Fortune 500企業の50%が信頼して、イノベーションの推進に活用

システムを理解する するオブザーバビリティ

Elasticは、お客様のログ、メトリクス、トレースを、AIがリアルタイムで推論できる生きたシステムモデルに変えます。任意のAIインターフェースからオンデマンドでご利用いただけます。

自律的な調査と修復
AIエージェントが調査をリードし、根本原因を明らかにし、修復ワークフローを自動化します。完全な透明性を確保することで、SREが常に主導権を握れるようにします。
OpenTelemeryファーストかつPrometheusネイティブ
あらゆるソースからあらゆるデータを取り込みましょう。オープンな設計で、OpenTelemetry(OTel)を土台として一から構築されています。Grafanaエンジニアにとって、移行時の摩擦は一切ありません。
ログとメトリクスにおけるクラス最高の効率
高カーディナリティのメトリクスログを、圧縮と列指向ストレージで最適化し、コストを低く抑えながら可視性を高く保ちます。

すべて に対応する共通プラットフォーム

すべてのシグナルを単一の情報源として、ログを調査の中心に据えます。クラウド、CI/CD、データベースなど、450以上のワンクリック統合が利用可能です。

ログ分析
インフラストラクチャ監視
APMと分散トレーシング
デジタルエクスペリエンス監視
エージェント調査
ワークフロー自動化
OpenTelemetry
メトリクス monitoring
LLMオブザーバビリティ

その主張の背後にあるイノベーション

Best-in-class efficiency

AIの性能は、それを支えるデータプラットフォームの性能に左右されます。ストレージアーキテクチャーからクエリパフォーマンスに至るまで、Elasticsearchの各要素は明確な目的を持って構築されています。

LogsDBインデックスモード
75% 少ないストレージ

ログデータ専用のインデックスモード。スマートなソート機能により、host.name@timestampで類似するレコードを隣接して配置することで、圧縮率を大幅に向上させます。Synthetics _sourceは必要に応じてフィールドを再構築します。 詳細解説を読む →

ストレージ削減
最大65%
TCO削減
長期ログ保持
最大50%
スマートインデックスの並べ替えで
追加の節約を実現
最大30%
クエリパフォーマンス
40% 高速なクエリ

9.xでは、4つのターゲットを絞ったクエリエンジンの最適化が相乗効果を発揮し、2026年1月以降、レイテンシが40%改善されました。

LuceneSource DOCパーティショニング
平均の3倍
スキッパー競合イテレータ
平均の11倍
Swissハッシュテーブル
平均1.4倍
ワイルドカードクエリの書き換え
平均の3.3倍
列での格納
5x ストレージ密度 開発中

今年後半に出荷されるdoc-values-onlyモードでは、反転インデックスとBKDツリーを完全にスキップし、圧縮されたバイナリの文書値を使用して、ほぼカラム型ストレージの密度を実現します。

Elasticsearch 8.x
列ログを使用したES
5倍スリム
最高クラスのカラム型
ほぼ拮抗

切り替える準備はできていますか?

Datadogからの移行でメトリクスの費用を50%節約できます。

一晩で移行 →

AIに必要な 調査コンテキスト

Elasticはテレメトリ(エンティティ、依存関係、ライブステート、コンテキスト)からナレッジインジケータ(KI)を自動的に抽出し、システム全体の継続的に更新されるモデルを構築します。設定やタグ付けは不要です。

もっと詳しく →
自動検出されたエンティティ
サービス、ホスト、ポッド、データベースをテレメトリから直接推論
依存関係のマッピング
トレースデータとログデータからリクエストフローとサービス関係が自動的に構築
常に最新のライブ状態
CPU、メモリー、レイテンシー、およびエラー率は、システムモデルにリアルタイムで継続的に反映されます
ライブシステムモデル
ライブシステムモデル Live
node-01
host · us-east · production
checkout-service
cpu 79% · p99 840ms · degraded
redis
mem 78% · healthy
postgres
conn 94/100 · pool warm
Claudeエージェント型調査
K8s-Agentic-Investigation — Claude
k8s-pod-memory-growth 重要
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

オブザーバビリティを すでにお使いのあらゆる環境で実現

同じ情報(重要情報、重大な事象、および是正措置)が、あらゆる表面に表示されます。SREチームのためのKibana、オンコールエンジニア向けのClaude、自動化パイプライン向けのCLI。

MCPサーバーを入手 →
  • ネイティブMCPサーバー
  • スキルは自動的に読み込まれます
  • サーフェス認識レンダリング

データから答えへ。 手動分析の必要はありません。

ログの分析からエージェントによる調査まで、オンコールSREが実際にどのように考え、どのように作業するかに基づいて構築されています。

AIを活用したログ処理
パイプラインの構築やインストルメンテーションの管理を省略し、最小限の手動設定で、解析、分割、フィールド抽出、ライフサイクルポリシーを適用し、データを自動的に取り込み、論理的なストリームに整理します。Screenshot of AI-driven log processing with Streams UI in Elastic
スキーマ非依存型、OpenTelemetryファースト
Prometheus、OTel、その他どのような形式でも、データを届いたままの形式で送信できます。Elasticsearchはデータをネイティブに保存およびクエリする一方、EDOTは本番環境に対応したOTelネイティブのエコシステムを追加します。Diagram showing Elastic's standardized OpenTelemetry architecture
高カーディナリティデータ探索
Discoverでデータを検索、フィルタリング、集計、可視化します。ダッシュボードをコードとして構築し、アラートを設定し、ログ、メトリクス、トレースを横断してES|QLクエリを実行し、統合分析を行います。ネイティブなPromQL対応が含まれます。Screenshot of Elastic data analytics and Discover UI
エージェント型調査
Elasticの組み込みAIは、根本原因の分析と修復を促進します。自然言語でテレメトリデータと直接やり取りすることで、タブやコンテキストを切り替えることなく、問題をより迅速に解決できます。Screenshot of Elastic AI Assistant providing root cause analysis
100件以上の機械学習ジョブ
SREでは、設定不要ですぐに使用できる機能を選択したり、組み込みまたはインポートされたMLモデルを使用して独自の分析をカスタマイズしたりして、異常を検出し、傾向を予測し、ログ、メトリクス、トレース全体にわたってパターンを発見することができます。Screenshot of Elastic anomaly explorer machine learning UI
特徴のスクリーンショット

チャットに参加

Elasticのグローバルコミュニティとつながり、オープンな会話やコラボレーションに参加しましょう。

ディスカッション

オープンフォーラムで質問し、回答を得て、意見を聞くことができます。

フォーラムに投稿 →

Slack

専門的な会話を交わし、情報を交換して、Elastic Observabilityの未来を形作りましょう。

Slackに参加 →

GitHubリポジトリ

探索し、貢献し、改善案を提案しましょう。

プロジェクトを探索 →

勉強会

Elasticに深く入り込み、学び、探索し、仲間とつながりましょう。

ミートアップに参加 →

よくあるご質問

フルスタックオブザーバビリティとは、オブザーバビリティソリューションがアプリケーションスタック全体(エンドユーザーからアプリケーションコード、インフラストラクチャまで)を監視する機能のことです。フルスタックオブザーバビリティソリューションは、通常、ログ監視/分析、クラウド/インフラストラクチャ監視、アプリケーションパフォーマンス監視、デジタルエクスペリエンス監視、継続的プロファイリング、AIOpsなど、いくつかの機能で構成されています。当社の自己評価を受けて、統合されたフルスタックのオブザーバビリティプラットフォームに対する成熟度について、お客様の進捗度を把握し、テレメトリを総合的に分析して、解決までの平均時間を短縮できるようにしてください。

フルスタックオブザーバビリティにより、優れたビジネスと運用が実現します。SREチームがこれを実装すれば、サイロが解消されるため、コンテクストに基づくアラートと効果的な部門横断的コラボレーションによって、問題を能動的に検知し、迅速に解消することができます。企業はSLAを遂行し、市場投入にかかる時間、運用効率、顧客満足度を向上させることができます。フルスタックオブザーバビリティのメリットをご確認ください。

どの業界も、高まるコスト圧力とクラウドネイティブの複雑な分散環境によって生成される大量のデータが相まって、困難な状況に直面しています。その結果、チームは、問題の解決、意思決定、レジリエンスの確保のために、どこからでも即座にすべてのデータをよりスマートに分析、アクセス、保持できる必要があります。Splunk Enterpriseを採用した多くの企業にとって、選択のタイミングです。Splunkは、価格モデルが異なるSplunk Enterprise、Splunk Cloud、Splunk Observabilityに分かれてオブザーバビリティを提供しているからです。一方、Elasticは、将来に備えることができる迅速でシンプルなソリューションです。

オブザーバビリティは、最新アプリケーション向け監視機能が進化した姿と考えることができます。基本的には、アクション可能なログ、公開されたメトリック、分散トレースなどを使用して、アプリケーションやインフラストラクチャーの内部状態を可視化するための機能です。オブザーバビリティは、信号の収集、変換、相関付け、分析、視覚化をすることで、複雑で大規模なクラウドネイティブ環境を管理します。これは、従来の監視機能よりもこのような環境に適したアプローチです。オブザーバビリティは引き続き、新たなトレンドやテクノロジーを取り入れて進化を続けます

オブザーバビリティを実装する際は、技術面と運用面の準備の側面を考えてください。オブザーバビリティ機能に対応できるように、人材とプロセスを確実に揃えて配置しましょう。最初に、何のデータを収集するかを決定します。始めたばかりであれば、メトリックやトレースに進む前に、パイロットとして1つのアプリケーションから始めて、1種類の信号(ログなど)だけに注目するのがお勧めです。将来に向けて、企業とともに規模を拡大できるオブザーバビリティソリューションを選択しましょう。準備はよろしいですか?Elastic社内のSRE組織がどのようにオブザーバビリティを大規模に実装したかをご覧ください。

ElasticのSearch AI Lakeは、リアルタイムの低レイテンシアプリケーションに最適化されているため、AI主導の未来に最適なアーキテクチャーとなっています。データレイクの広大なストレージ容量と、Elasticsearchの低レイテンシクエリ機能、強力な検索機能、AI関連性機能を組み合わせることで、データレイクを変革します。Search AI Lakeは新しいElastic Cloud Serverlessデプロイを支え、運用面のオーバーヘッドをすべて削減するため、チームでイノベーションを開始できます。

Search AI Lakeについて詳しくはこちら →

オブザーバビリティの未来を先導

Elasticが2025 Gartner® Magic Quadrant™ for Observability Platformsでリーダーに選出された理由をご覧ください。