oferece uma plataforma unificada viabilizada por IA que reúne observabilidade, segurança e busca para que as organizações possam detectar, analisar e agir com relevância em todos os seus dados em tempo real. No campo da observabilidade, a abordagem diferenciada da Elastic é:

• Aberta e extensível: a priorização do OTel e a compatibilidade com o Prometheus garantem interoperabilidade em diversos ambientes.

• Escalável sem limites: uma arquitetura SaaS sem estado que separa a computação do armazenamento e a indexação da busca, com escalabilidade perfeita. Usando armazenamento de objetos nativo na nuvem e com bom custo-benefício, mantendo as consultas rápidas e de baixa latência do Elasticsearch.

• Nativa em IA e relevância: o Elastic AI Assistant responde a perguntas em linguagem natural usando seu conhecimento interno, como runbooks e incidentes anteriores. Nosso Elastic Inference Service (EIS) fornece os modelos de relevância. Combinado com ES|QL e machine learning, ajuda sua equipe a mudar do que aconteceu para por que aconteceu e como corrigir isso.