Innovationstreiber für 50 % der „Fortune 500“-Unternehmen

Observability, die Ihr System kennt

Elastic verwandelt Ihre Logs, Metriken und Traces in ein Live-Systemmodell, das KI in Echtzeit analysieren kann. Verfügbar auf Anfrage über jede beliebige KI-Schnittstelle Ihrer Wahl.

Autonome Untersuchungen und Abhilfe
KI-Agenten leiten Untersuchungen, decken die Ursachen auf und automatisieren Workflows zur Problembehebung. Mit voller Transparenz, damit SREs die Kontrolle behalten.
OpenTelemetry-first und Prometheus-native
Daten aus jeder Quelle ingestieren Von Grund auf offen konzipiert und auf OpenTelemetry (OTel) aufgebaut. Keine Migrationsprobleme für Grafana-Engineers.
Erstklassige Effizienz für Protokolle und Metriken
Metriken und Logs mit hoher Kardinalität, optimiert mit Komprimierung und spaltenweisem Speicher – für niedrige Kosten und hohe Transparenz.

Eine Plattform für alles

Alle Signale, eine Quelle der Wahrheit – mit Protokollen im Mittelpunkt der Untersuchungen. Mehr als 450 Ein-Klick-Integrationen für Clouds, CI/CD, Datenbanken und mehr.

Log-Analytik
Infrastrukturüberwachung
APM und verteiltes Tracing
Monitoring digitaler Erlebnisse
Agentische Untersuchungen
Workflow-Automatisierung
OpenTelemetry
Metriken monitoring
LLM-Beobachtbarkeit

Die Innovation hinter den Ansprüchen

Best-in-class efficiency

KI ist nur so gut wie die Datenplattform, die sie antreibt. Von der Speicherarchitektur bis zur Abfrageleistung: jeder Teil von Elasticsearch wurde für einen bestimmten Zweck entwickelt.

LogsDB Index-Modus
75% weniger Speicher

Ein speziell entwickelter Indexmodus für Log-Daten. Intelligente Sortierung nach host.name und @timestamp platziert ähnliche Einträge nebeneinander, was die Kompression dramatisch verbessert. Synthetic _source rekonstruiert Felder auf Anfrage. Lesen Sie den ausführlichen Artikel →

Speicherreduzierung
bis zu 65 %
TCO-Reduzierung
langfristige Log-Aufbewahrung
bis zu 50 %
Zusätzliche Einsparungen
Indexsortierung
bis zu 30 %
Abfrageleistung
40% schnellere Abfragen

In Version 9.x vereinen sich vier gezielte Optimierungen der Abfrage-Engine und erzielen seit Januar 2026 eine um 40 % bessere Latenz.

LuceneSource DOC-Partitionierung
3× Durchschnitt
Skipper, kompetitiver Iterator
11x Durchschnitt
Schweizer Hashtabellen
1,4x Durchschnitt
Wildcard-Abfrage-Umschreibung
3,3x Durchschnitt
Spaltenbasierter Speicher
5x Speicherdichte In Entwicklung

Der Modus „Nur Dokumentwerte“, der im Laufe dieses Jahres auf den Markt kommt, verzichtet vollständig auf invertierte Indizes und BKD-Bäume und verwendet komprimierte binäre Dokumentwerte, um eine nahezu spaltenorientierte Speicherdichte zu erreichen.

Elasticsearch 8.x
ES mit spaltenorientierten Logs
5x schlanker
Erstklassige Spaltendarstellung
Nahezu Parität

Sind Sie bereit für den Wechsel?

Wechseln Sie von Datadog und sparen Sie 50 % Ihrer Kosten für Metriken.

Migrieren Sie über Nacht →

Der Untersuchungskontext , den Ihre KI benötigt

Elastic extrahiert automatisch Wissensindikatoren (Knowledge Indicators, KIs) aus Ihren Telemetriedaten – Entitäten, Abhängigkeiten, Live-Status und Kontext – und erstellt so ein kontinuierlich aktualisiertes Modell Ihres gesamten Systems. Keine Konfiguration oder Kennzeichnung erforderlich.

Erfahren Sie mehr →
Entitäten automatisch erkannt
Dienste, Hosts, Pods und Datenbanken, die direkt aus Telemetrie abgeleitet werden
Abhängigkeiten zugeordnet
Anforderungsflüsse und Servicebeziehungen, die automatisch aus Trace- und Log-Daten erstellt werden
Live-Status, immer aktuell
CPU, Speicher, Latenz und Fehlerrate werden kontinuierlich in Echtzeit im Systemmodell wiedergegeben
Live-Systemmodell
LIVE-SYSTEMMODELL Live
node-01
host · us-east · production
checkout-service
cpu 79% · p99 840ms · degraded
redis
mem 78% · healthy
postgres
conn 94/100 · pool warm
Agentenbasierte Untersuchung mit Claude
K8s-Agenten-Untersuchung – Claude
k8s-pod-memory-growth kritisch
frontend-7848d84-27cfw
oteldemo-esyox-default · mean(metrics.k8s.pod.memory.working_set)
Anomaly score
0
out of 100
Actual memory
0 MB
working set
Typical memory
0 MB
learned baseline
Deviation
+0%
above baseline

Beobachtbarkeit überall da , wo Sie bereits arbeiten

Die gleiche Intelligenz – KIs, wichtige Ereignisse und Abhilfemaßnahmen – auf jeder Oberfläche dargestellt. Kibana für Ihr SRE-Team. Claude für Ihren Bereitschaftsingenieur. CLI für Ihre Automatisierungspipeline.

MCP-Server abrufen →
  • Native MCP-Server
  • Fähigkeiten werden automatisch geladen
  • Oberflächenbewusste Darstellung

Von Daten zu Antworten. Kein langes Suchen erforderlich.

Von der Log-Analyse bis hin zu agentenbasierten Untersuchungen – alles basiert auf der realen Denk- und Arbeitsweise von SREs.

KI-gesteuerte Log-Verarbeitung
Überspringen Sie den Aufbau von Pipelines und die Verwaltung der Instrumentierung. Automatische Datenerfassung und -organisation in logische Datenströme durch Anwendung von Parsing-, Partitionierungs-, Feldextraktions- und Lebenszyklusrichtlinien mit minimalem manuellem Einrichtungsaufwand.Screenshot of AI-driven log processing with Streams UI in Elastic
Schema-agnostisch und OpenTelemetry-first
Senden Sie uns Ihre Daten in jedem Format, in dem sie ankommen — ob es sich um Prometheus, OTel oder etwas anderes handelt. Elasticsearch speichert und fragt Daten nativ ab, während EDOT ein produktionsreifes, OTel-natives Ökosystem hinzufügt.Diagram showing Elastic's standardized OpenTelemetry architecture
Erforschung von Daten mit hoher Kardinalität
Suchen, filtern, aggregieren und visualisieren Sie Daten in Discover. Dashboards als Code erstellen, Benachrichtigungen setzen und ES|QL-Abfragen über Logs, Metriken und Traces für einheitliche Analysen ausführen. Native PromQL-Unterstützung enthalten.Screenshot of Elastic data analytics and Discover UI
Agentische Untersuchungen
Die integrierte KI von Elastic unterstützt die Ursachenanalyse und -behebung. Interagieren Sie direkt mit Ihren Telemetriedaten über natürliche Sprache und lösen Sie Probleme schneller, ohne zwischen Tabs oder Kontexten wechseln zu müssen.Screenshot of Elastic AI Assistant providing root cause analysis
Über 100 Machine-Learning-Jobs
SREs können sofort einsatzbereite Funktionen ohne Konfiguration wählen oder ihre eigene Analyse mithilfe integrierter oder importierter ML-Modelle anpassen, um Anomalien zu erkennen, Trends vorherzusagen und Muster in Logs, Metriken und Traces aufzudecken.Screenshot of Elastic anomaly explorer machine learning UI
Feature-Screenshot

Am Chat teilnehmen

Verbinden Sie sich mit der globalen Community von Elastic und nehmen Sie an offenen Gesprächen und an der Zusammenarbeit teil.

Diskutieren

Stellen Sie Fragen, erhalten Sie Antworten und verschaffen Sie sich Gehör in unserem offenen Forum.

In unserem Forum posten→

Slack

Fachsimpeln. Notizen austauschen. Gestalten Sie die Zukunft von Elastic Observability.

Auf Slack beitreten →

GitHub-Repo

Erkunden Sie, tragen Sie bei und schlagen Sie Verbesserungen vor.

Projekte erkunden →

Meetup

Tauchen Sie in Elastic ein. Lernen Sie, erkunden Sie und treten Sie mit Gleichgesinnten in Kontakt.

Nehmen Sie an einem Meetup teil →

Häufig gestellte Fragen

Full-Stack-Observability (Beobachtbarkeit für den gesamten Stack) bezeichnet die Fähigkeit einer Observability-Lösung, den gesamten Anwendungs-Stack zu überwachen – vom Endnutzer bis zum Anwendungscode und zur Infrastruktur. Eine Full-Stack-Observability-Lösung besteht in der Regel aus mehreren Komponenten für Zwecke wie das Monitoring und Analysieren von Logdaten, das Monitoring der Cloud und der Infrastruktur, das Monitoring der Anwendungsleistung, das Monitoring der digitalen Experience, kontinuierliches Profiling und AIOps. Nehmen Sie an unserer Selbsteinschätzung teil, um zu verstehen, wie Sie auf Ihrem Weg zu einer einheitlichen Full-Stack-Observability-Plattform abschneiden, damit Sie Telemetriedaten ganzheitlich analysieren und eine schnellere mittlere Zeit bis zur Lösung erreichen können.

Full-Stack-Observability ermöglicht es Unternehmen, geschäftliche und operative Exzellenz zu erreichen. Die Implementierung von Full-Stack-Observability ermöglicht es SRE-Teams, Silos aufzubrechen und dank kontextueller Alerts und effektiver funktionsbereichsübergreifender Zusammenarbeit Probleme schneller zu lösen. Die Einhaltung von SLAs wird einfacher und Unternehmen können ihre Time-to-Market verkürzen, ihre operative Effizienz erhöhen und die Kundenzufriedenheit stärken. Weitere Informationen zu den Vorteilen von Full-Stack-Observability

Unternehmen weltweit befinden sich in einem schwierigen Umfeld, das von steigendem Kostendruck in Kombination mit großen Datenvolumen geprägt ist, die von komplexen, verteilten cloudnativen Umgebungen generiert werden. Daher benötigen Teams intelligentere Analytik, Zugriff und Aufbewahrung für alle Daten, sofort und von jedem Ort aus, um Probleme lösen, Entscheidungen treffen und Resilienz sicherstellen zu können. Viele Unternehmen, die Splunk Enterprise nutzen, stehen nun vor einer Entscheidung, da Splunk mit Splunk Enterprise, Splunk Cloud und Splunk Observability fragmentierte Beobachtbarkeit mit unterschiedlichen Preismodellen bietet. Elastic bietet dagegen eine schnelle und einfache Lösung, mit der Unternehmen für die Zukunft gerüstet sind.

Observability kann man sich als Evolution des Monitorings für moderne Anwendungen vorstellen. Im Grunde genommen handelt es sich dabei um die Fähigkeit von Anwendungen und Infrastruktur, mittels verwertbarer Logdaten, veröffentlichter Metriken und verteilter Traces Informationen über ihren inneren Zustand preiszugeben. Durch die Kombination aus Erfassung, Umwandlung, Korrelierung, Analyse und Visualisierung von Signalen ist Observability als Herangehensweise besser für die Komplexität und Größe cloudnativer Umgebungen geeignet als das herkömmliche Monitoring. Observability erfährt mit dem Aufkommen neuer Trends und Technologien eine kontinuierliche Weiterentwicklung.

Beim Implementieren von Observability sollte stets die technische und operative Bereitschaft im Vordergrund stehen. Sorgen Sie dafür, dass Sie über das Personal und die Prozesse verfügen, die für Observability benötigt werden. Ermitteln Sie als Erstes, was für Daten Sie erfassen möchten. Wenn Sie gerade erst damit beginnen, empfehlen wir Ihnen, zunächst eine einzelne Anwendung als Pilot auszuwählen und sich auf eine Art von Signal zu konzentrieren (z. B. auf Logdaten), bevor Sie Ihre Observability-Bemühungen auf Metriken und Traces ausweiten. Sorgen Sie für die Zukunft vor und entscheiden Sie sich für eine Observability-Lösung, die mit Ihnen wachsen kann. Sind Sie bereit? Finden Sie heraus, wie das interne SRE-Team von Elastic Observability in großem Stil implementiert hat.

Search AI Lake von Elastic ist für latenzarme Echtzeitanwendungen optimiert und damit eine ideale Architektur für Ihre KI-gestützte Zukunft. Search AI Lake revolutioniert Data Lakes, indem die umfangreiche Speicherkapazität eines Data Lake mit latenzarmen Abfragen, leistungsstarken Suchfunktionen und KI-Relevanzfunktionen von Elasticsearch kombiniert wird. Search AI Lake bildet die Basis für ein neues Elastic Cloud Serverless-Deployment, bei dem Ihre Teams von jeglichem operativem Overhead befreit sind und sich voll und ganz darauf konzentrieren können, Innovationen zu schaffen.

Mehr über Search AI Lake erfahren →

Führend in der Zukunft der Beobachtbarkeit

Erfahren Sie, warum Elastic im Gartner® Magic Quadrant™ for Observability Platforms 2025 als führend eingestuft wurde.