Elasticsearch AI-Assistent: Hauptfunktionen und Bedeutung
Die meisten IT-Betriebsteams stehen vor zahlreichen systembezogenen Herausforderungen und Problemen, die nur in ihrer IT-Umgebung auftreten, und stehen unter dem Druck, diese dringend anzugehen. Während Künstliche Intelligenz für den IT-Betrieb (AIOps) hat dazu beigetragen, die Problemlösung von Elastic zu übersetzen, zu rationalisieren und zu automatisieren KI-Assistent for Observability, das auf den Fortschritten der generativen KI basiert, macht es schneller und einfacher.
Der KI-Assistent erreicht dies durch die Nutzung generativer KI und proprietärer Daten, um kontextbezogene und genauere Abhilfemaßnahmen für SREs bereitzustellen, was die Lernkurve verkürzt und die Notwendigkeit einer manuellen Datensuche über Silos hinweg eliminiert.
Angetrieben von der Elasticsearch-Relevanz-Engine (ESRE) beschleunigt der Elastic AI Assistant die Zeit bis zur Lösung, indem er das Verständnis von App-Fehlern, die Interpretation von Protokollnachrichten, die Alarmanalyse und Vorschläge für eine optimale Codeeffizienz demokratisiert.
Darüber hinaus verbessert die AI Assistant-Schnittstelle von Elastic die Geschwindigkeit und Zusammenarbeit zwischen Teams, indem sie es Benutzern ermöglicht, interaktiv zu chatten und alle relevanten Telemetriedaten zusammenhängend an einem Ort zu visualisieren und gleichzeitig proprietäre Daten und Runbooks zur Behebung zu nutzen.
Elastic kündigt die allgemeine Verfügbarkeit von Universal Profiling an
Komplexe Cloud-native Umgebungen schaffen oft blinde Flecken SRE Teams, da viele Komponenten nicht instrumentierbar sind. Der Instrumentierungsaufwand und die Komplexität der Bereitstellung herkömmlicher Überwachungssysteme sind ebenfalls einschränkende Faktoren für moderne Anwendungsteams.
Um diesen Herausforderungen zu begegnen, hat Elastic Universal Profiling mit ständig verfügbarer Null-Instrumentierung und geringem Overhead eingeführt, um Leistungsengpässe mit Einblick in Bibliotheken von Drittanbietern zu lokalisieren, eine schnellere Problemlösung zu ermöglichen und es Unternehmen gleichzeitig zu ermöglichen, Cloud-Kosten zu senken und den CO2-Ausstoß zu verfolgen und zu senken Fußabdruck ihrer Infrastruktur.