Tauchen Sie ein in den branchenweit ersten Search AI Lake

Die neue cloudnative „Search AI Lake“-Architektur bietet riesige Speicherplatzmengen und latenzarme Abfragen mit integrieter Vektordatenbankfunktionalität – alles bei Elastic Cloud Serverless.

Die Zukunft gehört Serverless
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Was macht Search AI Lake so anders?

Alte Data Lakes waren nur für das Speichern großer Datenmengen optimiert. Search AI Lake bietet neben den Speicherfunktionen zusätzlich auch die leistungsfähigen Suchfunktionen von Elasticsearch.

Speichern, Freigeben und Abfragen von Daten – ohne Mengenbeschränkungen und ohne Einbußen bei der Performance.

  • Entkopplung von Rechenleistung und Speicherung

    Daten-Tiering war gestern – jetzt wirds einfacher. Daten können jederzeit aktualisiert und schnell abgefragt werden, gleich ob sie häufig oder selten durchsucht werden. Workloads lassen sich unabhängig voneinander skalieren. Und Sie können für jeden Anwendungsfall Hardware auswählen und optimieren.

  • Dauerhafte und kostengünstige Objektspeicherung

    Profitieren Sie von der persistenten Objektspeicherung, bei der Indexierungsoperationen nicht auf eine oder mehrere Replikate repliziert werden müssen. Senken Sie die Kosten für die Indexierung und die Speicherausgaben, indem Sie weniger Daten duplizieren.

  • Latenzarme Abfragen in großen Datenbeständen

    Profitieren Sie von einer unglaublich schnellen und zuverlässigen Performance. Dafür sorgen ein effizienteres Daten-Caching und die Abfragenparallelisierung auf Segmentebene, mit der mehr Abfragen schneller an die Objektspeicher gesendet werden können.

Warum Search AI Lake?

  • Mühelose Skalierbarkeit

    Die vollständige Entkopplung von Speicherung und Datenverarbeitung ermöglicht eine grenzenlose Skalierung und Zuverlässigkeit plus hohen Durchsatz, häufige Updates und das interaktive Abfragen großer Datenvolumen.

  • Latenzarm und in Echtzeit

    Exzellente Abfrage-Performance, selbst dann, wenn die Daten in sicheren Objektspeichern gespeichert sind. Zudem sorgen die Parallelisierung von Abfragen auf Segmentebene und eine effizientere Zwischenspeicherung für weniger Latenz.

  • Unabhängiges automatisches Skalieren

    Dadurch, dass Indexierung und Suche auf einer niedrigen Ebene voneinander getrennt werden, können Sie dafür sorgen, dass unabhängig und automatisch skaliert wird, um den verschiedensten Anforderungen von Workloads gerecht zu werden.

  • Hohe Datenbeständigkeit durch Nutzung von Objektspeichern

    Cloudnative Objektspeicher bieten eine hohe Datenbeständigkeit bei gleichzeitiger Reduzierung der Indexierungskosten und der Datenduplikation – unabhängig von der Menge der Daten.

  • Optimiert für generative KI

    Mit RAG können Sie Ihre auf generativer KI basierenden Anwendungen unter Verwendung Ihrer proprietären Daten anpassen. KI-Relevanz und Abruf lassen sich beliebig justieren, und mit offenen Inferenz-APIs, semantischer Suche und Transformationsmodellen können Sie das Ergebnisranking anpassen.

  • Leistungsstarke Abfragesprache und Analytics-Funktionen

    Profitieren Sie von schnellerer Time-to-Value und werden Sie durch bessere Performance and Skalierbarkeit flexibler – eine leistungsfähige Abfragesprache, Volltextsuche und Zeitreihenanalysen zur Identifizierung von Mustern machen es möglich.

  • Natives Machine Learning

    Nutzen Sie all Ihre Daten, auch historische, um auf ihrer Grundlage ML-Modelle zu entwickeln, bereitzustellen und zu optimieren. Führen Sie unbeaufsichtigte Modelle aus, um genauere Prognosen zu erhalten und Anomalien in Beinah-Echtzeit aufzuspüren.

  • Echte Verteilung

    Daten können von einer zentralen Benutzeroberfläche aus in der Region oder in dem Rechenzentrum abgefragt werden, in dem sie generiert wurden. Sie müssen nicht mehr an einem zentralen Ort zusammengeführt oder synchronisiert werden. Sie können clusterübergreifend suchen und ingestierte Daten innerhalb von Sekunden analysieren.

Mehrere Lösungen, eine leistungsstarke Plattform

Offene und flexible Enterprise-Lösungen ermöglichen relevante Ergebnisse in nie dagewesener Geschwindigkeit. Plus eine überarbeitete Benutzeroberfläche für Entwicklungsteams zur Optimierung der Workflows.

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    Search AI Lake sorgt für eine kosteneffiziente Balance zwischen Suchleistung und Speicherplatz. Durch die Trennung von Rechenleistung und Speicherung sowie von Indexierung und Abfrage können Sie große Datensätze problemlos für die Retrieval Augmented Generation (RAG) nutzen.

  • "all": "Elastic Security"

    Security

    Search AI Lake erlaubt eine nahtlose Analyse relevanter Daten, selbst aus zurückliegenden Jahren, und hilft so, die Sicherheit zu erhöhen. So lassen sich Anomalieerkennung, Threat Hunting und KI-gestützte Security-Analytics verbessern.

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    Observability

    Search AI Lake bietet fast sofortige Antworten auf Fragen und beschleunigt so die Analyse. Die Daten in Ihren Beständen, gleich wie groß sie sein mögen, werden in beispiellosem Tempo analysiert, sodass Sie in Minutenschnelle Einblicke liefern können.

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