Elastic machine learning
Encuentra las respuestas que importan con AI y ML
Elasticsearch Platform integra de forma nativa machine learning y AI poderosos en soluciones; lo que te ayuda a compilar aplicaciones que los usuarios ansían y a hacer el trabajo más rápido.
Todos pueden encontrar respuestas e información con el machine learning de Elastic
Obtén valor de inmediato a partir del machine learning con casos de uso específicos del dominio integrados en Elasticsearch. Gracias a las soluciones de observabilidad, búsqueda y seguridad, los ingenieros de DevOps, SRE y analistas de seguridad pueden comenzar de inmediato. No se requiere experiencia previa con machine learning.
Los equipos pueden automatizar la detección de anomalías y el análisis de causa raíz, lo que reducirá el tiempo promedio de reparación (MTTR). Además, las capacidades integradas, como el procesamiento de lenguaje natural (NLP) y la búsqueda de vectores, ayudan a los equipos a implementar experiencias de búsqueda que son más sencillas para los usuarios finales.
Usa el machine learning de Elastic para lo siguiente:
- Identificar tiempos de respuesta inusualmente lentos directamente desde el mapa de servicios de APM
- Descubrir un comportamiento inusual y abordar de forma proactiva las amenazas de seguridad
- Personalizar la detección de anomalías para cualquier tipo de datos con flujos de trabajo basados en asistentes fáciles de usar
- Mejorar las experiencias de búsqueda enriqueciendo los datos ingestados con predicciones
Automatiza alertas e identifica la causa raíz con observabilidad
Acelera la detección y resolución de problemas con detección de anomalías automatizada, correlaciones y otras capacidades de AIOps integradas en Elastic Observability. Los equipos de DevOps y SRE pueden identificar tiempos de respuesta lentos inusuales directamente desde el mapa de servicios de APM. Puedes aplicar machine learning sin tener que configurar modelos.
Búsqueda de amenazas impulsada por machine learning
El machine learning impulsa la detección de amenazas en Elastic Security. Puedes reducir el tiempo promedio de resolución (MTTR) identificando de forma automática la actividad inusual en la app de SIEM. En el caso de amenazas difíciles de identificar, los modelos supervisados pueden desambiguar la actividad sospechosa de la benigna, por ejemplo, ataques "living off the land" o algoritmos generados por el dominio.
Lleva las experiencias de búsqueda al siguiente nivel
Con Elasticsearch Relevance Engine™ (ESRE) puedes aplicar la búsqueda semántica con relevancia superior lista para usar (sin adaptación para el dominio), integrarte con modelos de lenguaje grandes (LLM) externos, implementar la búsqueda híbrida y usar modelos de transformadores propios o de terceros.
Información procesable en minutos con el machine learning de Elasticsearch
Aplica machine learning de Elastic a tus datos para lo siguiente:
- Integrar de forma nativa el machine learning en una plataforma escalable y eficiente
- Aplicar aprendizaje no supervisado y modelos preconfigurados que identifiquen problemas de observabilidad y seguridad sin tener que preocuparte por cómo entrenar un modelo de AI
- Aprovechar analíticas procesables que revelen de forma proactiva amenazas y anomalías, aceleren la resolución de problemas, identifiquen tendencias en el comportamiento de los clientes y mejoren tus experiencias digitales
Para aplicar el machine learning de Elastic, no necesitas tener un equipo de ciencia de datos ni diseñar una arquitectura de sistemas. Nuestras capacidades de machine learning te permiten comenzar rápidamente. No necesitas mover los datos a un marco de trabajo de terceros para el entrenamiento del modelo.
En los casos de uso que requieren modelos personalizados y un rendimiento optimizado, nuestras herramientas te permiten ajustar los parámetros e importar modelos optimizados desde el marco de trabajo de PyTorch.
Ingesta, comprende y crea modelos con tus datos
Las integraciones listas para usar de Elastic hacen que la ingesta de datos y la conexión a otras fuentes de datos sean sencillas. Una vez que tus datos estén en Elasticsearch, puedes visualizar y obtener información inicial en minutos.
El modelo de datos común y abierto de Elastic, Elastic Common Schema (ECS), te brinda la flexibilidad para recopilar, almacenar y visualizar cualquier dato. Esto incluye métricas, logs, rastreos, contenido y eventos desde tus apps e infraestructura. Para comenzar, elige el método de ingesta. Las opciones incluyen Elastic Agent, rastreador web, conectores de datos y API, y tenemos integraciones nativas a todos los Proveedores Cloud principales. Una vez que tus datos estén en Elastic, las herramientas integradas (como Data Visualizer) te ayudan a identificar campos en tus datos que trabajarían bien con machine learning.
¿No tienes experiencia aplicando machine learning? Aplica los modelos preconfigurados para observabilidad y seguridad. Si esos no funcionan lo suficientemente bien con tus datos, los asistentes de la herramienta te guiarán por unos pocos pasos necesarios para configurar la detección de anomalías personalizada y entrenar el aprendizaje supervisado.
Detección precisa de anomalías y valores atípicos lista para usar
El machine learning no supervisado con Elastic te ayuda a encontrar patrones en tus datos. Usa el modelado de series temporales para detectar anomalías en series temporales individuales o múltiples, y datos de la población, y prevé tendencias con base en datos históricos.
También puedes detectar anomalías en los logs agrupando mensajes y descubrir las causas raíz examinando las influencias de anomalías o los campos correlacionados con desviaciones respecto a los valores de referencia.
Machine Learning supervisado con facilidad operativa
A fin de categorizar los datos y realizar predicciones, entrena modelos de clasificación o regresión usando analíticas de cuadros de datos en Elastic. Los modelos supervisados te acercan a la causa raíz de los problemas y pueden impulsar decisiones inteligentes en tus aplicaciones.
Puedes usar el índice continuo para convertir el índice de logs de aplicaciones en una vista de actividades centrada en el usuario y crear un modelo de detección de fraudes mediante clasificación. Luego puedes aplicar tus modelos a los datos entrantes en la ingesta, todo sin salir de Elastic.
Búsqueda de vectores y procesamiento de lenguaje natural moderno
La búsqueda semántica de vectores permite a los usuarios encontrar lo que quieren decir, en lugar de limitarse a palabras clave. Pueden buscar en datos de texto, imágenes y otros datos no estructurados.
Con Elastic Learned Sparse Encoder, puedes implementar la búsqueda semántica y lograr una relevancia superior de inmediato en todos los dominios. Esto te permite crear experiencias digitales más intuitivas y generar resultados más relevantes. Algunos ejemplos:
- Búsqueda por similitud de productos de comercio electrónico que muestra productos alternativos relevantes
- Recomendaciones laborales y citas en línea; basadas en la compatibilidad de perfiles, con restricción de búsqueda por geolocalización
- Búsqueda de patentes; recuperación de patentes con descripciones de texto similares
Para comenzar, Elastic te permite importar modelos de PyTorch tipo BERT preentrenados desde centros, como Huggingface.co, o el modelo de CLIP de OpenAI. Obtén más información sobre la implementación de similitud de imágenes con Elastic.
