Elastic 因其人工智能辅助可观察性而荣获 2024 年 EMA Allstars 奖

本文主要是介绍Elastic 因其人工智能辅助可观察性而荣获 2024 年 EMA Allstars 奖，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

作者：来自 Elastic Gagan Singh

我们很高兴获得 2024 年 EMA 全明星奖。该奖项认可了 Elastic 专注于提供全栈可观测性解决方案，该解决方案为复杂的混合云部署提供统一的可见性和人工智能驱动的见解。

EMA Allstars 奖旨在表彰重塑企业技术格局的开拓者和创新者。 EMA 赞扬 Elastic Observability 的方法不仅打破了数据孤岛，而且还有助于更有效地分析系统和应用程序性能。这一认可强调了我们在开拓解决方案方面的作用，这些解决方案将为技术管理和卓越运营的未来进步铺平道路。

Elastic 创新为 Observability 带来新的 AI 功能

随着组织不断数字化，基础设施和应用程序的分布式特性显着增加了复杂性。运营团队越来越多地寻求通过全栈可观测性解决方案来实现统一的可视性，该解决方案提供了摄取和处理大量数据的灵活性和规模，同时提供了获取见解的功能。

Elastic 在可观测性方面的创新之旅非常出色，它建立在一个采用 OpenTelemetry 等开放标准的平台上，并促进了遥测数据收集的整体且适应性强的方法。去年，我们推出了重要的功能，最引人注目的是将我们的 Elasticsearch 相关性引擎 (ESRE) 与新的 Elastic AI Assistant for Observability 集成。 ESRE 提供了一整套复杂的检索算法以及与 OpenAI 等大型语言模型 (LLM) 集成的能力。这可以加速问题解决、改进业务数据分析并提高运营生产力。

这些创新提供了快速、上下文相关的分析搜索和大量人工智能功能，可以发现、预测和提供规范性指导，从而加快运营效率并改善客户体验。

这些人工智能功能包括：

AI Assistant，通过 ESRE 利用生成式 AI 以及内部业务和运营数据，帮助团队更流畅地响应和交互，以使用公共和私有数据解决问题。
行业领先的机器学习具有 100 多个内置模型，并且能够引入你自己的模型，可以快速获得洞察和解决事件。
一键式 AIOps 功能使用户可以轻松利用异常检测、延迟关联、日志模式分析、日志分类、故障关联等功能。
更现代的管道查询语言 ES|QL 的引入进一步增强了 Elastic 的准确快速搜索和分析能力。

随着 ESRE 的推出，这些功能标志着可观察性的又一次重大飞跃，为站点可靠性工程师（site reliability engineers）提供直观、上下文感知的见解，并实现对系统性能的始终可见。这些创新将重新定义可观察性，为更主动、更高效地管理复杂的数字系统铺平道路。

EMA 的 Torsten Volk 表示：“Elastic 在为开发人员、运营商、SRE 和安全工程师提供可操作的、情境化的见解方面取得了重大进展。虽然生成式 AI 是解锁这些见解的关键之一，但真正使其与众不同的是将该技术集成到 Elastic 的可观察性套件中。通过利用先进的人工智能算法，Elastic Observability 智能地将不同来源的大量数据关联起来，将原始指标转化为连贯的叙述。这与人工智能助手一起，使团队不仅能够对新出现的问题做出快速反应，还能在潜在问题升级之前预测并缓解它们。其结果是一种更具洞察力、主动性、预测性的系统管理方法，在日益复杂的数字环境中提高运营效率和安全状况。”

阅读 EMA 的总结报告并了解有关Elastic Observability 的更多信息。