Real User Monitoring (RUM) van Elastic is een techniek die wordt gebruikt om gegevens te verzamelen over hoe echte gebruikers in real-time interageren met een website of applicatie. Het omvat het volgen van gebruikersinteracties, zoals paginaweergaven, klikken en laadtijden, rechtstreeks vanuit de webbrowsers van de gebruikers. Deze gegevens bieden inzicht in de daadwerkelijke gebruikerservaring, inclusief prestatieproblemen, fouten en gebruikersgedrag. 

Voordelen van Real User Monitoring (RUM) voor bedrijven

Verbeterde gebruikerservaring: RUM biedt real-time zichtbaarheid in hoe gebruikers uw website of applicatie ervaren, waardoor bedrijven snel prestatieproblemen kunnen identificeren en aanpakken om een soepele en responsieve gebruikerservaring te garanderen. 

Datagestuurde besluitvorming: Door RUM-gegevens te analyseren, kunnen bedrijven geïnformeerde beslissingen nemen over optimalisaties van websites of applicaties, verbeteringen prioriteren op basis van daadwerkelijk gebruikersgedrag en de impact van wijzigingen over tijd meten. 

Verbeterde klanttevredenheid: Het monitoren en optimaliseren van de gebruikerservaring kan leiden tot verhoogde klanttevredenheid, loyaliteit en retentie, wat uiteindelijk de groei en het succes van het bedrijf bevordert. 

Hoe RUM werkt in Elastic

Elastic’s Real User Monitoring (RUM) oplossing stelt bedrijven in staat om real-time gegevens over gebruikersinteracties met hun webapplicaties te verzamelen, analyseren en visualiseren. Dit omvat het integreren van een lichte JavaScript-agent in webpagina’s of applicaties om prestatiegegevens en gebruikersinteracties rechtstreeks uit de browsers van gebruikers te vangen. Deze gegevens worden vervolgens verzonden naar Elasticsearch voor opslag en analyse, waar ze kunnen worden gevisualiseerd en onderzocht in Kibana-dashboards. 

Gebruikscases voor Real User Monitoring 

1. Prestatiemonitoring:  

Identificeer prestatieknelpunten: RUM stelt bedrijven in staat specifieke gebieden van hun website of applicatie te pinpointen die prestatieproblemen ondervinden, zoals trage paginaladingen of hoge serverresponstijden. Door prestatiegegevens te analyseren die verzameld zijn uit echte gebruikersinteracties, kunnen bedrijven de onderliggende oorzaken van deze knelpunten diagnosticeren en proactieve maatregelen nemen om ze aan te pakken. 

Diagnose van trage paginaladingen: Met RUM kunnen bedrijven paginaladingstijden over verschillende apparaten, browsers en geografische locaties volgen. Dit gedetailleerde inzicht stelt hen in staat pagina’s met de traagste laadtijden te identificeren en optimalisatie-inspanningen te prioriteren om de algehele prestaties van de website te verbeteren. 

Detecteer fouten die de gebruikerservaring beïnvloeden: RUM biedt real-time monitoring van fouten die optreden binnen webpagina’s of applicaties, zoals JavaScript-fouten, HTTP-fouten of serverzijde fouten. Door deze fouten snel te detecteren en te analyseren, kunnen bedrijven hun impact op de gebruikerservaring minimaliseren en potentieel omzetverlies voorkomen. 

2. Functieadoptie 

Traceer gebruikersbetrokkenheid: RUM stelt bedrijven in staat te volgen hoe gebruikers omgaan met specifieke functies of pagina’s binnen hun website of applicatie. Door gebruikersinteracties te monitoren, zoals klikken, scrollen of formulierinzendingen, kunnen bedrijven inzichten verkrijgen in de adoptiesnelheid van functies en gebruikspatronen. Deze gegevens helpen bedrijven te identificeren welke functies het populairst zijn onder gebruikers en welke mogelijk verdere optimalisatie of promotie vereisen. 

Begrijp adoptiepercentages van functies: Door RUM-gegevens te analyseren, kunnen bedrijven de adoptiepercentages van nieuwe functies of updates die uitgerold zijn naar hun website of applicatie meten. Dit stelt hen in staat de effectiviteit van hun functielanceringen te beoordelen en datagestuurde beslissingen te nemen over toekomstige ontwikkelinspanningen.

3. Conversieoptimalisatie

Analyseer gebruikersreizen: RUM stelt bedrijven in staat gebruikersreizen door hun website of applicatie te volgen, vanaf de eerste interactie tot aan de conversie. Door gebruikersgedrag te analyseren, zoals paginaweergaven, klikken en sessieduur, kunnen bedrijven frictiepunten in de conversietrechter identificeren en de gebruikerservaring dienovereenkomstig optimaliseren. 

Identificeer frictiepunten: RUM helpt bedrijven om gebieden in hun website of applicatie te identificeren waar gebruikers afhaken of obstakels tegenkomen in het conversieproces. Of het nu gaat om een complexe afrekenprocedure, onduidelijke calls-to-action of technische problemen, RUM stelt bedrijven in staat deze frictiepunten nauwkeurig te lokaliseren en gerichte optimalisaties door te voeren om de conversieratio’s te verbeteren. 

Verbeter conversieratio’s: Door continu RUM-gegevens te monitoren en te analyseren, kunnen bedrijven hun conversietrechters iteratief optimaliseren om de conversieratio’s te verhogen. Of het nu gaat om A/B-testen, usability-verbeteringen of prestatieoptimalisaties, RUM biedt waardevolle inzichten die bedrijven in staat stellen de effectiviteit van hun digitale ervaringen te maximaliseren en de omzetgroei te stimuleren. 

Voorbeeld van RUM in actie 

Stel, je bent een retailbedrijf met een e-commerce website. Met de RUM-oplossing van Elastic, integreer je de RUM JavaScript-agent in de pagina’s van je website. Deze agent verzamelt gegevens over gebruikersinteracties, zoals paginaweergaven, klikken en laadtijden, rechtstreeks uit de browsers van gebruikers. Op het Kibana-dashboard kun je deze gegevens visualiseren om inzichten te verkrijgen in hoe gebruikers door je website navigeren, welke pagina’s het populairst zijn en waar gebruikers prestatieproblemen ervaren. Je merkt dat het afrekenproces een hoge uitvalratio heeft vanwege trage paginalaadtijden. 

Met dit inzicht geef je prioriteit aan het optimaliseren van het afrekenproces om de prestaties te verbeteren en frictie voor gebruikers te verminderen. Na het implementeren van optimalisaties monitor je de impact op gebruikersgedrag en conversieratio’s via RUM-gegevens. Na verloop van tijd zie je een aanzienlijke verbetering in de voltooiingsratio’s van het afrekenen en de algehele gebruikerstevredenheid, wat leidt tot een toename van de omzet en klantloyaliteit. 

Conclusie

Real User Monitoring (RUM) met Elastic biedt bedrijven onschatbare inzichten in gebruikersinteracties, prestatiegegevens en conversieratio’s, waarmee zij gebruikerservaringen kunnen verbeteren en bedrijfsgroei kunnen stimuleren. Neem vandaag nog contact op met Elk Factory om de RUM-oplossing van Elastic te implementeren en uw digitale aanwezigheid te optimaliseren. 

Het bericht Hoe Real User Monitoring (RUM) uw website of applicatie kan verbeteren met Elastic verscheen eerst op Elk Factory.

Synthetic monitoring van Elastic biedt vele voordelen voor bedrijven die uitzonderlijke digitale ervaringen willen bieden:

• Vroege detectie: Identificeer en adresseer prestatieknelpunten en fouten voordat ze echte gebruikers beïnvloeden, waardoor downtime en omzetverlies worden geminimaliseerd.
• Functionaliteitsvalidatie: Zorg voor de functionaliteit en uptime van kritieke applicaties, en bied gebruikers betrouwbare en consistente ervaringen.
• Bedrijfscontinuïteit: Monitor kritieke transacties en workflows om bedrijfsoperaties en continuïteit te behouden, zelfs tijdens piekperioden.
• Prestatiebenchmarking: Vergelijk prestatie-indicatoren met industriestandaarden en concurrenten om de concurrentiekracht te meten en continue verbetering te stimuleren.

Het implementeren van synthetic monitoring binnen Elastic is een gestroomlijnd proces dat organisaties in staat stelt om:

• Synthetische checks te configureren: Definieer en configureer synthetische checks om gebruikersreizen en interacties te simuleren, afgestemd op specifieke applicatiefuncties.
• Alertdrempels te definiëren: Stel alertdrempels en notificatiecriteria vast om prestatie-anomalieën snel te identificeren en aan te pakken, waardoor proactieve oplossing wordt gewaarborgd.
• Gegevensbronnen te integreren: Integreer naadloos gegevens met andere observability-tools binnen Elastic, waardoor uitgebreide analyse en bruikbare inzichten mogelijk zijn.

Praktijkvoorbeelden tonen de veelzijdigheid en effectiviteit van synthetic monitoring binnen Elastic Observability:

• E-commerceprestaties: Monitor de beschikbaarheid en prestaties van e-commercewebsites tijdens piekinkoopseizoenen om gebruikerstevredenheid te behouden en verkopen te stimuleren.
• Validatie van kritieke applicaties: Valideer de functionaliteit van kritieke bedrijfsapplicaties, zoals bank- of gezondheidssystemen, om ononderbroken dienstverlening te garanderen.
• Prestaties in cloud-native omgevingen: Identificeer proactief en los prestatieproblemen op in cloud-native omgevingen en microservicesarchitecturen, optimaliseer resourcegebruik en verbeter de schaalbaarheid.

Synthetic monitoring, als onderdeel van Elastic Observability, helpt organisaties om proactief digitale ervaringen te monitoren en te optimaliseren. Als u synthetic monitoring gebruikt, kunt u optimale applicatieprestaties en gebruikerstevredenheid garanderen.

Klaar om uw observability-mogelijkheden te verhogen met synthetic monitoring? Ontdek de mogelijkheden van Elastic Observability en synthetic monitoringoplossingen. Neem contact op met ons team voor gepersonaliseerde begeleiding en ondersteuning. 

Het bericht Beheers monitoring en detecteer prestatieproblemen met Elastic Synthetic Monitoring verscheen eerst op Elk Factory.

Het bericht De kracht van Elastic: Een Interview met Yassin Tabla, Elastic Consultant bij ELK Factory verscheen eerst op Elk Factory.

IT-prestaties in de automobielsector verbeteren met Elastic Observability: Porsche Informatik case study

In de automobielsector zijn real-time gegevens en systeemprestaties cruciaal. Porsche Informatik, een dochteronderneming die digitale oplossingen biedt aan de auto-industrie, erkende de behoefte aan een robuuste tool om hun uitgebreide IT-infrastructuur te monitoren en te analyseren. Het bedrijf koos voor de Elastic Observability oplossingen om deze uitdaging aan te gaan, gebruikmakend van de krachtige mogelijkheden binnen Elastic om optimale systeemprestaties te garanderen en operationele efficiëntie te verbeteren.

Uitdagingen en Doelstellingen

Het primaire doel van Porsche Informatik was om hun monitoringprocessen te stroomlijnen over een complex netwerk van applicaties en diensten. Ze hadden een oplossing nodig die niet alleen grote hoeveelheden gegevens kon verwerken, maar ook real-time inzichten en diagnostiek kon bieden om potentiële problemen proactief aan te pakken.

Implementatie en Resultaten

Door de integratie van Elastic Observability kon Porsche Informatik een gecentraliseerd observability-framework creëren. Deze opstelling stelde hen in staat om gegevens van verschillende bronnen, waaronder applicaties en infrastructuur, efficiënt te volgen en te analyseren. De functies voor real-time analyse van Elastic Observability maakten het mogelijk om snel problemen te identificeren en op te lossen, waardoor de downtime werd verminderd en de gebruikerservaring werd verbeterd.

De implementatie van Elastic Observability heeft Porsche Informatik in staat gesteld een proactieve houding aan te nemen in systeembeheer. Het heeft hun vermogen verbeterd om potentiële systeemfalen te voorspellen en anomalieën efficiënt af te handelen, wat zorgt voor een continue operationele stroom en een betere dienstverlening aan hun klanten.

Belangrijkste Voordelen

• Verbeterde Monitoring: Uitgebreide zichtbaarheid in systeemoperaties, wat snellere reactietijden mogelijk maakt.
• Proactieve Probleemoplossing: Het vermogen om problemen te anticiperen voordat ze de systeemprestaties beïnvloeden.
• Verbeterde Operationele Efficiëntie: Gestroomlijnde processen en verminderde downtime, leidend tot hogere productiviteit.

Het succes van Porsche Informatik met Elastic Observability toont de cruciale rol aan die geavanceerde monitoringtools spelen in het huidige digitale landschap. Nu bedrijven omgaan met toenemende hoeveelheden gegevens en hogere prestaties van hun IT-omgevingen eisen, worden oplossingen zoals Elastic Observability onmisbaar. Deze technologie verbetert niet alleen de transparantie en responsiviteit van systemen, maar bevordert ook aanzienlijke verbeteringen in operationele betrouwbaarheid en efficiëntie.

Voor bedrijven die hun IT-capaciteiten willen verhogen, biedt de integratie van Elastic Observability een duidelijk pad naar het bereiken van deze doelen. Het biedt de nodige tools om de complexiteiten van moderne IT-systemen te navigeren, en zorgt ervoor dat bedrijven kunnen gedijen in een steeds competitievere markt.

Als Premier Elastic Partner, zijn wij bij ELK Factory toegewijd om u te helpen deze transformerende oplossingen te ontdekken en te implementeren. Laat ons u helpen het volledige potentieel van uw IT-infrastructuur te ontgrendelen. Ontdek meer over Elastic Observability oplossingen om uw IT prestaties te verbeteren.

Dit artikel is gebaseerd op de volgende bron: https://www.elastic.co/customers/porsche-informatik.

Het bericht IT-prestaties in de automobielsector verbeteren met Elastic Observability: Porsche Informatik case study verscheen eerst op Elk Factory.

Observability is fundamenteel voor het begrijpen en verbeteren van de prestaties en gezondheid van systemen en applicaties. Deze specifieke benadering integreert het uitgebreide verzamelen en onderzoeken van gegevens via logs, metrics en traces, en biedt een compleet inzicht in de mechanica van IT-omgevingen.

Een cruciaal onderdeel van Observability is APM, ook bekend als Application Performance Monitoring. APM richt zich specifiek op de prestaties en betrouwbaarheid van applicaties, en biedt gerichte inzichten in de impact op de gebruikerservaring zoals vertragingen en fouten. Deze monitoringaanpak stelt teams in staat om problemen snel te identificeren en aan te pakken, en zorgt ervoor dat de applicatieprestaties optimaal zijn binnen de bredere context van systeemgezondheid.

waarom Application Performance Monitoring (APM) belangrijk is 

Optimale applicatieprestaties zijn essentieel voor het functioneren van bedrijven. Application Performance Monitoring (APM) speelt een cruciale rol in het bereiken van dit doel door waardevolle inzichten te bieden in het gedrag en de prestaties van applicaties. Laten we verkennen hoe APM bedrijven ten goede komt:

Verbeterde gebruikerservaring: APM zorgt voor een soepele en responsieve gebruikerservaring, cruciaal voor klanttevredenheid en -behoud door het monitoren van applicatieprestaties in realtime.

Verbeterde operationele efficiëntie: APM-tools maken snellere identificatie en oplossing van prestatieproblemen mogelijk, wat downtime en operationele kosten vermindert.

Geoptimaliseerde root cause analyse: APM biedt gedetailleerde inzichten in applicatiegedrag, waardoor het gemakkelijker wordt om root cause analyses uit te voeren en toekomstige problemen te voorkomen.

Verminderde MTTR: Met APM kunnen bedrijven de gemiddelde tijd tot oplossing van applicatieproblemen aanzienlijk verkorten, wat de impact op bedrijfsoperaties minimaliseert.

Ondersteuning van DevOps-praktijken: APM integreert in continue integratie- en continue implementatiepijplijnen (CI/CD). Het bevordert efficiëntere ontwikkel- en implementatiepraktijken.

Geoptimaliseerde resourceallocatie: Door het identificeren van onderpresterende resources of knelpunten, maakt APM een betere toewijzing van IT-resources mogelijk, wat de algehele systeemprestaties verhoogt.

HOE APPLICATION PERFORMANCE MONITORING (APM) WERKT IN ELASTIC

APM werkt door het monitoren, verzamelen en analyseren van gegevens van applicaties om hun prestaties te volgen en problemen te identificeren die de gebruikerservaring kunnen beïnvloeden. Het gebruikt tools om gedetailleerde informatie te verzamelen over hoe applicaties zich gedragen en interacteren met de onderliggende infrastructuur. Deze gegevens worden geanalyseerd om afwijkingen, prestatieknelpunten of fouten op te sporen, waardoor IT-teams snel root cause analyses kunnen uitvoeren en problemen snel kunnen oplossen.

APM biedt zichtbaarheid in de bedrijfsvoering van de applicatie, van de eindgebruikerservaring tot aan de backend-processen, en zorgt ervoor dat applicaties voldoen aan prestatienormen en gebruikersverwachtingen.

Elastic APM, onderdeel van de Elastic Stack, breidt deze functionaliteit uit door naadloze integratie met logging en metrics, en biedt een verenigd zicht op de gezondheid van systemen en applicaties. Het kan verschillende alternatieven gebruiken om prestatiegegevens, fouten en transactiegegevens gerelateerd aan uw applicaties te verzamelen. Deze gegevens worden vervolgens gevisualiseerd in Kibana, waardoor diepgaande analyse en monitoring mogelijk zijn, en teams snel problemen kunnen aanpakken en de applicatieprestaties kunnen verbeteren.

EEN SPECIFIEKER OVERZICHT VAN HET PROCES OMVAT HET VOLGENDE:

Instrumentatie: Elastic APM ondersteunt verschillende methoden voor het instrumenteren van uw applicaties om gegevens te verzamelen, wat flexibiliteit garandeert om aan verschillende omgevingen en vereisten te voldoen. Terwijl de integratie van de Elastic APM-agent rechtstreeks in uw codebase een veelgebruikte aanpak is, zijn er alternatieve methoden beschikbaar. Elastic ondersteunt specifiek het gebruik van OpenTelemetry, een set van API’s, bibliotheken, agenten en instrumentatie die u in staat stellen om telemetriegegevens (metrics, logs en traces) te verzamelen en te verzenden naar monitoringtools zoals Elastic APM. Deze aanpak maakt het gebruik van OpenTelemetry-agenten en SDK’s mogelijk, wat bijzonder nuttig kan zijn in omgevingen waar de Elastic APM-agent niet de voorkeurskeuze is. Verder kan de OpenTelemetry Collector, geconfigureerd als een OTLP (OpenTelemetry Protocol) endpoint, worden gebruikt om telemetriegegevens van uw applicaties te aggregeren en door te sturen naar Elastic APM zonder directe instrumentatie met een APM-agent.

Gegevensverzameling: Door de alternatieven geboden door OpenTelemetry-integratie, kan gegevensverzameling zich uitstrekken voorbij de traditionele agent-gebaseerde aanpak. Bij gebruik van OpenTelemetry-agenten of de OpenTelemetry Collector (OTLP Collector), kunnen uw applicaties nog steeds uitgebreide prestatiegegevens, traces en fouten vastleggen. Dit omvat informatie over transactieduur, databasequeries, externe serviceoproepen en meer, vergelijkbaar met wat wordt verzameld via de Elastic APM-agent. De OTLP Collector biedt met name een veelzijdige en schaalbare methode om telemetriegegevens van verschillende bronnen te verzamelen en door te sturen naar Elastic APM. Deze flexibiliteit zorgt ervoor dat, ongeacht de specifieke instrumentatiestrategie—zij het directe agentintegratie of het gebruik van OpenTelemetry-componenten—u efficiënt de noodzakelijke gegevens kunt verzamelen om de prestaties van uw applicatie effectief te monitoren en te analyseren.

Gegevenstransmissie: De verzamelde gegevens worden veilig overgedragen naar de Elastic Stack, waar deze worden opgeslagen in Elasticsearch, een gedistribueerde zoek- en analyse-engine.

Gegevensanalyse: In Elasticsearch worden de APM-gegevens geïndexeerd en geanalyseerd met behulp van ingebouwde APM-specifieke indices en mappings. Dit maakt snel en efficiënt opvragen en visualisatie van de verzamelde gegevens mogelijk.

Visualisatie in Kibana: De geanalyseerde APM-gegevens worden gevisualiseerd in Kibana, het data-visualisatieplatform van Elastic. Kibana biedt verschillende vooraf gebouwde dashboards en visualisaties die specifiek zijn aangepast voor APM-gegevens. Deze visualisaties bieden inzichten in applicatieprestaties, foutpercentages, transactielatentie en andere belangrijke metrics.

Monitoring en Alerting: Elastic APM ondersteunt ook monitoring- en alertmogelijkheden. Teams kunnen aangepaste alerts instellen op basis van vooraf gedefinieerde drempels of afwijkingen die zijn gedetecteerd in de APM-gegevens. Dit maakt proactieve monitoring en snelle respons op prestatieproblemen mogelijk.

Integratie met Logging en Metrics: Een van de belangrijke sterke punten van Elastic APM is de integratie met de bredere Elastic Stack. Deze integratie maakt het mogelijk om APM-gegevens te correleren met logs en metrics die zijn verzameld van dezelfde infrastructuur. Door APM-gegevens te combineren met log- en metricgegevens, verkrijgen teams diepere inzichten in de root causes van prestatieproblemen en kunnen ze effectiever troubleshooten.

Over het algmeen biedt Elastic APM een uitgebreide oplossing voor het monitoren en optimaliseren van applicatieprestaties. Door applicaties te instrumenteren, gedetailleerde prestatiegegevens te verzamelen, deze te analyseren in Elasticsearch en te visualiseren in Kibana, kunnen teams waardevolle inzichten verkrijgen in het gedrag van hun applicaties en ervoor zorgen dat ze aan prestatieverwachtingen voldoen.

Ontdek hoe onze expertise in het implementeren en optimaliseren van APM-oplossingen, inclusief Elastic APM, uw bedrijf kan transformeren. Zorg ervoor dat uw applicaties uitzonderlijke gebruikerservaringen bieden en operationele efficiëntie bevorderen. Neem contact met ons op om een consultatie in te plannen en zet de eerste stap naar het maximaliseren van het potentieel van uw IT-infrastructuur.

Het bericht Verbeter betrouwbaarheid en prestaties van applicaties met Application Performance Monitoring (APM) van Elastic verscheen eerst op Elk Factory.

De behoefte aan efficiënte en intuïtieve zoekfunctionaliteiten was nog nooit zo groot. Traditionele zoekmethoden op basis van trefwoorden, hoewel effectief voor bepaalde taken, schieten vaak tekort als het gaat om het begrijpen van de nuances in taal of visuele informatie. Hier biedt Elastic vector search een nieuwe benadering voor hoe bedrijven omgaan met informatieophaling en aanbevelingssystemen. In dit artikel zullen we verder ingaan op de verschillende gebruiksscenario’s waarin vector search technologie toegevoegde waarde kan bieden.

A. WAAROM vector search BELANGRIJK IS VOOR BEDRIJVEN

In de kern wordt vector search aangedreven door het concept van gelijkenis. In plaats van alleen te vertrouwen op exacte trefwoordmatches, begrijpt het de semantische context van gegevens, wat zorgt voor nauwkeurigere en relevantere resultaten. Deze mogelijkheid opent een wereld aan mogelijkheden voor bedrijven in verschillende industrieën.

1. Semantic search

E-commerce: Stel je een winkelervaring voor waar je niet beperkt bent door specifieke trefwoorden. Met vector search kunnen klanten producten vinden op basis van hun voorkeuren, zelfs als ze die anders uitdrukken. Shopify heeft bijvoorbeeld een semantic search tool gelanceerd voor zijn klanten om de online winkelervaring intuïtiever te maken. Lees hier meer.

(Foto bron: Shopify) 

Media & entertainment: Het ontdekken van content wordt kinderspel aangezien vectorzoeken audio- of tekstkenmerken analyseert, waardoor aanbevelingen mogelijk zijn op basis van stemming, genre of stijl. Denk aan Spotify, dat afspeellijsten maakt op basis van je luistergedrag.

(Foto bron: Promoly)

Aanbevelingssystemen:

Nieuws & artikelen: Vector search gaat verder dan oppervlakkige aanbevelingen door de onderliggende thema’s of sentimenten van content te begrijpen, om gepersonaliseerde suggesties te bieden.

E-commerce: Door diverse factoren zoals demografie en browsegedrag in overweging te nemen, kunnen bedrijven productaanbevelingen verbeteren, wat leidt tot hogere betrokkenheid en conversies. Bijvoorbeeld, als je door een kledingwebsite bladert en klikt op een broek, dan zal de website andere vergelijkbare broeken of kledingstukken aanbevelen die je mogelijk interessant vindt:

(Schermafbeelding bron: Zalando)

Klantenservice Chatbots

Het bieden van op maat gemaakte antwoorden op gebruikersvragen wordt naadloos met vector search, wat de klanttevredenheid verhoogt en de reactietijden vermindert. Deze gepersonaliseerde aanpak verhoogt de klanttevredenheid en verkort de reactietijden aanzienlijk, wat zorgt voor een soepele en efficiënte ervaring.

Natural Language Processing (NLP) taken: 

Van documentclassificatie tot sentimentanalyse, vector search stroomlijnt NLP-taken door de betekenis en toon van tekst te ontcijferen, wat een efficiëntere gegevensverwerking mogelijk maakt.

Een voorbeeld gericht op documentclassificatie illustreert het volgende: Stel we hebben een verzameling nieuwsartikelen gecategoriseerd als “technologie” en “sport”. Met vectorzoeken vertegenwoordigen we elk artikel als een numerieke vector op basis van de inhoud. Wanneer een nieuw artikel wordt geïntroduceerd, vergelijkt vectorzoeken het met bestaande artikelen en wijst het (automatisch) toe aan de categorie met de meest vergelijkbare artikelen, wat efficiënte documentclassificatie mogelijk maakt.

Om dit voorbeeld te illustreren, zochten we naar een artikel gerelateerd aan ‘Tiktok’ op de website van Forbes, en kregen automatisch gerelateerde Tiktok-nieuwsartikelen te zien:

(Schermafbeelding bron: Forbes)

2. Image search

Vector search kan niet alleen worden gebruikt voor semantic search scenario’s. Bovendien kan image similarity search veel toegevoegde waarde bieden voor verschillende industrieën.

Image Search:
Van het identificeren van objecten en scènes tot het ondersteunen van toegankelijkheid voor visueel beperkte gebruikers, image search aangedreven door vector technologie transformeert visuele informatie in bruikbare inzichten. Laten we het voorbeeld van PcFruit verkennen. In de landbouwindustrie revolutioneert image search bessenteelt door snelle en nauwkeurige identificatie van bessensoorten mogelijk te maken. Door afbeeldingen van bessen te maken en belangrijke kenmerken zoals vorm en kleur te analyseren, kunnen boeren oogstschema’s optimaliseren en het voorraadbeheer verbeteren. Verken de volledige casus hier. 

(Foto bron: Brainjar)

B. Integratie van Generative AI

Door de mogelijkheden van generative AI te benutten naast semantic search, kunnen bedrijven processen zoals klantenservice, documentensamenvatting en informatiesynthese optimaliseren, waardoor de productiviteit en besluitvormingsefficiëntie worden verhoogd.

Voorbeelden van synergie: generative AI en semantic search

Verbeterde klantenservice: Op GenAI gebaseerde vraag-antwoordoplossingen stellen zowel servicebalie medewerkers als klanten in staat, de nauwkeurigheid en efficiëntie van reacties te verbeteren.

Documentensynthese: Vector search in combinatie met generative AI kan bevindingen uit uiteenlopende bronnen synthetiseren, waardoor snel toegang tot relevante informatie mogelijk is.

Informatiesamenvatting: Door belangrijke inzichten uit uitgebreid onderzoek samen te vatten, kunnen bedrijven sneller geïnformeerde beslissingen nemen, wat innovatie en groei stimuleert.

Geautomatiseerd juridisch onderzoek: Juridische firma’s kunnen semantic search gebruiken om door enorme hoeveelheden juridische documenten en precedents te zeven. Door integratie met generative AI kunnen ze automatisch samenvattingen, overzichten of analyses genereren op basis van specifieke zaakdetails, wat tijd en middelen bespaart.

Ondersteuning bij medische diagnoses: Zorgverleners kunnen semantic search gebruiken om patiëntendossiers, medische literatuur en diagnostische rapporten te analyseren. Gecombineerd met generatieve AI, kan deze technologie helpen bij het genereren van differentiële diagnoses of behandelingsaanbevelingen, waardoor artsen worden ondersteund in besluitvormingsprocessen.

Financiële analyse en voorspelling: In de financiële sector kan semantic search worden gebruikt om inzichten te extraheren uit financiële rapporten, nieuwsartikelen en marktgegevens. Wanneer geïntegreerd met generative AI, kan het helpen bij het genereren van financiële modellen, het voorspellen van trends en het automatiseren van rapportgeneratie voor investeringsanalyse of risicobeoordeling.

CONCLUSIE: DE TOEKOMST VAN INFORMATIEOPHALING OMARMEN

Vector search integreren in bedrijfsprocessen gaat niet alleen over voorop blijven lopen, het gaat over het herdefiniëren van hoe we omgaan met gegevens. Door de kracht van semantic search en beeldherkenning te omarmen, kunnen bedrijven gepersonaliseerde ervaringen leveren, operaties optimaliseren en ontstaan er nieuwe groeimogelijkheden. Naarmate technologie blijft evolueren, zijn de mogelijkheden van vector search en de synergiën met generatieve AI grenzeloos, wat belooft dat informatieophaling niet alleen efficiënt maar werkelijk transformatief zal zijn.

Neem vandaag nog contact op met Elk Factory om te ontdekken hoe wij uw bedrijf kunnen transformeren met vector search.

Het bericht Wees de concurrentie voor met AI verscheen eerst op Elk Factory.

Efficiënte zoekmogelijkheden zijn belangrijk voor bedrijven om zinvolle inzichten te verkrijgen en voor te blijven op de concurrentie. Traditionele op trefwoorden gebaseerde zoekmethoden schieten vaak tekort in het leveren van nauwkeurige en relevante resultaten, wat leidt tot frustratie en inefficiëntie onder gebruikers. Ontdek meer over semantic search, een technologie die de kracht van natuurlijke taalverwerking (NLP) benut om uw zoekervaring te revolutioneren. In dit artikel onderzoeken we hoe semantic search samenwerkt met Elastic Technologie om superieure zoekmogelijkheden te bieden en zakelijk succes te stimuleren.

Semantic search gaat verder dan eenvoudige trefwoordmatching door het begrip van de context, intentie en betekenis achter zoekopdrachten te begrijpen. Door de semantiek van taal te analyseren, waaronder synoniemen, concepten en relaties tussen woorden, kunnen semantische zoekmachines nauwkeurigere en contextueel relevantere resultaten leveren. Deze functionaliteit is vooral waardevol in sectoren zoals overheid, e-commerce, gezondheidszorg en financiën, waar precisie en nauwkeurigheid zeer belangrijk zijn.

Hierbij een voorbeeld om het belangrijkste verschil tussen trefwoordzoekopdrachten en semantic search te visualiseren:

Een nadere blik op de verschillen tussen traditionele “trefwoordzoekopdrachten” en “AI-aangedreven zoekresultaten en antwoorden” onthullen het transformerende potentieel van de op AI-gebaseerde Elasticsearch. We benadrukken de verbeterde resultaten die worden geleverd door op AI-gebaseerde zoekopdrachten, waardoor duidelijk wordt waarom sectoren deze technologie steeds meer omarmen. Let op dat de verbeterde resultaten afkomstig zijn van de out-of-the-box Elasticsearch-functionaliteiten:

Om meer te weten te komen over dit voorbeeld, klik hier.

Elastic biedt een krachtig platform voor het implementeren van semantic search-mogelijkheden, dankzij zijn krachtige indexering, zoek- en analysemogelijkheden. Zo werkt semantic search samen met Elastic Technologie:

Natuurlijke taalverwerking (NLP)

Elastic maakt gebruik van geavanceerde NLP-algoritmen om ongestructureerde tekstgegevens te ontleden en analyseren, waarbij belangrijke concepten, entiteiten en relaties worden geëxtraheerd. Dit stelt de zoekmachine in staat om de betekenis en context van gebruikersquery’s te begrijpen, wat leidt tot nauwkeurigere zoekresultaten.

Semantische indexering

Elastic indexeert de geanalyseerde tekstgegevens met behulp van semantische metagegevens, zoals entiteitstypen, attributen en relaties. Deze semantische indexering maakt het voor de zoekmachine mogelijk om relevante documenten op te halen op basis van de semantische gelijkenis tussen de query en geïndexeerde inhoud, in plaats van alleen te vertrouwen op trefwoordovereenkomsten.

Op concepten gebaseerde opvraging

Wanneer een gebruiker een zoekopdracht invoert, haalt Elastic documenten op die semantisch gerelateerde concepten bevatten, zelfs als deze niet expliciet overeenkomen met de query-trefwoorden. Deze op concepten gebaseerde opvraging zorgt ervoor dat gebruikers uitgebreide en relevante resultaten ontvangen, waardoor hun zoekervaring wordt verbeterd.

Query-uitbreiding en -verduidelijking

Elastic breidt en verduidelijkt automatisch gebruikersquery’s uit door synoniemen, varianten en gerelateerde concepten te identificeren. Dit helpt gebruikers hun zoekopdrachten te verfijnen en relevante informatie te ontdekken die aanvankelijk misschien niet duidelijk was.

Relevantierangschikking

Elastic maakt gebruik van geavanceerde relevantierangschikkingsalgoritmen om zoekresultaten te prioriteren op basis van hun semantische relevantie voor de gebruikersquery. Door factoren zoals context, entiteitssalientie en documentkwaliteit te overwegen, zorgt Elastic ervoor dat de meest relevante en gezaghebbende inhoud bovenaan de zoekresultaten verschijnt.

Door semantic search-mogelijkheden te integreren in hun applicaties en websites met behulp van Elastic Technologie, kunnen bedrijven een overvloed aan voordelen benutten:

Verbeterde zoeknauwkeurigheid

Semantic search verbetert de nauwkeurigheid en precisie van zoekresultaten, waardoor gebruikers de benodigde informatie snel en moeiteloos kunnen vinden.

Verbeterde gebruikerservaring

Door de intentie en context van de gebruiker te begrijpen, leveren semantic search engines een meer intuïtieve en gepersonaliseerde zoekervaring, wat leidt tot hogere gebruikerstevredenheid en betrokkenheid.

Verhoogde productiviteit

Met semantic search kunnen werknemers en websitebezoekers efficiënter toegang krijgen tot relevante documenten, inzichten en kennisbronnen, waardoor de productiviteit en effectiviteit van besluitvorming worden verhoogd.

Historisch gezien vereisten Elasticsearch en App Search handmatig beheer van synoniemen, boosts en gewichten om relevantie in zoekresultaten te verfijnen. Met de introductie van Elastic semantic search zijn deze handmatige taken niet langer nodig. Elastic semantic search maakt gebruik van geavanceerde algoritmen en technieken voor natuurlijke taalverwerking om de relevantieafstemming automatisch af te handelen, waardoor zoekresultaten zeer nauwkeurig en contextueel relevant zijn zonder de noodzaak van handmatig ingrijpen. Dit bespaart niet alleen tijd en middelen voor bedrijven, maar verbetert ook de algehele zoekervaring voor gebruikers door meer nauwkeurige resultaten te leveren die zijn aangepast aan hun behoeften en voorkeuren.

Competitief voordeel

Bedrijven die gebruik maken van semantic search krijgen een concurrentievoordeel door superieure zoekmogelijkheden te bieden die die van hun concurrenten overtreffen, wat leidt tot een grotere klantenloyaliteit en marktaandeel.

Tot slot vertegenwoordigt semantic search aangedreven door Elastic Technologie de volgende stap in informatieherstel en kennisontdekking. Door de semantische mogelijkheden van Elastic te benutten, kunnen bedrijven hun zoekervaringen naar nieuwe hoogten tillen, innovatie, efficiëntie en succes stimuleren in het digitale tijdperk.

Implementeer semantic search met Elk Factory en ontdek het potentieel van uw data.

Het bericht Zoekefficiëntie verbeteren met semantic search en Elastic technologie verscheen eerst op Elk Factory.

In het dynamische landschap van kunstmatige intelligentie is het begrijpen van de nuances tussen Generatieve AI, Large Language Models (LLMs), en hun integratie met bedrijfsgegevens cruciaal voor bedrijven die willen innoveren en gedijen. Met Elastic als de essentiële brug tussen bedrijfsgegevens en Generatieve AI, laten we de verschillen tussen Generatieve AI en LLMs verkennen, en hoe Elastic de naadloze integratie van bedrijfsgegevens mogelijk maakt voor verbeterde inzichten en beveiliging.

GENERATIEVE AI VS. LLMS: de VERSCHILLEN ontcijferen

Generatieve AI omvat een diverse reeks AI-modellen die in staat zijn om nieuwe gegevens te creëren, zoals afbeeldingen, tekst en muziek. Deze modellen halen inzichten uit bestaande datasets, bevorderen innovatie en creativiteit in verschillende domeinen. LLMs, zoals modellen als GPT (Generative Pre-trained Transformer), zijn gespecialiseerd in het analyseren, begrijpen en genereren van menselijk-achtige tekst.

Het is essentieel om te erkennen dat Generatieve AI alleen zo effectief is als de gegevens waarop het is getraind.

ELASTIC: DE CRUCIALE LINK NAAR bedrijfsGEGEVENSINTEGRATIE

Elastic, bekend om zijn Elasticsearch, Kibana en Elastic Stack-oplossingen, die fungeert als de essentiële brug tussen bedrijfsgegevens en Generatieve AI. Het robuuste platform van Elastic stelt organisaties in staat om hun bedrijfsgegevens veilig te integreren met Generatieve AI-modellen in real-time, waarbij de privacy van gegevens, naleving en verbeterde inzichten worden gegarandeerd.

Met Elastic kunnen bedrijven bedrijfsgegevens (geanonimiseerd) in real-time naar Generatieve AI-modellen sturen, waardoor dynamische reacties op specifieke behoeften mogelijk worden. Door naadloze communicatie tussen bedrijfsgegevens en Generatieve AI te faciliteren, stelt Elastic organisaties in staat om het volledige potentieel van hun gegevensassets te ontsluiten terwijl de risico’s van verouderde of onnauwkeurige informatie worden beperkt.

ontgrendel innovatie MET ELASTIC EN GENERATIEVE AI

Tot slot biedt de integratie van bedrijfsgegevens met Generatieve AI enorme belofte voor bedrijven die willen innoveren en voorop willen blijven lopen in het competitieve landschap van vandaag. Het is echter essentieel om tools zoals Elastic te gebruiken om de kloof tussen bedrijfsgegevens en Generatieve AI effectief te overbruggen. Door de kracht van de oplossingen van Elastic te benutten, kunnen organisaties nieuwe kansen ontgrendelen voor creativiteit, inzichten en groei, terwijl ze hun meest waardevolle bezit beschermen: hun gegevens.

Met Elastic als de cruciale schakel kunnen bedrijven de complexiteit van de integratie van bedrijfsgegevens met Generatieve AI navigeren, waardoor ze het volledige potentieel van kunstmatige intelligentie kunnen benutten terwijl ze privacy, beveiliging en nauwkeurigheid in cruciale omgevingen waarborgen.

ELK FACTORY, UW premier ELASTIC PARTNER

Bij Elk Factory, als toonaangevende Elastic-partner, zijn we gespecialiseerd in het helpen van bedrijven bij het benutten van de kracht van de technologie van Elastic en het oogsten van de voordelen van AI. Ons team van experts is toegewijd aan het begeleiden van organisaties door de complexiteiten van de integratie van bedrijfsgegevens, waarbij optimale prestaties, beveiliging en naleving worden gegarandeerd.

Klaar om het volledige potentieel van AI en Elastic Technology te ontsluiten? Met Elk Factory aan uw zijde is het nog nooit zo eenvoudig geweest om de transformerende kracht van (Generatieve) AI en Elastic Technology te benutten. Laten we samen uw gegevensstrategie revolutioneren!

Het bericht Elastic als essentiële brug tussen bedrijfsgegevens, generatieve AI en LLM’s verscheen eerst op Elk Factory.

AI is al geruime tijd aanwezig. Gebruiksscenario’s waren soms niet haalbaar vanwege de complexiteit van de implementatie of beperkingen binnen AI of rekenkracht. Elastic-technologie maakt het gemakkelijker om te profiteren van de voordelen van AI. Elastic maakt het minder ingewikkeld voor ontwikkelaars om semantisch zoeken, beeldzoeken en meer te implementeren. Het bewijs van de pudding zit in het eten. Dat is de reden waarom we een experiment hebben uitgevoerd en beeldgelijkenis hebben ontwikkeld in Elastic. In deze blog zullen we praten over het hoe en vooral de indrukwekkende resultaten die zijn behaald uit het experiment.

Dit artikel onderzoekt de toepassing van Elastic in zoekopdrachten naar afbeeldingssimilariteit, met de focus op iconen zoals het recycle-symbool en de Europese letter ‘E’. Er worden specifieke experimenten uitgevoerd met deze symbolen, naast discussies over technische uitdagingen en oplossingen. Dit artikel benadrukt met name de veelbelovende resultaten die zijn behaald met het recycle-icoon en de Europese letter ‘E’. Het potentieel van beeldsimiliteitstechnologie voor toekomstige projecten is veelbelovend, waarbij de eenvoud en effectiviteit ervan in het insluiten van afbeeldingen en tekst voor zoekdoeleinden worden benadrukt.

Fun fact: De implementatie van dit experiment met de Elastic-stack kostte minder dan een dag, inclusief de reparaties en aanpassingen die nodig waren tijdens het ontwikkelingsproces.

We beschikken over een dataset van precies 47 afbeeldingen:

Bij het zoeken naar een afbeelding door “European E” in te typen, ontvangen we Europese E’s als de eerste resultaten, wat goed is.

In plaats van teksttermen te gebruiken om afbeeldingen te zoeken, hebben we ook een van deze “European E” symbolen gebruikt om te zoeken door op “Vergelijkbare afbeeldingen zoeken” te klikken. Dit leverde ook de verwachte vergelijkbare afbeeldingen als zoekresultaten op.

Groen recycle-symbool

2) de technische route op: hoe we resultaten hebben behaald

Het begin

We zijn onze verkenning gestart op basis van deze informatieve blogpost van Elastic.

We hebben nauwgezet de instructies gevolgd die zijn uiteengezet in de blogpost van Elastic en het GitHub-repository. Na grondige bestudering van het README.md-bestand zijn we overgegaan tot het klonen van het repository en hebben we het vereiste model van Hugging Face geïntegreerd in onze cloud-instantie met behulp van Elastic’s eland van GitHub. Houd er rekening mee dat dit model niet per se gebruikt hoeft te worden. Andere modellen kunnen ook worden gebruikt, maar dan moet de backend worden aangepast.

Het aanpassen van de code

Tijdens het proces stuitten we op verouderde pakketten. We hebben snel het requirements.txt-bestand aangepast om compatibiliteit en een soepele installatie te garanderen. Daarnaast hebben we beperkingen in pixels voor afbeeldingen aangepakt en instellingen fijngesteld voor optimale prestaties. Hieronder staat het verbeterde requirements.txt-bestand:

Na deze aanpassingen verliep het pip installatieproces probleemloos. Bovendien werd het ‘.env-bestand’ bijgewerkt met de benodigde referenties voor onze cloud-instantie. Echter, bij het proberen om afbeeldingsembeddings te genereren en deze in te voeren, werd een daaropvolgend probleem ondervonden. Deze uitdaging, waar binnenkort nader op zal worden ingegaan, ontstond door een oversaturatie van pixels binnen onze afbeeldingen. Om dit aan te pakken, volstond een eenvoudige regel toevoeging onder de imports sectie van het bestand create-image-embeddings.py. Let op: de code zorgt ervoor dat er geen maximumlimiet is voor het aantal pixels in een afbeelding, dus let op hoe je dit gebruikt (decompression bomb):

De embedding heeft 512 dimensies. Houd er rekening mee dat deze afbeelding door het clip-ViT-B-32-model is gegaan. Dit is een gratis openbaar model en is voldoende voor ons gebruiksscenario. De interface heeft een zoekvak, dat wanneer ingediend tekst naar Elastic stuurt die door het model gaat (clip-ViT-B-32-multilingual-v1) dat is geïmporteerd met Elastic eland. Dit gebeurt op de achtergrond (Flask Backend) en daarom is er geen noodzaak om dat in deze demotoepassing te bekijken, noch zullen we naar de Flask-backend kijken in deze blogpost. De interface heeft een veld voor het uploaden van afbeeldingen. Dit kan worden gebruikt om afbeeldingen te uploaden en te zoeken naar andere afbeeldingen die vergelijkbaar zijn met de geüploade afbeelding.

 Grootte van afbeeldingen

Zoals hierboven vermeld, bestaat onze dataset uit 47 afbeeldingen. Deze afbeeldingen hebben samen een grootte van ongeveer 3,6 MB. Wanneer we kijken naar de index met de ingebedde waarden, is de grootte 469,9 kB.

Grootte van tekst

We vergeleken de grootte van embeddings voor afbeeldingen met embeddings voor tekst. We gebruikten een dataset met ongeveer 8000 documenten en een totale grootte van 17,7 MB. Elk document bevat slechts een paar regels tekst. Bij het invoeren van deze gegevens voor ‘tekst zoeken’ in een index, neemt de index 36,3 MB in beslag. Bij het invoeren voor semantisch zoeken, met behulp van het E5-model, neemt de index 119,8 MB in beslag. In het geval dat beide indexes worden gebruikt, bijvoorbeeld om RRF (Reciprocal Rank Fusion) te gebruiken, is de totale indexopslag 156,1 MB.

Waarom nam de grootte af voor de afbeeldingen maar nam deze toe voor tekst?

Dit komt door de dimensies en het aantal documenten. De afbeeldingenindex hoefde slechts 47 documenten bij te houden, terwijl de tekstdataset-index ongeveer 8000 documenten moest bijhouden. De afbeeldingendataset had een grootte van 9,99 kB per document, terwijl de tekstindex ongeveer 14,97 kB per document had. Dit is relatief dicht bij de afbeeldingenindex. Als we naar de totale vectorafmetingen kijken, heeft de afbeeldingenindex 512 dimensies. De tekstindex heeft echter ongeveer 768 dimensies; zowel de ingesloten velden voor titel als overzicht hebben elk 384 dimensies. Dus uiteindelijk hangt het af van hoeveel dimensies er worden gebruikt. Als we slechts één veld zouden gebruiken om in te sluiten, zou de grootte aanzienlijk afnemen, hetzelfde kan gezegd worden voor de afbeeldingenindex. Als we een ander model zouden gebruiken dat meer dimensies genereert, zou de grootte aanzienlijk toenemen.

Als we nog dieper ingaan op de details, heeft de afbeeldingenindex ongeveer 19,51 bytes per dimensie, terwijl de tekstindex 19,49 bytes per dimensie heeft. Zoals hier te zien is, zijn ze ongeveer hetzelfde. Dus volgens deze logica zouden we 19,5 bytes kunnen nemen als gemiddelde voor elke vector dimensie. Houd er rekening mee dat dit dichte vectoren zijn, geen ijle vectoren.

We waren zeer onder de indruk van de functionaliteit van ‘Image Similarity Search’, waarbij we met name de eenvoudige werkwijze om een model van Huggingface te verkrijgen, zowel afbeeldingen als tekst in te sluiten, en zoekopdrachten te initiëren, zeer waardeerden.

Elk Factory is de Elastic partner om uw Elastic-stack te implementeren. We streven altijd naar een win-winsituatie! Samen zullen we verkennen hoe dit platform uw bedrijf efficiënter kan maken, zodat u kunt profiteren terwijl wij een tevreden klant worden!

Leer ons kennen, of neem vrijblijvend contact met ons op.

Het bericht Image similarity search met Elastic verscheen eerst op Elk Factory.

Snelle Implementatie van een Elastic Cloud

Met Elastic Cloud hebben we krachtige cluster opgezet in enkele eenvoudige stappen. Het proces begint met het aanmaken van een cluster in Elastic Cloud, waarbij we de gewenste configuraties, het aantal nodes en de beschikbare resources specificeren. Elastic Cloud zorgt voor de onderliggende infrastructuur, waardoor we ons kunnen concentreren op het optimale gebruik van Elasticsearch. Het voordeel van Elastic Cloud is de flexibiliteit die het biedt. We kunnen eenvoudig op- of afschalen afhankelijk van onze behoeften. Of het nu gaat om het toevoegen van extra nodes voor meer opslagcapaciteit of het aanpassen van de rekenkracht voor betere prestaties, Elastic Cloud maakt het proces moeiteloos en efficiënt.

Fleet Server

De Fleet Server, een cruciaal onderdeel van ons logbeheerproces, hebben we ook snel geïntegreerd in Elastic Cloud. Met Fleet Server hebben we de mogelijkheid om Elastic Agents op schaal te beheren, met een intuïtieve interface die het uitrollen, updaten en monitoren vereenvoudigt.

De implementatie van Fleet Server in Elastic Cloud heeft ons de nodige flexibiliteit gegeven om agents centraal te beheren, ongeacht waar ze zich fysiek bevinden en met slechts een paar eenvoudige commando’s hebben we ervoor gezorgd dat Elastic Agents synchroon en effectief opereren, wat resulteert in een gestroomlijnde en geoptimaliseerde loggegevensverzameling.

Deze Elastic Stack maakt gebruik van een doordachte combinatie van Fleet Managed Elastic Agents en Logstash, waardoor een geïntegreerde en schaalbare benadering ontstaat voor het beheren en analyseren van loggegevens binnen de ziekenhuisgroep. Binnen een korte termijn van slechts 3 dagen introduceerden we een Elastic Stack implementatie die niet alleen efficiëntie en snelheid omarmt, maar ook naadloos aansluit bij de unieke behoeften van een ziekenhuisomgeving.

Fleet-Managed Elastic Agents

Met Elastic Cloud Fleet hoef je niet handmatig agents op elke machine te configureren. In plaats daarvan biedt Fleet een centrale interface voor het moeiteloos uitrollen van Elastic Agents over verschillende machines, en dat alles met slechts een paar eenvoudige commando’s.

De Fleet Server fungeert als de dirigent die Elastic Agents coördineert en beheert. Het versnelt niet alleen het implementatieproces, maar maakt het ook eenvoudig om configuraties toe te passen en de status van agents te controleren. De Fleet Server maakt grootschalige implementatie mogelijk, waardoor de agents hun werk kunnen doen zonder kostbare tijd en moeite.

Elastic Agents zijn als digitale waakhonden die zijn ingezet om cruciale informatie te verzamelen van verschillende systemen in het IT landschap van deze Vlaamse ziekenhuisgroep.

Het gebruik van policies en de Windows-integratie vermindert aanzienlijk de noodzaak voor uitgebreide handmatige configuraties. Met deze integratie worden standaardinstellingen en configuraties voor Windows-logboeken automatisch toegepast, waardoor je snel en efficiënt waardevolle loggegevens kunt verzamelen zonder uitgebreide handmatige aanpassingen. Hierdoor wordt het proces gestroomlijnd en wordt de tijd en moeite die nodig is voor handmatige configuraties geminimaliseerd. Denk aan hen als betrouwbare surveillanten die continu logs en gegevens monitoren op zoek naar belangrijke inzichten. Deze agents zijn ontworpen voor efficiëntie en zorgen ervoor dat alle relevante informatie veilig wordt vastgelegd.

Logstash als Digitale Transformator

Logstash werkt als de digitale transformator van ruwe, ongestructureerde data naar een begrijpelijk formaat. Stel je voor dat het ruwe gegevens van verschillende netwerkapparaten ontvangt en deze organiseert in een uniforme taal. Hierdoor wordt de ruwe data gezuiverd en gestructureerd, klaar voor verdere analyse. Een lokale Logstash installatie vermindert ook de belasting op het Elastic Cloud-systeem door de ruwe data te verfijnen voordat het naar de volgende fase gaat.

Fleet-managed Elastic Agents en Logstash

Elastic Agents, Fleet Server en Logstash werken samen als een geolied mechanisme. Elastic Agents verzamelen waardevolle informatie, Fleet Server coördineert en beheert deze agents centraal, en Logstash transformeert ruwe data van netwerk apparatuur tot begrijpelijke informatie. Samen vormen ze een krachtige oplossing die de Grote Vlaamse Ziekenhuisgroep in staat stelt om snel, veilig en effectief met loggegevens om te gaan.

In de praktijk: Logging voor Windows servers en Networking Devices

Voor Windows-gebaseerde systemen

Om een volledig inzicht te krijgen in de logs en prestatiegegevens van Windows-gebaseerde systemen bij deze ziekenhuisgroep, hebben we Elastic Agents met Windows Integrations ingezet.

Het uitrollen van Elastic Agents met Windows Integrations was een cruciale stap in het logbeheerproces. Met snelheid en efficiëntie hebben we deze agents geïmplementeerd om te functioneren als waardevolle bronnen voor het vastleggen van logs en prestatiegegevens van Windows-gebaseerde systemen.

Door Elastic Agents in te zetten met specifieke Windows Integrations, hebben we ervoor gezorgd dat geen enkel detail verloren gaat. Of het nu gaat om systeem, domain controllers of exhange server logs, deze agents bieden een holistisch overzicht dat essentieel is voor een grondige analyse en monitoring.

Voor netwerk apparatuur

In het beheer van loggegevens van diverse netwerkapparatuur speelt Logstash een centrale rol als de digitale transformator.

Om de logs van de diverse netwerkapparatuur effectief naar Logstash te leiden, hebben we syslog forwarders ingesteld.

De logs van diverse netwerk apparatuur worden eerst naar Logstash gestuurd voor parsing en transformaties, waarbij ruwe, ongestructureerde data werd omgezet in een geschikt formaat voor analyse voordat ze worden doorgestuurd naar Elastic Cloud. Logstash fungeert als het centrale punt voor logverwerking. Het centrale beheer van logtransformaties in Logstash vermindert ook de belasting op Elastic Cloud, waardoor deze efficiënter wordt benut.

Het gebruik van een lokale Logstash vermindert bovendien resourcekosten, omdat het de belasting op de Elastic Cloud Deployment minimaliseert. Hierdoor kan Elastic Cloud zich concentreren op indexering en zoekopdrachten, wat resulteert in een kostenefficiënte implementatie voor logbeheer.

Onze Strategie

Het hart van onze strategie lag in het creëren van een geïntegreerde omgeving voor het beheren en analyseren van loggegevens.
Deze oplossing stelde ons in staat om in een kort tijdsbestek logs te beheren, transformeren en analyseren.

De geïntegreerde Fleet Server vormde de spil in ons logbeheerproces. Met dit krachtige instrument konden we Elastic Agents efficiënt op schaal beheren. De eenvoudige implementatie, updates en monitoring via Fleet Server resulteerden in een snelle en grootschalige inzet van Elastic Agents. Dit vertaalde zich in aanzienlijke tijdsbesparingen en verminderde inspanningen.

Logstash fungeerde als onze digitale transformator, waar ruwe, ongestructureerde data werd omgezet in een gestructureerd formaat dat klaar is voor diepgaande analyse. Het gebruik van Logstash droeg niet alleen bij aan de optimalisatie van logtransformatie, maar bood ook kostenefficiëntie door ruwe data te verfijnen voordat het naar de Elastic Cloud werd gestuurd.

Door deze componenten te verenigen, creëerden we een geïntegreerde, schaalbare oplossing voor het beheren, transformeren en analyseren van loggegevens, binnen een termijn van slechts 3 dagen.

Elk Factory – Elastic Premier Partner

Elk Factory is de Elastic partner om jouw Elastic stack te implementeren. We gaan telkens voor een win-win! We bekijken samen hoe dit platform jouw bedrijf efficiënter kan maken, zodat jij je voordeel haalt en wij er een tevreden klant bij hebben!

Maak kennis met ons, of contacteer ons vrijblijvend

Het bericht Log managment in Slechts 3 Dagen verscheen eerst op Elk Factory.