ElasticON 总结

了解 Elastic 如何通过搜索、机器学习和 AI 为企业赋能，从海量数据中获得实时见解。

了解如何配置 Elastic Observability，以管理 AWS 和多云环境中的应用程序和服务。您将了解如何利用 Elasticsearch 的 AI/ML 功能分析指标和应用程序日志，从而发现问题并降低 MTTR。

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生成式 AI 应用程序已迅速普及，企业正在利用其改善客户和员工的体验。了解如何通过嵌入专有或第三方 ML 模型来制作生成式 AI 驱动的搜索应用程序。了解如何使用 Elasticsearch 作为向量数据库来创建、存储并搜索向量嵌入。

了解 Elastic AI Assistant 和 AIOps 如何增强 SRE 的性能，以提供对 APM 错误和日志消息的更深入上下文洞察、分析警报、完善代码，并通过日志峰值和模式分析来检测异常。结果：精简运维工作

了解客户如何转变运营方式，以利用 Elastic 的强大功能。使用 Elasticsearch Platform，缩小企业各层级间的鸿沟。您将了解如何将技术战略与可衡量的业务成果相结合。

与我们一起深入了解 Elasticsearch 查询语言 (ES|QL)。这是 Elastic 新推出的管道语言，旨在简化并改变数据调查工作。我们将展示由 Elasticsearch 高级查询引擎提供支持的 ES|QL 如何通过实时查询处理提供新搜索功能，提升效率并在可观察性和安全性方面创造价值。了解 ES|QL 如何缩短解决时间，从而在响应警报和威胁调查时简化工作流程。

与我们一起深入探讨 Elasticsearch 的创新功能，看看这三家客户是如何在技术与创意的碰撞中开创出全新领域。

加入与 Stack Overflow 的 Prashanth Chandrasekar 的对话，了解如何逐步利用 Elasticsearch。