视频和网络研讨会

您知道吗，根据最近的一项调查，65% 的 IT 决策者计划在 2025 年增加在可观测性方面的投资？

请参加本次网络研讨会，了解当今的可观测性解决方案如何带来可衡量的效益，并展望未来的发展趋势。

与来自 Elastic、Microsoft 和 Constellation Research 的专家进行一场关于现代可观测性的精彩对话。我们将探讨可观测性成熟度如何为各种企业带来实际成效，以及这些企业在哪些方面实现了运营效率。我们还将探讨企业如何利用生成式 AI 和 OpenTelemetry 为未来做好准备。

了解 Elastic 可观测性与 AWS 如何相互配合，以提升应用环境中的客户体验和 IT 弹性。在本次网络研讨会上，我们将探讨 AI 和机器学习如何通过上下文可观测性和 Amazon Bedrock 彻底改变您的事件解决流程。

Elastic 可观测性提供了全面的解决方案，可提供准确的 AI 驱动见解并对整个系统提供广泛的可见性。我们的统一视图包括日志、指标、轨迹和业务数据，所有这些数据都存储在一个与信号无关的单一数据存储区中。这种方法消除了盲点，提升了运行效率。

要构建成功的 AI 应用程序，仅仅有向量数据库是不够的。生产应用程序需要搜索检索和相关性工具、安全和访问控制、集成、提示工程、工作流、部署灵活性等等。

Elasticsearch 和 LlamaIndex 提供了完整的工具包来构建生产就绪的向量搜索应用程序。加入我们，看看这些工具如何帮助您从实验阶段跃升到实际解决方案。

本次活动非常适合应用开发人员、数据工程师、AI 和机器学习专业人士，以及任何对构建搜索和 AI 生产应用程序感兴趣的人。

每支安全团队都需要时刻关注威胁态势，但在一个不断变化的环境中，这变得极具挑战性。《Elastic 全球威胁报告》提供了有关过去一年从约 10 亿数据点收集到的独特遥测数据的宝贵见解。

本次网络研讨会由专家和行业资深人士主持，深入探讨了《2024 年 Elastic 全球威胁报告》的主要发现。本次网络研讨会深入探讨了恶意软件趋势、端点安全、云安全等主题，如果您有以下需求，那么本次网络研讨会不容错过：

Observability 为您的应用程序提供了前所未有的可见性，利用 LLM 和 GAI 可以帮助您比以往更快地检测、理解和解决问题。

请加入 Elastic 的 David Hope 和微软的 Israel Ekpo 的行列，他们将详细介绍人工智能、机器学习和 GAI 如何助力您的 SRE 团队提高工作效率。了解 Azure OpenAI 服务如何与 RAG 集成并在可观测性平台上协同工作。接下来，我们会向您展示如何将 AI 助手整合到可观测性工作流程中，为您的日常运营带来真正的见解和效率提升。

迁移到新的 SIEM 可能是一项艰巨的任务，需要管理员加载数据、构建仪表板、实施检测等。

现在，Elastic 简化了 SIEM 的采用并通过 AI 加速了 SecOps 工作流程，从而将部署时间缩短数周，并提高了从业人员的工作效率。

我们最新的 AI 功能简化了来自从定制应用程序和技术导入数据的流程。加入我们，查看实际案例。

您还将看到我们对 Attack Discovery 的最新增强，它可以自动化关键工作流，而 AI Assistant 则可在众多竞争者中脱颖而出。

多年来，搜索一直是提升客户和员工体验的推动力，而最近生成式 AI 领域的突破，为企业投资带来了新的机遇。

本次网络研讨会重点阐述了实施搜索的基本原理、AI 如何提升搜索相关性，以及搜索在生成式 AI 中所扮演的关键角色。了解 Elastic 如何帮助您安全地使用专有数据实现检索增强生成 (RAG)，从而构建创新的生成式 AI 体验。

了解全球数千家领先企业选择 Elastic 的原因，以及 Elastic 如何帮助您迅速推出可扩展且生产就绪的生成式 AI 体验。

了解 Equinox 如何借助 Elastic 可观测性解决方案，实现从工具孤立和团队各自为政的状况向现代可观测性平台的跨越！这一转型由平台工程高级总监 Joel Miller 引领，不仅促进了资源的更高效利用，还极大地提升了客户体验，彻底改变了 Equinox Fitness 的业务运营模式。

深入探讨 Equinox 如何将所有监测和可观测性数据整合至 Elastic 平台，为工程团队提供一体化的解决方案，以便迅速定位并解决问题。此次深入的交流将揭示他们所面临的挑战，以及他们如何有效提升应用性能和效率。

欢迎加入我们，共同深入探索检索增强生成 (RAG) 领域的先进技术。本次讲座专为开发人员、数据科学家及 AI 爱好者设计，旨在为您揭示提升 RAG 系统效能的关键见解。

如果您已初步涉足 RAG 领域，并期望优化现有实施方案，那么我们的演讲嘉宾将分享的一系列实战策略，可帮助您构建能在生产环境中高效、大规模运行的 RAG 系统。

在讲座中，我们将深入剖析检索阶段的核心要素，包括：分块策略、选择嵌入模型，以及评估性能等。此外，我们还将触及高级生成技术的前沿动态、访问控制的精细管理，以及性能评估的综合考量，确保您的系统能够以合理的成本，精准服务于目标用户群体。

安全领域的专业人士对于 AI 可在安全堆栈中发挥的作用尚不明晰。哪些任务和工作流可以放心地交由 AI 来增强？AI 又能在多大程度上帮助分析师减轻日常工作的负担呢？

欢迎参加由非监督式学习创始人 Daniel Miessler 和 Elastic Security 产品管理总监 James Spiteri 共同主持的讲座，亲身体验 AI 技术可在团队安全堆栈中提供的强大功能，并深入探讨其实施过程中可能遇到的风险。

提升从业人员的能力，让他们充分发挥自身潜能，是 SOC 获得成功的关键。看一看如何将 AI 与安全洞察力和环境背景相结合，帮助分析师更好地了解和阻止攻击：

• 通过超越单次告警排查的方式，将不断升级的攻击点联系起来
• 借助上下文感知的生成式 AI 指导提高从业人员的工作效率
• 快速创建和转换数据管道、查询和检测规则

与 Elastic 安全的 Mike Nichols 和 James Spiteri 一起，了解 AI 如何加速 SecOps 工作流。通过各种现场演示和客户用例，向您阐明生成式 AI 和 Machine Learning 如何帮助 SOC 编写和策划检测、制定定制的修复计划，以及处理日常任务等等。

从 Elastic 专家那里了解服务级别目标 (SLO)。与 Elastic 的专家团队一道，通过产品经理 Tom Grabowski 和软件工程师 Chris Cowan 的引领，深入了解有关 SLO 的关键概念，查看各种指标类型，并讨论燃尽率告警等相关内容。

此外，我们还将通过一场生动的现场演示，直观展示 SLO 在可观测性实践中的实际应用。最后，我们将展望 SLO 的新兴用例及未来发展趋势。如果您是 SRE 或 IT 运维领域的专业人员，这场网络研讨会将是您学习如何高效管理和监测应用程序、提升应用程序可靠性的绝佳机会，切勿错过！