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.

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.
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.
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Sua solução atual
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Perguntas frequentes
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.