SRE向けに構築されたAI

機械学習(ML)と生成AIを活用して、問題を自動的に検出し、推奨されるアクションを実行し、より迅速に問題を解決します。

ガイド付きデモ

常時稼働のチームメイト

自然言語で質問し、オブザーバビリティデータ、MLジョブ、ランブックや過去のインシデントなどの内部知識に基づいて正確な回答を得ることができます。

コアAIテクノロジー

オブザーバビリティデータをオペレーショナルインテリジェンスに変換する方法

Elastic AIはデータを理解し、それをどう活用するかを判断します。
  • 会話型AI

    チャットベースの調査

    複雑な問題を調査し、AI Assistant for Observabilityとの統合された自然言語会話により、より迅速にトラブルシューティングを行います。

  • 検索拡張生成(RAG)

    真の成果を実現するRAG

    Elasticの生成AI機能は、実際のオブザーバビリティデータとナレッジベースから情報を引き出すRAGによって強化されています。つまり、応答にはハルシネーションがなく、環境に合わせて調整されます。

  • エージェント型ワークフロー

    行動を起こすAI

    AI Assistantを使用して、コンテキストを切り替えることなく、ネイティブ製品のアクションをトリガーし、視覚化、クエリ、ダッシュボードをインタラクティブに生成して、問題をより迅速に解決します。

  • インラインアシスタンス

    常時稼働の埋め込みコンテキスト

    質問する前に答えを得られます。UIに組み込まれたプロアクティブな生成AIの洞察が、ログ、トレース、エラーに自動的に注釈を付け、調査を迅速化します。

  • 機械学習(ML)

    データに依存しないMLエンジン

    構成不要の機械学習を使用して、異常を検出し、傾向を予測し、外れ値を特定します。Elasticはすべてのシグナルにわたって一貫したコンテキストを維持し、あらゆる種類のデータにわたるパターン分析と相関関係を可能にします。

  • Search AI Platform

    オープン設計

    OpenTelemetryのネイティブサポートに加え、ElasticはオープンMLモデルを統合し、カスタム取り込みパイプラインをサポートしています。これにより、オープンでスケーラブルな検索AI プラットフォーム内で、AIを自由にデプロイすることができます。

機械学習

その仕組み

Elasticの機械学習エンジンは、次元やカーディナリティに制限なく、あらゆるスケール、あらゆるユースケースのあらゆるデータを処理できるように設計されています。初心者と専門家の両方向けに構築された直感的なウィザードを通じてアクセスできます。

  • Elasticの共通オープンソーススキーマ(ECS)と柔軟な取り込みパイプラインにより、データの変換、拡充、正規化が容易になり、MLの結果が向上します。

  • Elasticには、ログ分析、APM、ユーザーエクスペリエンス、インフラモニタリング全体で傾向、周期性、ベースライン動作を自動的に学習する、100以上のすぐに使える異常検知ジョブがあります。

  • Elasticは、幅広い検出、注釈付け予測タスクに対して、教師なし学習(例:クラスタリング、ベイズモデリング、相関分析)と教師あり技術(例:分類と回帰)の両方を使用しています。

同業他社がElastic Observabilityを選ぶ理由をご覧ください

根本原因から解決までをAIで加速します。

  • お客様事例

    Dish MediaはElasticを使用して、1つの統合ビューからリアルタイムで異常を検出し、解決時間を数時間から数分に短縮し、開発者が必要なデータに即座にアクセスできるようにしています。

  • お客様事例

    Elastic AI AssistantはHexawareのチーム効率を50%向上させ、チームは数時間ではなく数分でカスタムチャートを生成できるようになりました。Elasticの機械学習により、誤検知アラートが96%減少しました。

  • お客様事例

    Informaticaは、Elasticの組み込み機械学習をデータベース、ネットワーク、Kubernetesログに適用し、異常を積極的に検出して問題をより迅速に解決するとともに、オブザーバビリティとセキュリティのコストを50%削減します。