Transformación de la observabilidad con AI Assistant, estandarización de OTel, perfilado continuo y analíticas de log mejoradas

Una era más moderna de la observabilidad se está introduciendo gracias al surgimiento de la AI y la AI generativa. A medida que estas tecnologías de AI se masifiquen, puedes esperar que la observabilidad avance de un proceso manual y reactivo a un enfoque impulsado por la AI más proactivo con el autodiagnóstico de problemas seguido por la corrección de estos.

Quedaron en el pasado los días de las aplicaciones monolíticas que se ejecutaban en centros de datos, en los que las actualizaciones de software eran eventos poco frecuente. Los equipos de operaciones dependían del servidor, la red y herramientas de almacenamiento para monitorear sus silos de tecnología, analizaban manualmente los datos y usaban un puente de conferencia a demanda con los demás para identificar, priorizar y resolver problemas. Con la llegada del cloud junto con su complejidad, abstracción de la infraestructura y ciclos de desarrollo más rápidos, los equipos de operaciones y SRE necesitaban observabilidad para poder abordar estas nuevas "incógnitas desconocidas". Y si bien las herramientas de observabilidad han hecho que conectar los puntos sea un poco más sencillo, el esfuerzo general sigue siendo manual y se ha entorpecido con el desafío de los silos de herramientas y el crecimiento exponencial de los costos.

Con años de experiencia e innovación en AI y machine learning (ML), bases de datos de vectores, Elasticsearch Relevance Engine^TM (ESRE) y generación aumentada de recuperación (RAG), Elastic se encuentra bien posicionado para liderar a los equipos de IT hacia esta nueva era de observabilidad impulsada por AI; reuniendo las métricas, los logs, los rastreos y el perfilado en una sola plataforma con el objetivo de brindar información procesable.

Como Kelly Fitzpatrick, analista senior en RedMonk, destaca:

Elastic ha aprovechado sus años de experiencia en machine learning y la integración con plataformas de AI generativa para transformar la observabilidad con información impulsada por AI relevante y sensible al contexto. Elastic AI Assistant para Observability (ahora en vista previa técnica), impulsado por Elasticsearch Relevance Engine (ESRE), mejora la comprensión de errores de las aplicaciones, los mensajes de logs y las alertas, al mismo tiempo que ofrece sugerencias para una eficiencia de código óptima. Además, la interfaz de chat interactivo de Elastic AI Assistant permite a los SRE chatear y visualizar de manera interactiva todos los datos de telemetría relevantes en un mismo lugar, al mismo tiempo que aprovecha la información interna privada para las tareas de corrección.

Elastic permite a los usuarios proporcionar datos privados al asistente, como runbooks, un historial de incidentes pasados, historias de casos y más. Mediante un procesador de inferencias impulsado por Elastic Learned Sparse EncodeR (ELSER), Assistant obtiene acceso a los datos más relevantes para responder preguntas específicas o realizar tareas. El asistente puede obtener y aumentar su base de conocimientos mediante el uso continuo y el aprendizaje guiado. Los SRE pueden enseñar al asistente un problema específico a fin de que este pueda brindar soporte para dicho escenario en el futuro y asistir en la composición de reportes de interrupciones, la actualización de runbooks y la mejora de la remediación automatizada. Los SRE pueden identificar y resolver problemas más rápido y de manera más proactiva a través del poder combinado de las capacidades de Elastic AI Assistant y de machine learning eliminando la recuperación de datos manual y engorrosa en los silos.

Al incorporar información interna específica de la empresa con los LLM, Elastic AI Assistant brinda resultados sumamente relevantes que ayudan a acelerar la identificación y resolución de problemas, y a turbocargar la AIOps para tus equipos.

Obtén más información sobre cómo Elastic AI Assistant proporciona información sensible al contexto para resolver problemas de observabilidad.

Conoce cómo usar OpenTelemetry y Elastic a fin de instrumentar lenguajes populares, emplear un formato de logs estandarizado (ECS) y analizar datos con AI y ML para lograr la independencia de proveedores con OpenTelemetry.

El recorrido de analíticas de logs mejorado de Elastic proporciona a los SRE la capacidad de categorizar logs de manera automática a través de su procesador de enrutamiento de logs único (procesando y enriqueciendo más los datos de logs) y de brindar soporte al análisis de logs con AI. Mediante algoritmos de machine log de Elastic, los SRE obtienen un análisis automatizado de aumentos repentinos de logs, detecciones de patrones, descubrimiento de anomalías y detección de puntos de cambio. La ingesta de logs de Elastic Observability ahora brinda soporte para la ingesta abierta con OpenTelemetry y cientos de integraciones preconfiguradas y formatos personalizados, todo con un costo y rendimiento óptimos. El recorrido de logs mejorado de Elastic da como resultado menores costos de almacenamiento, mejor eficiencia operativa y menor tiempo de resolución.

Obtén información sobre el recorrido de logging y cómo ayuda Elastic.

Elastic continúa innovando y cumpliendo con su solución de observabilidad de pila completa para ayudar a los equipos de SRE a gestionar entornos híbridos y multicloud complejos con información procesable. La inversión de Elastic en AI y machine learning junto con una plataforma unificada, abierta y flexible continúan cumpliendo con las necesidades de los clientes y ayudarán a transformar el futuro de la observabilidad. Para obtener más información sobre qué pensamos, escucha esta charla con Kelly Fitzpatrick, analista sénior en RedMonk.

El lanzamiento y el plazo de cualquier característica o funcionalidad descrita en este blog quedan a la entera discreción de Elastic. Cualquier característica o funcionalidad que no esté disponible actualmente puede no entregarse a tiempo o no entregarse en absoluto.

En este blog, es posible que hayamos usado o mencionado herramientas de AI generativa de terceros, que son propiedad de sus respectivos propietarios y operadas por estos. Elastic no tiene ningún control sobre las herramientas de terceros, y no somos responsables de su contenido, funcionamiento o uso, ni de ninguna pérdida o daño que pueda resultar del uso de dichas herramientas. Ten cautela al usar herramientas de AI con información personal o confidencial. Cualquier dato que envíes puede ser utilizado para el entrenamiento de AI u otros fines. No hay garantías de que la información que proporciones se mantenga segura o confidencial. Deberías familiarizarte con las prácticas de privacidad y los términos de uso de cualquier herramienta de AI generativa previo a su uso.

Elastic, Elasticsearch, ESRE, Elasticsearch Relevance Engine y las marcas asociadas son marcas comerciales, logotipos o marcas comerciales registradas de Elasticsearch N.V. en los Estados Unidos y otros países. Todos los demás nombres de empresas y productos son marcas comerciales, logotipos o marcas comerciales registradas de sus respectivos propietarios.