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Observabilidad que conoce tu sistema

Elastic convierte tus registros, métricas y trazas en un modelo de sistema en tiempo real que la IA puede analizar en vivo. Disponible bajo demanda desde la interfaz de IA que prefieras.

Investigaciones autónomas y remediación
Los agentes de IA lideran investigaciones, sacan a la superficie la causa raíz y automatizan los flujos de trabajo de remediación. Con total transparencia para que los SRE se mantengan en control.
Basado en OpenTelemetry y nativo de Prometheus
Ingiere cualquier dato de cualquier fuente. Abierto por diseño y desarrollado sobre OpenTelemetry (OTel) desde cero. Migración sin fricciones para los ingenieros de Grafana.
La mejor eficiencia de su clase para logs y métricas
Métricas y logs de alta cardinalidad, optimizados con compresión y almacenamiento en columnas, lo que mantiene los costos bajos y la visibilidad alta.

Una plataforma para todo

Todas las señales en una misma fuente de verdad, donde los registros son el centro de las investigaciones. Más de 450 integraciones con un solo clic: en nubes, CI/CD, bases de datos y más.

Análisis de logs
Monitoreo de infraestructura
APM y trazado distribuido
Monitoreo de la experiencia digital
Investigaciones de agentes
Automatización de flujo de trabajo
OpenTelemetry
Métricas monitoring
Observabilidad de LLM

La innovación detrás de las afirmaciones

Best-in-class efficiency

La IA es buena en la misma medida que la plataforma de datos que la potencia. Cada elemento de Elasticsearch se ha diseñado con un fin concreto: desde la arquitectura de almacenamiento hasta el rendimiento de las consultas.

Modo de indexación LogsDB
75% menos almacenamiento

Un modo de indexación especialmente diseñado para datos de logs. La clasificación inteligente por host.name y @timestamp coloca los registros similares uno al lado del otro, lo que mejora considerablemente la compresión. Synthetic _source reconstruye campos bajo demanda. Lee todo el análisis →

Reducción de almacenamiento
hasta 65 %
Reducción del TCO y
retención de log a largo plazo
hasta 50 %
Ahorros adicionales
clasificación de índices
hasta 30 %
Rendimiento de las búsquedas
40% consultas más rápidas

Cuatro optimizaciones específicas del motor de consultas se acumularon a lo largo de la versión 9.x, ofreciendo una latencia un 40 % menor desde enero de 2026.

LuceneSource DOC Partitioning
3 veces el promedio
Skipper competitivo iterador
11 veces el promedio
Tablas hash suizas
1,4 veces el promedio
Reescritura de consulta con comodín
3,3 veces promedio
Almacenamiento en columnas
5x densidad de almacenamiento En desarrollo

A finales de este año, el modo solo de valores doc omite por completo índices invertidos y árboles BKD y emplea valores binarios comprimidos de documentos para ofrecer una densidad de almacenamiento casi columnar.

Elasticsearch 8.x
ES con logs columnar
5 veces más óptimo
Columna de primera clase
Paridad cercana

¿Listo para cambiar?

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Migra de un día para el otro →

El contexto de investigación que tu IA necesita

Elastic extrae de forma automática los indicadores de conocimiento (KI) de tu telemetría (entidades, dependencias, estado en vivo y contexto), así creando un modelo de todo tu sistema que se actualiza constantemente. No se requiere configuración ni etiquetado.

Más información →
Entidades detectadas automáticamente
Servicios, hosts, pods y bases de datos deducidos directamente a partir de la telemetría
Dependencias mapeadas
Flujos de solicitudes y relaciones de servicio creadas automáticamente a partir de datos de trazado y de logs
Estado en tiempo real, siempre actualizado
La CPU, la memoria, la latencia y la tasa de error se reflejan continuamente en el modelo del sistema en tiempo real
Modelo de sistema en vivo
MODELO DE SISTEMA EN VIVO Live
node-01
host · us-east · production
checkout-service
cpu 79% · p99 840ms · degraded
redis
mem 78% · healthy
postgres
conn 94/100 · pool warm
Investigación de Claude Agentic
K8s-Agentic-Investigation — Claude
k8s-pod-memory-growth crítico
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

Observabilidad en donde ya trabajas

La misma inteligencia (los KI, los eventos significativos y las remediaciones) renderizada en cualquier superficie. Kibana para tu equipo de SRE. Claude para tu ingeniero de guardia. CLI para tu pipeline de automatización.

Consigue el servidor MCP →
  • Servidor MCP nativo
  • Habilidades cargadas automáticamente
  • Renderizado que tiene en cuenta la superficie

Pasa de los datos a las respuestas. Sin tener que indagar.

Desarrollado teniendo en cuenta cómo piensan y trabajan los SRE de guardia: tanto la exploración de log como las investigaciones.

Procesamiento de logs basado en IA
Olvídate de crear pipelines y gestionar la instrumentación. Ingesta y organiza automáticamente los datos en flujos lógicos, aplicando parseo, partición, extracción de campos y políticas de ciclo de vida con una configuración manual mínima.Screenshot of AI-driven log processing with Streams UI in Elastic
Independiente del esquema y basado en OpenTelemetry
Envíanos tus datos en el formato que llegue: ya sea Prometheus, OTel o cualquier otro. Elasticsearch lo almacena y realiza búsquedas de forma nativa, mientras que EDOT agrega un ecosistema nativo de OTel listo para producción.Diagram showing Elastic's standardized OpenTelemetry architecture
Exploración de datos de alta cardinalidad
Busca, filtra, agrega y visualiza datos en Discover. Crea dashboards como código, configura alertas y ejecuta consultas ES|QL en logs, métricas y trazas para un análisis unificado. PromQL nativo incluido.Screenshot of Elastic data analytics and Discover UI
Investigaciones agénticas
La IA integrada de Elastic impulsa el análisis de causa raíz y la remediación. Interactúa directamente con tu telemetría mediante lenguaje natural y resuelve los problemas más rápido sin tener que cambiar de pestaña ni de contexto.Screenshot of Elastic AI Assistant providing root cause analysis
Más de 100 empleos de machine learning
Los SRE tienen la opción de utilizar capacidades con configuración automática y listas para usar, o bien personalizar su análisis mediante modelos de ML integrados o importados para detectar anomalías, prever tendencias y descubrir patrones en logs, métricas y trazas.Screenshot of Elastic anomaly explorer machine learning UI
Captura de pantalla de la característica

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Preguntas frecuentes

La observabilidad full-stack se refiere a la capacidad de una solución de observabilidad para monitorear toda la pila de aplicaciones, desde el usuario final hasta el código de la aplicación y la infraestructura. Por lo general, una solución de observabilidad full-stack consta de varias capacidades, entre ellas, monitoreo y análisis de logs, monitoreo del cloud y la infraestructura, monitoreo del rendimiento de aplicaciones, monitoreo de la experiencia digital, creación de perfiles continuos y AIOps. Realiza nuestra autoevaluación para comprender cómo te ubicas en tu camino a la madurez hacia una plataforma de observabilidad full-stack unificada, para que puedas analizar la telemetría de manera integral y lograr un tiempo promedio de resolución más rápido.

La observabilidad full-stack permite que las organizaciones alcancen la excelencia empresarial y operativa. Al implementar la observabilidad full-stack, los equipos de SRE dividen los silos, y pueden detectar y resolver problemas de manera proactiva con más rapidez, con alertas contextuales y colaboración multifuncional efectiva. Las empresas pueden cumplir con los SLA y mejorar el tiempo de comercialización, la eficiencia operativa y la satisfacción del cliente. Obtén más información sobre los beneficios de la observabilidad full-stack.

Las empresas de todo el mundo se enfrentan a un entorno desafiante: mayores presiones de costos, junto con grandes volúmenes de datos generados por entornos complejos, distribuidos y nativos de la nube. Como resultado, los equipos necesitan hacer análisis más inteligentes, con acceso a datos y retención de todos sus datos —al instante y desde cualquier lugar— para resolver problemas, tomar decisiones y garantizar la resiliencia. Muchas empresas que han adoptado Splunk Enterprise tienen que tomar una decisión, ya que Splunk ofrece observabilidad fragmentada con Splunk Enterprise, Splunk Cloud y Splunk Observability con diferentes modelos de precios. Por el contrario, Elastic ofrece una solución rápida y sencilla que posiciona a las empresas para el futuro.

La observabilidad puede considerarse la evolución del monitoreo de las aplicaciones modernas. Fundamentalmente, es la capacidad de las aplicaciones y la infraestructura para exponer su estado interno a través de registros procesables, métricas publicadas y seguimientos distribuidos. Como enfoque, la observabilidad es más adecuada que el monitoreo tradicional para gestionar la complejidad y la escala de los entornos nativos del cloud a través de la recopilación, la transformación, la correlación, el análisis y la visualización de estas señales. La observabilidad continúa evolucionando con nuevas tendencias y tecnologías.

Al implementar la observabilidad, piensa en términos de preparación técnica y operativa. Asegúrate de contar con las personas y los procesos necesarios para respaldar una función de observabilidad. Determina los datos que quieres recopilar inicialmente. Si recién estás comenzando, te recomendamos empezar con una sola aplicación como piloto y centrarte en un tipo de señal (por ejemplo, registros) antes de pasar a métricas y trazas. Planifica el futuro eligiendo una solución de observabilidad que pueda crecer contigo. ¿Todo listo para empezar? Mira cómo la organización interna de SRE de Elastic ha implementado la observabilidad a escala.

Search AI Lake de Elastic está optimizado para aplicaciones en tiempo real y de baja latencia, lo que lo convierte en una arquitectura ideal para tu futuro impulsado por AI. Revoluciona los lagos de datos combinando la capacidad de almacenamiento expansiva de un lago de datos con consultas de baja latencia y las potentes capacidades de búsqueda y relevancia de AI de Elasticsearch. Search AI Lake impulsa un nuevo despliegue sin servidor de Elastic Cloud, lo que elimina toda la sobrecarga operativa para que tus equipos puedan empezar a innovar.

Más información sobre Search AI Lake →

El líder del futuro de la observabilidad

Descubre por qué Elastic fue nombrado líder en el Magic Quadrant™ 2025 de Gartner® para plataformas de observabilidad.