A medida que las organizaciones continúan digitalizándose, la naturaleza distribuida de la infraestructura y las aplicaciones aumenta significativamente la complejidad. Los equipos de operaciones buscan cada vez más una visibilidad unificada a través de una solución de observabilidad de pila completa que brinde la flexibilidad y la escala para ingerir y procesar grandes volúmenes de datos y al mismo tiempo brindar las capacidades para obtener información valiosa. 

El viaje de innovación de Elastic en observabilidad ha sido notable, anclado en una plataforma que adopta estándares abiertos, como OpenTelemetry, y facilita un enfoque holístico y adaptable para la recopilación de datos de telemetría. El año pasado, lanzamos funciones importantes, en particular la integración de nuestro Elasticsearch Relevance Engine (ESRE) con el nuevo Elastic AI Assistant for Observability. ESRE proporciona un conjunto completo de algoritmos de recuperación sofisticados y la capacidad de integrarse con modelos de lenguajes grandes (LLM) como OpenAI y otros. Esto acelera la resolución de problemas, mejora el análisis de los datos comerciales y aumenta la productividad operativa. 

Estas innovaciones proporcionan una búsqueda de análisis rápida y contextualmente relevante y una cantidad significativa de capacidades de IA que descubren, predicen y brindan orientación prescriptiva, acelerando la eficiencia operativa y mejorando las experiencias de los clientes.

Estas capacidades de IA incluyen:

• Asistente de IA, que aprovecha la IA generativa y los datos operativos y comerciales internos a través de ESRE, ayudando a los equipos a responder e interactuar de manera más fluida para resolver problemas utilizando datos públicos y privados.

• El aprendizaje automático líder en la industria con más de 100 modelos integrados y la capacidad de traer sus propios modelos permite obtener información y resolver incidentes rápidamente. 

• Las funciones AIOps con un solo clic permiten a los usuarios utilizar fácilmente la detección de anomalías, la correlación de latencia, el análisis de patrones de registro, la categorización de registros, la correlación de fallas y más capacidades. 

• La introducción de un lenguaje de consulta canalizado más moderno, ES|QL , mejora aún más la búsqueda y el análisis rápidos y precisos de Elastic. 

Con la introducción de ESRE, estas capacidades marcan otro salto importante para la observabilidad, ofreciendo información intuitiva y consciente del contexto para los ingenieros de confiabilidad del sitio y permitiendo una visibilidad siempre activa del rendimiento del sistema. Estas innovaciones redefinirán la observabilidad y allanarán el camino para una gestión más proactiva y eficiente de sistemas digitales complejos.

Según Torsten Volk de EMA, “Elastic ha logrado avances significativos al brindar a los desarrolladores, operadores, SRE e ingenieros de seguridad información contextualizada y procesable. Si bien la IA generativa es una de las claves para desbloquear estos conocimientos, es la integración de esta tecnología dentro del conjunto de observabilidad de Elastic lo que realmente la distingue. Al aprovechar algoritmos avanzados de IA, Elastic Observability correlaciona de manera inteligente grandes cantidades de datos de fuentes dispares, transformando métricas sin procesar en narrativas coherentes. Esto, junto con el Asistente de IA, permite a los equipos no sólo reaccionar rápidamente a los problemas emergentes, sino también anticipar y mitigar problemas potenciales antes de que se agraven. El resultado es un enfoque de gestión de sistemas más profundo, proactivo y predictivo, que refuerza la eficiencia operativa y las posturas de seguridad en un panorama digital cada vez más complejo”.

Lea el informe resumido de EMA y obtenga más información sobre Elastic Observability .