发布

Elastic Stack 7.3.0 重磅发布

作者
Steve Kearns

我们无比激动地宣布 Elastic Stack 7.3 版本隆重登场，这是一个令人期待的新版本！

在本篇博文中，我们将会为大家介绍这一版本中的部分亮点。请务必查看专门介绍各个产品的博客文章，以便深入了解新功能的全部详情。已经迫不及待了吧，7.3 版本已在我们的 Elasticsearch 服务上推出；Elasticsearch 服务是唯一提供这些新功能的托管型 Elasticsearch 产品。或者，您也可以下载 Elastic Stack。

接下来，让我们直奔主题，聊聊新功能。

实体化视图？以实体为中心的索引？引入数据帧

跟数据帧打个招呼吧，利用这项新功能，您可以动态透视 Elasticsearch 数据，创建以实体为中心的活动索引。这是一项令人振奋的功能，它打开了全新分析世界的大门，包括新的机器学习分析，诸如异常值检测（在 7.3 版本中添加的一项实验功能）、聚类、分类等。

正如解释大多数功能强大的概念一样，我们最好通过示例来说明这一功能。假设您希望在 Web 服务器日志中查找可疑的 IP 地址。您可能想了解发出了多少请求、响应代码以及为每个 IP 地址传输的总数据量。借助数据帧功能，您可以新建一个以实体为中心的索引，每个唯一的 IP 地址都有一个文档，用于跟踪每个感兴趣的指标 — 在这个用例中为总请求数、每个响应状态的计数和传输的字节数。最重要的是，数据帧支持连续处理，这意味着当有新文档添加到输入索引中时，这一转换后的以实体为中心的索引将自动更新。

dataframes.gif

通过数据帧，我们构建了一个强大的引擎，可以将数据转换为新的分析类型。这些活动的透视只是数据帧实现的第一组转换，我们很高兴在将来会引入更多的转换，将数据帧概念扩展到更多的用例。

阅读关于数据帧的更多信息。

Elastic SIEM 增加了异常检测 — 因为只有规则还不够

我们在 7.2 版本中引入了 SIEM 解决方案，从那以后我们一直都很忙。

仅靠规则很难抓住坏人。因此，通过将我们的机器学习能力集成到 SIEM 应用中，我们在 7.3 版本的 Elastic SIEM 中增强了威胁检测和威胁搜索工作流。用户现在可以从 SIEM 应用中轻松启用和运行一组机器学习异常检测作业，用以专门检测特定的网络攻击行为。检测到的异常可以方便地显示在 SIEM 应用的托管和网络视图上。

02-elasticsearch-siem-machine-learning-7-3-0-blog.png

不想使用预配置作业的用户可以使用 Machine Learning 应用轻松添加自定义异常检测作业。

通过此项集成，现在利用机器学习来帮助检测攻击行为变得前所未有的容易。有关完整详情，请参阅 Elastic SIEM 发布博文。

Elastic 地图已正式发布

位置一直是搜索中十分重要的一部分，无论是调查您网络中的攻击源、诊断特定区域内应用程序响应时间较慢的原因、实时跟踪送货卡车，还是只想找到附近最好吃的墨西哥卷饼，都离不开位置搜索。这正是我们从一开始 (0.9.1!) 就致力于在 Elastic Stack 中构建更快、更强大且更高效的地理空间功能的原因所在。

在 6.7 版本中，我们作为一项公测功能引入了 Elastic 地图，为在 Kibana 中浏览和理解地理空间数据提供了更加直观和可交互的方式，为未来打下了坚实的基础。在 7.3 版本中，我们很高兴地宣布 Elastic 地图已经完全准备就绪。

02-elasticsearch-elastic-maps-suricata-events-7-3-0.png

此外，Elastic 地图还添加了几项新功能，其中最令人兴奋的是能够将特性、形状和图层从 GeoJSON 文件上传到地图中。其他诸如在绘制自定义图标和可视化过去已知位置方面的功能改进，增强了整体的用户体验。

有关完整详情，请阅读 Elastic 地图博文。我们为自己在 Elastic 地图方面所取得的进展深感自豪，并为用户能够体验 7.3 版本的新功能以及计划在未来发布的激动人心的功能而感到兴奋。

没错，这只是冰山一角！

还有非常多的功能。请查看各产品的博文，详细了解我们在 7.3 版本中添加的所有新功能：

  • Elasticsearch 引入了只支持选举的主节点，添加了期待已久的稀有词汇聚合、新的快照/恢复管理 UI、动态更新的同义词及其他更多内容。请在 Elasticsearch 发布博文中了解详情。
  • Kibana 提供了对 Kerberos、自动完成和 KQL 的支持来过滤聚合，并提供了画布工作板模板，可以更轻松地构建漂亮的显示内容 — 但这还不是全部。
  • Beats 增加了对一系列新数据源的支持（包括 Oracle 和 Amazon RDS 这样的关系数据库、针对 Kubernetes kube-proxy、kube-scheduler 以及 kube-controller-manager 的指标）、对 GCP VPC 流日志的网络流支持，并改进了对 Amazon Kinesis Data Streams 和带有 Functionbeat 的 Amazon Cloudwatch 的支持。请阅读 Beats 发布博文了解详情。
  • Logstash 现在默认包含 JMS 支持。
  • Elastic APM .NET Agent 现已正式发布。此外，Elastic APM 添加了一种新的方法来查看带有聚合服务分解图的服务、来自 Kibana 的代理采样率配置，以及更多内容。
  • Elastic Uptime 改进了多位置监测器在监测摘要和详情方面的界面外观。
  • Elastic Logs 添加了关键字高亮显示，以及基于 trace.id 跳转到 APM 痕迹的功能。
  • Elastic Infrastructure 应用中的 Metrics Explorer 现在可以在生产系统中使用，您可以根据时序指标快速执行聚合可视化。此外，Elastic Infrastructure 还改进了对其他核心 Kubernetes 服务的监测，并在 AWS 模块中新增了 RDS 指标集。请阅读 Elastic Infrastructure 发布博文了解详情。

祝您体验开心！