Adeus pântano de log, olá Streams
O Streams reúne parsing assistido por IA, organização inteligente de logs e detecção proativa de eventos em um fluxo de trabalho simples e intuitivo, para você focar em resolver problemas, não em domar pipelines.
RECURSOS PRINCIPAIS
Caos → Clareza
Os SREs estão sobrecarregados com alertas e pipelines frágeis porque o “porquê” por trás da maioria dos incidentes está escondido em registros brutos caóticos e cheios de contexto. O Streams transforma esse caos em clareza em questão de minutos, oferecendo as respostas de que você precisa para fazer dos logs seu ponto de partida em toda investigação.
Desenvolvido com IA agêntica
No Elastic, fluxos de trabalho agênticos organizam logs, destacam eventos importantes e orientam investigações. Combinados ao contexto organizacional baseado em seus bancos de conhecimento e runbooks, a consultas rápidas em ES|QL e a machine learning, a IA agêntica transforma registros brutos em uma fonte de verdade pronta para uso.DEMONSTRAÇÃO GUIADA
De logs brutos a respostas reais
Da ingestão à investigação, o Streams simplifica e automatiza o trabalho de criar pipelines personalizados e extrair campos manualmente, fornecendo dados limpos, estruturados e de alta fidelidade e ajudando você a encontrar a agulha no palheiro.
Traga seus dados. Nós faremos o resto.
Sem pipelines para manter — basta enviar seus logs.
Sem perda de dados — mantenha todo o contexto com o armazenamento de dados de alta performance da Elastic.
Sem triagem manual — a IA destaca os sinais mais importantes para que você possa se concentrar na resolução.
Gerenciamento de logs sem complicação
Esqueça a busca em petabytes de logs. O Streams detecta padrões que humanos não veem, analisa, particiona e estrutura os logs, além de destacar eventos significativos com IA.
Elastic
Sua solução atual
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Perguntas frequentes
Por que os logs são importantes?
Por que os logs são importantes?
Os logs são o sinal mais onipresente e rico em contexto da sua stack. Todo sistema gera logs. Eles fornecem as informações detalhadas necessárias para entender exatamente por que um problema ocorreu e como resolvê-lo. Por isso, são a principal fonte de verdade para análise e solução de incidentes.
O que há de errado com a observabilidade hoje?
O que há de errado com a observabilidade hoje?
À medida que os aplicativos se tornaram mais complexos, o volume e a variedade de logs cresceram exponencialmente. O armazenamento passou a ser caro, e extrair valor desses dados ficou cada vez mais difícil. Como resposta, o setor passou a tratar os logs detalhados como um fardo, descartando contextos essenciais e eliminando sinais importantes junto com o ruído. Agora, as equipes estão sobrecarregadas por dashboards e alertas que não explicam o “porquê” dos problemas ou gastam tempo mantendo pipelines frágeis em vez de resolver incidentes.
Como o Streams é diferente das abordagens tradicionais de observabilidade?
Como o Streams é diferente das abordagens tradicionais de observabilidade?
Diferentemente das soluções tradicionais de observabilidade, que tratam logs como algo secundário em relação a métricas e rastreamentos, o Streams transforma os logs em um sinal principal tanto para detecção quanto para investigação, ajudando você a chegar mais rápido à resolução. Fluxos de trabalho orientados por IA tornam os logs utilizáveis e acionáveis, destacando o “porquê” que falta nas ferramentas tradicionais de observabilidade, permitindo que SREs resolvam incidentes com mais rapidez, sem precisar dedicar semanas à engenharia de dados e à criação de pipelines complexos.
Quais tipos de problema o recurso Significant Events identifica?
Quais tipos de problema o recurso Significant Events identifica?
O Significant Events detecta automaticamente anomalias e padrões críticos nos seus logs, como erros de falta de memória, falhas de servidor, eventos de inicialização ou desligamento e outras mudanças operacionais, oferecendo aos SREs um alerta antecipado e um ponto de partida claro para a investigação. Os eventos são específicos do sistema (por exemplo, Apache Spark) e são sinalizados automaticamente com base no contexto. É possível filtrá-los, agrupá-los ou explorá-los diretamente na interface.
Como o Streams ajuda os SREs a reduzir o tempo gasto no gerenciamento de pipelines?
Como o Streams ajuda os SREs a reduzir o tempo gasto no gerenciamento de pipelines?
O Streams usa IA para simplificar tarefas como parsing, enriquecimento, particionamento e atualizações de esquema, eliminando a necessidade de manter padrões Grok complexos ou pipelines personalizados. Assim, os SREs podem começar a investigar problemas em minutos, em vez de gastar semanas configurando pipelines e estruturando dados.
Como o Streams ajuda a controlar os custos de armazenamento?
Como o Streams ajuda a controlar os custos de armazenamento?
Ao destacar os logs mais importantes e estruturar os dados automaticamente para otimizar o armazenamento, o Streams permite que os SREs retenham dados de alto valor sem descartar informações relevantes, reduzindo o custo total de armazenamento.
Preciso reescrever meus pipelines existentes para usar o Streams?
Preciso reescrever meus pipelines existentes para usar o Streams?
Não. O Streams funciona com suas fontes de dados e pontos de ingestão atuais. Ele pode complementar ou substituir pipelines ao longo do tempo sem interromper seus fluxos de trabalho existentes.
O Streams pode substituir o Splunk ou outras ferramentas legadas de registro?
O Streams pode substituir o Splunk ou outras ferramentas legadas de registro?
Sim. O Streams elimina a necessidade de pipelines complexos, ingestão cara e correlação manual de logs. Ele oferece insights imediatos, detecção de eventos orientada por IA e armazenamento econômico, tornando-se uma alternativa moderna às soluções legadas.