Einführung von Elastic Workflows: Native Automatisierung für Elasticsearch

Heute stellen wir Elastic Workflows vor, die Automatisierungs-Engine, die direkt in Elasticsearch integriert ist. Workflows bietet Ihnen zuverlässige, skriptbasierte Automatisierung für einfache Aufgaben und KI-gestützte Automatisierung für komplexe Probleme, die logisches Denken erfordern. 

Elastic Workflows ist jetzt als technische Vorschau verfügbar.

Workflows sind vollständig kompositionsfähig und ereignisgesteuert. Sie können auf Datenänderungen innerhalb von Elasticsearch, auf Ereignisse externer Systeme über Webhooks oder auf von Nutzern initiierte Aktionen reagieren. Sie können Workflows miteinander verketten, verschachteln oder sie als aufrufbare Tools für andere Systeme bereitstellen.

Sobald die Workflows laufen, verbinden sie sich mit den externen Systemen, die Ihre Organisation bereits nutzt, darunter Cloud-Anbieter, Servicedesks, Messaging-Plattformen und Identitätsanbieter. Elasticsearch bleibt jedoch im Zentrum, sodass jeder Schritt im Workflow Zugriff auf den vollständigen Kontext Ihrer Umgebung hat.

Das Ergebnis ist eine einfachere Architektur mit weniger beweglichen Teilen und schnellerer Ausführung, da keine Rundreise zu externen Systemen für den grundlegenden Kontext erforderlich ist. Außerdem kann weniger kaputtgehen, weil kein Netz von Integrationen gepflegt wird.

Diese Integration ist bidirektional. Workflows können Agenten als intelligente Schritte innerhalb eines größeren Prozesses aufrufen. Und Agenten können Workflows als Werkzeuge nutzen, wodurch sie die Möglichkeit erhalten, konkrete Aktionen durchzuführen und nicht nur Text zu generieren, sondern tatsächlich Aktionen in den Systemen auszuführen, auf denen die Organisation läuft.

Elastic Workflows erhält seine Agentenfunktionen durch die Integration mit Elastic Agent Builder, einer nativen Funktion von Elasticsearch zur Erstellung benutzerdefinierter KI-Agenten. Mit Agent Builder erstellte Agenten haben Zugriff auf dieselben Daten und denselben Kontext wie Workflows und können dadurch bessere Entscheidungen treffen. Da Workflows und Agenten auf derselben Plattform laufen, gibt es keine Integrationslücke zwischen Logik und Ausführung.

Während Standard-KI-Tools oft nur Vorschläge generieren, ermöglicht Elastic Workflows den Agenten, Maßnahmen wie das Neustarten eines Services, das Aktualisieren eines Datensatzes, das Versenden einer Benachrichtigung oder das Auslösen eines anderen Workflows.

Sicherheitsanalysten haben mit einem ständigen Strom von Warnungen zu tun, und ein Großteil der anfänglichen Triage-Arbeit folgt einem vorhersehbaren Muster: Warnungen mit Kontext bereichern, relevante Aktivitäten überprüfen, Vermögenswerte und Identitätsdaten abrufen, das Ticket aktualisieren und die richtigen Personen benachrichtigen. Genau solche Aufgaben sollte die Automatisierung übernehmen.

Workflows ermöglichen es Sicherheitsteams, diese Prozesse mit vollständiger Kontrolle und Vorhersehbarkeit festzulegen. Die Routineabläufe erfolgen stets automatisch und zuverlässig.

Doch Ermittlungen verlaufen nicht immer routinemäßig. Manchmal entspricht eine Warnung keinem bekannten Muster. Manchmal tat der Angreifer auch etwas Neues. In solchen Fällen beginnen die Analysten typischerweise bei Null, indem sie manuell Protokolle sammeln, das Nutzerverhalten nachverfolgen, Signale systemübergreifend korrelieren und Hypothesen darüber aufstellen, was passiert ist.

Hier verändern Workflows in Kombination mit Agenten das Bild. Anstatt mit einem leeren Bildschirm zu beginnen, kann ein Agent die frühe Vorarbeit übernehmen: die Beweise prüfen, ungewöhnliche Muster erkennen, prüfen, ob erwartete Kontrollen vorhanden waren, und vorschlagen, welche Fäden es wert sind, gezogen zu werden. Der Workflow hält den gesamten Prozess strukturiert und prüfbar. Der Agent kümmert sich um die Mehrdeutigkeit.

Der Analyst behält die Kontrolle, beginnt aber weiter vorne mit dem bereits zusammengestellten Kontext und anfänglichen Hypothesen, die bewertet werden müssen, anstatt sie zu konstruieren.

Die Betriebsteams automatisieren umfassend: Gesundheitsprüfungen, Kapazitätsentscheidungen, Alarmweiterleitung und Abhilfemaßnahmen. Diese Prozesse sorgen dafür, dass die Dienste reibungslos laufen, wenn die Bedingungen bekannten Mustern entsprechen.

Aber nicht jeder Vorfall folgt einem Muster. Komplexe Leistungseinbußen, unerwartete Rückschritte und kaskadierende Ausfälle – solche Situationen haben selten ein klares Handbuch. Betreiber müssen typischerweise von Grund auf neu ermitteln, indem sie Daten über Dashboards und Tools hinweg korrelieren, um herauszufinden, was tatsächlich passiert.

Mit Workflows und Agenten kann diese Untersuchung schneller starten. Ein Agent mit Zugriff auf Ihre Protokolle, Metriken und Traces kann aktuelle Deployments scannen, korrelierte Anomalien identifizieren und die wahrscheinlichsten Erklärungen aufdecken. Anstatt den Kontext manuell zusammenzustellen, beginnt der Operator mit einer Hypothese und unterstützende Beweise.

Wenn die Hypothese zutrifft, kann der Workflow bis zur Problembehebung fortgesetzt werden, indem eine Änderung rückgängig gemacht, ein Service skaliert oder eine Konfiguration angepasst wird. Der Agent liefert das Urteil; der Workflow sorgt für die Ausführung. Der Operator bleibt im Prozess eingebunden, um kritische Entscheidungen zu genehmigen und bei Bedarf einzugreifen.

Das Ergebnis ist eine schnellere Problemlösung, ohne dass dabei die Aufsicht oder Kontrolle verloren geht.

Elastic Workflows ist jetzt als technische Vorschau verfügbar. Beginnen Sie mit einer Elastic Cloud-Testversion, und schauen Sie sich die Dokumentation an.

Wir bauen weiterhin vorgefertigte Workflows und Agentenintegrationen aus, um Teams dabei zu helfen, einen größeren Teil ihrer Arbeit zu automatisieren. Wenn Sie nach einer Möglichkeit gesucht haben, die Automatisierung näher an Ihre Daten zu bringen, ohne Zuverlässigkeit oder Flexibilität zu opfern, ist dies ein guter Ausgangspunkt.

Für einen tieferen technischen Einblick sehen Sie sich den Workflow- Technik-Blog an.

Die Entscheidung über die Veröffentlichung der in diesem Blogeintrag beschriebenen Leistungsmerkmale und Features sowie deren Zeitpunkt liegt allein bei Elastic. Es ist möglich, dass noch nicht verfügbare Leistungsmerkmale oder Features nicht rechtzeitig oder überhaupt nicht veröffentlicht werden.

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