Elastic Demo-Galerie

Kleine Beispiele, die Ihnen die Erkundung verschiedener Facetten des Elastic Stack ermöglichen, von Kibana-Dashboards und Canvas-Workpads bis hin zu Elasticsearch-SQL-Schnipseln und Machine-Learning-Jobs. Denn Probieren ist besser als nur Zuschauen.

 

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Observability

Observability – Überblick

Testen Sie diese interaktive Demo, um zu erfahren, wie Sie Ihre Logs, Metriken und Traces für einen vollständigen Überblick über Ihre Anwendungsumgebung zusammenführen.

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Einführung in MCP mit Elasticsearch MCP-Server

Dieser praktische Workshop stellt den MCP-Server (Model-Context-Protokoll) vor, der KI-Workflows über modulare Tools orchestriert. Erfahren Sie, wie der MCP-Client mit dem MCP-Server interagiert, Elasticsearch nutzt, um intelligente Suchen zu ermöglichen und die Erstellung strukturierter, erweiterbarer KI-Systeme zu fördern.
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Observability

Root cause analysis with AI

Observability 101: Lesson 4 of 4 — Explore this 15 minute lab and use Elastic Observability's machine learning and AI technologies to perform Root Cause Analysis (RCA) of a customer-reported issue. Combine clues from traces and logs at scale with Elastic's AI Assistant to come to a faster resolution.

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Run the Chatbot RAG App with OpenAI - using Docker

Follow the step-by-step process of setting up and running the Elastic Chatbot RAG example app with OpenAI. This tour demonstrates how to use Docker Compose to run the app.
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Observability

Getting value from logs

Observability 101: Lesson 1 of 4 — Learn the basics of logs and how to derive value by leveraging KQL and ES|QL, creating visualizations and anomaly detection jobs. By the end of this 15 minute Elastic Observability lab, you’ll be able to ask a question about your logs and return an answer.

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Observability

Erfassung von Logs, Metriken und Traces mit OpenTelemetry

Grundlagen der Beobachtbarkeit: Lektion 2 von 4 – Starten Sie mit Elastic Observability, indem Sie Logs, Metriken und Traces mit Elastic Distribution for OpenTelemetry (EDOT) aufnehmen. In diesem 15-minütigen Lab verwenden Sie den OpenTelemetry (OTEL) Kollektor, um Logs mit Struktur und Definition zu versehen.

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Praktische Anleitung zum Erstellen einer RAG-App

Search AI 101: Lektion 4/4 – Erstellen Sie eine Retrieval-Augmented Generation (RAG) App mit der generativen KI von Elastic. Richten Sie Elastic für ein RAG-System ein und erstellen Sie einen RAG-Chatbot.

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Observability

Monitoring your infrastructure with OpenTelemetry

Observability 101: Lesson 3 of 4 — In this 15 minute lab, use Elastic Observability to dive into a java issue with high-cpu usage using the data collected from the Elastic Distributions of OpenTelemetry (EDOT). Resolve this issue using the Elastic AI Assistant as well as leverage runbook to prevent recurrence.

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