Fortune 500대 기업 중 50%가 선택한 혁신의 파트너

시스템을 이해하는 통합 가시성

Elastic은 로그, 메트릭 및 추적 정보를 AI가 실시간으로 추론할 수 있는 라이브 시스템 모델로 전환합니다. 선택한 AI 인터페이스를 통해 언제든지 이용할 수 있습니다.

자동화된 조사 및 대응
AI 에이전트는 조사를 주도하고, 근본 원인을 파악하며, 문제 해결 워크플로우를 자동화합니다. 완전한 투명성으로 SRE가 계속 통제권을 유지합니다.
OpenTelemetry 우선 및 Prometheus 네이티브
모든 소스에서 모든 데이터를 수집합니다. 개방형 설계로 처음부터 OpenTelemetry(OTel)를 기반으로 구축되었습니다. Grafana 엔지니어에게 불편함 없이 진행됩니다.
로그 및 메트릭에 대한 동급 최고 수준의 효율성
높은 카디널리티 메트릭로그를 압축 및 열 형식 저장 공간으로 최적화하여 비용은 낮게, 가시성은 높게 유지합니다.

모든 것 을 위한 단일 플랫폼

모든 신호, 신뢰할 수 있는 단일 소스 — 로그를 조사 중심으로 활용하세요. 클라우드, CI/CD, 데이터베이스 등 450개 이상의 통합 기능을 원클릭으로 이용할 수 있습니다.

로그 분석
인프라 모니터링
APM 및 분산 추적
디지털 경험 모니터링
에이전틱 조사
워크플로우 자동화
OpenTelemetry
메트릭 monitoring
LLM 통합 가시성

선언을 뒷받침하는 혁신

Best-in-class efficiency

AI는 이를 지원하는 데이터 플랫폼만큼만 우수합니다. 저장 공간 아키텍처부터 쿼리 성능에 이르기까지, Elasticsearch의 모든 구성 요소는 목적을 가지고 설계되었습니다.

LogsDB 인덱스 모드
75% 적은 저장 공간

로그 데이터용으로 특별히 제작된 인덱스 모드입니다. host.name@timestamp 기준으로 스마트 정렬하면 유사한 레코드가 나란히 배치되어 압축률이 크게 향상됩니다. Synthetic _source는 필요에 따라 필드를 재구성합니다. 더 알아보기 →

저장 공간 감소
최대 65%
TCO 감소
장기 로그 보존
최대 50%
추가 절감
스마트 인덱스 정렬
최대 30%
쿼리 성능
40% 빠른 쿼리

9.x 버전에서 네 가지 대상 쿼리 엔진 최적화를 통해 2026년 1월부터 지연 시간이 40% 개선되었습니다.

LuceneSource DOC Partitioning
평균 3배
스키퍼 경쟁 반복자
평균 11배
Swiss 해시테이블
평균 1.4배
와일드카드 쿼리 재작성
평균 3.3배
열 형식 저장 공간
5x 저장 공간 밀도 개발 중

올해 말에 출시될 doc-values-only 모드는 역인덱스와 BKD 트리를 완전히 건너뛰고 압축된 이진 doc-values를 사용하여 열 형식 저장 공간에 가까운 밀도를 제공합니다.

Elasticsearch 8.x
열 형식 로그가 있는 ES
5배 슬림함
동급 최고 수준의 열 형식
거의 동등함

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AI에 필요한 조사 컨텍스트

Elastic은 텔레메트리에서 엔티티, 종속성, 라이브 상태, 컨텍스트 등 지식 지표(KI)를 자동으로 추출하여 전체 시스템에 대해 지속적으로 업데이트되는 모델을 구축합니다. 구성이나 태깅이 필요하지 않습니다.

자세히 알아보기 →
엔티티 자동 검색
원격 측정에서 직접 추론된 서비스, 호스트, 포드 및 데이터베이스
종속성 맵핑
추적 및 로그 데이터를 기반으로 자동 구축되는 요청 흐름 및 서비스 관계
항상 최신 정보를 유지하는 실시간 상태
시스템 모델에 CPU, 메모리, 지연 시간 및 오류율을 실시간으로 지속 반영
라이브 시스템 모델
라이브 시스템 모델 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 에이전틱 조사
K8s-Agentic-Investigation — Claude
k8s-pod-memory-growth 중대한
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

이미 작업 중인 모든 곳에서의 통합 가시성

KI, 중요 이벤트 및 조치 사항 등 동일한 인텔리전스를 모든 화면에서 구현합니다. SRE 팀을 위한 Kibana, 대기 중인 엔지니어를 위한 Claude, 자동화 파이프라인을 위한 CLI를 활용하세요.

MCP 서버 가져오기 →
  • 네이티브 MCP 서버
  • 스킬 자동 로드
  • 표면 인식 렌더링

데이터에서 해답까지. 더 이상 파고들 필요가 없습니다.

로그 탐색부터 에이전틱 조사까지 — 대기 중인 SRE가 실제로 생각하고 일하는 방식을 중심으로 구축되었습니다.

AI 기반 로그 처리
파이프라인 구축 및 계측 관리 단계를 건너뛸 수 있습니다. 데이터를 자동으로 수집하여 논리적인 스트림으로 구성하고, 최소한의 수동 설정으로 구문 분석, 파티션 분할, 필드 추출 및 수명 주기 정책을 적용합니다.Screenshot of AI-driven log processing with Streams UI in Elastic
스키마 독립성 및 OpenTelemetry 우선
Prometheus, OTel 등 무엇이든 데이터가 도착하면 그대로 보내주세요. Elasticsearch가 기본적으로 저장 및 쿼리하며, EDOT은 프로덕션 준비가 된 OTel 네이티브 생태계를 추가합니다.Diagram showing Elastic's standardized OpenTelemetry architecture
카디널리티가 높은 데이터 탐색
Discover에서 데이터를 검색, 필터링, 집계 및 시각화하세요. 코드 기반의 대시보드를 작성하고, 알림을 설정하며, 로그, 메트릭 및 추적에 대한 ES|QL 쿼리를 실행하여 통합 분석을 수행할 수 있습니다. 네이티브 PromQL이 포함되어 있습니다.Screenshot of Elastic data analytics and Discover UI
에이전틱 조사
Elastic의 기본 제공 AI가 근본 원인 분석과 조처를 주도합니다. 텔레메트리와 직접 상호 작용하며 자연어를 통해 탭이나 컨텍스트를 전환하지 않고 문제를 더 빠르게 해결합니다.Screenshot of Elastic AI Assistant providing root cause analysis
100개 이상의 Machine Learning 일자리
SRE는 즉시 사용 가능한 무설정 기능을 선택하거나, 기본 제공되거나 가져온 ML 모델을 사용하여 자체 분석을 맞춤화하여 로그, 메트릭, 추적 전반에서 이상 징후를 탐지하고, 추세를 예측하며, 패턴을 찾아낼 수 있습니다.Screenshot of Elastic anomaly explorer machine learning UI
기능 스크린샷

채팅 참여

Elastic의 글로벌 커뮤니티에 연결하여 열린 대화와 협업에 참여해 보세요.

토론

자유롭게 질문하고 답변을 주고받으며, 열린 포럼에서 의견을 나눠보세요.

포럼에 게시 →

Slack

이야기를 나누고 정보를 공유하며 Elastic Observability의 미래를 함께 만들어가세요.

Slack 가입 →

GitHub 리포지토리

탐색하고 기여하고 개선 사항을 제안해 보세요.

프로젝트 탐색 →

Meetup

Elastic에 대해 자세히 알아보세요. 동료들과 배우고 탐구하며 소통하세요.

Meetup 참석→

자주 하는 질문

풀 스택 통합 가시성은 최종 사용자부터 애플리케이션 코드 및 인프라에 이르기까지 전체 애플리케이션 스택을 모니터링하는 통합 가시성 솔루션의 기능입니다. 일반적으로 풀 스택 통합 가기성 솔루션은 로그 모니터링 및 분석, 클라우드 및 인프라 모니터링, 애플리케이션 성능 모니터링, 디지털 경험 모니터링, 지속적인 프로파일링 및 AIOps를 포함한 여러 기능으로 구성됩니다. 자체 평가를 통해 통합 풀 스택 통합 가시성 플랫폼 을 향한 성숙도 여정에서 어떤 위치에 있는지 파악하여 텔레메트리를 전체적으로 분석하고 평균 해결 시간을 단축할 수 있습니다.

조직은 풀 스택 통합 가시성을 통해 우수한 비즈니스 및 탁월한 운영 능력을 달성할 수 있습니다. 풀 스택 통합 가시성을 구현함으로써 SRE 팀은 사일로를 제거하고 상황별 경보와 효과적인 부서 간 협업을 통해 문제를 사전에 탐지하고 더 신속하게 해결할 수 있습니다. 기업은 SLA를 이행하고 출시 시간, 운영 효율성 및 고객 만족도를 향상할 수 있습니다. 풀 스택 통합 가시성의 이점에 대해 자세히 알아보세요.

모든 기업은 복잡한 분산형 클라우드 네이티브 환경에서 생성되는 대량의 데이터로 인한 비용 부담 증가라는 어려운 환경에 직면해 있습니다. 결과적으로 팀에 필요한 것은 문제를 해결하고 의사 결정을 내리고 복원력을 보장하기 위해 모든 데이터에 대한 데이터 액세스 및 보존 기능을 갖춘 더 스마트한 분석 기능입니다. Splunk는 Splunk Enterprise, Splunk Cloud, Splunk Observability 등 다양한 가격 모델로 구성된 파편화된 통합 가시성 솔루션을 제공합니다. 이로 인해 Splunk Enterprise를 도입한 많은 기업에서는 선택에 직면합니다. 이와 대조적으로 Elastic은 기업의 미래를 대비할 수 있도록 빠르고 간편한 솔루션을 제공합니다.

통합 가시성은 최신 애플리케이션에 대한 모니터링의 진화라고 생각할 수 있습니다. 기본적으로 애플리케이션과 인프라의 기능은 실행 가능한 로그, 게시된 메트릭, 분산 추적을 통해 내부 상태를 노출하는 것입니다. 통합 가시성은 이러한 신호의 수집, 변환, 상관관계, 분석 및 시각화를 통해 클라우드 네이티브 환경의 복잡성과 규모를 관리하는 데 있어 기존 모니터링보다 더 적합한 접근 방식입니다. 통합 가시성은 새로운 추세와 기술을 통해 지속적으로 발전하고 있습니다.

통합 가시성을 구현할 때는 기술 및 운영 준비 측면에서 생각해야 합니다. 통합 가시성 기능을 지원할 수 있는 인력과 프로세스가 준비되어 있는지 확인하세요. 처음에 수집할 데이터를 결정합니다. 이제 막 시작하는 경우에는 파일럿으로 단일 애플리케이션으로 시작하고 메트릭 및 추적으로 이동하기 전에 한 가지 유형의 신호(예: 로그)에 집중하는 것이 좋습니다. 함께 성장할 수 있는 통합 가시성 솔루션을 선택하여 미래를 계획하세요. 시작할 준비가 되셨나요? Elastic의 내부 SRE 조직이 대규모 통합 가시성을 구현한 방법을 여기에서 확인해 보세요.

Elastic의 Search AI Lake는 지연 시간이 짧은 실시간 애플리케이션에 최적화되어 있어 AI 기반 미래에 이상적인 아키텍처입니다. 데이터 레이크의 방대한 저장 공간 용량과 Elasticsearch의 지연 시간이 짧은 쿼리, 강력한 검색 및 AI 정확도 기능을 결합하여 데이터 레이크에 혁신을 일으킵니다. Search AI Lake는 새로운 Elastic Cloud Serverless 배포를 지원하여 모든 운영 오버헤드를 제거하므로 팀이 혁신을 시작할 수 있습니다.

Search AI Lake 자세히 알아보기 →

통합 가시성의 미래 선도

Elastic이 2025 Gartner® Magic Quadrant™ for Observability Platforms에서 리더로 선정된 이유를 알아보세요.