POST ELASTICON – OBSERVABILITY & AI

In de beginjaren, toen applicaties monolithisch waren en draaiden op een beperkt aantal fysieke servers, volstonden handmatige processen en gespecialiseerde tools voor monitoring. De opkomst van cloud-native technologieën bracht echter naast meer efficiëntie ook ongekende complexiteit met zich mee. Er ontstond een veelheid aan tools om aan de behoefte aan zichtbaarheid te voldoen, wat leidde tot een wildgroei van observability-tools. We bevinden ons nu op een nieuw kantelpunt, worstelend met een lawine aan data die wordt gegenereerd door een overvloed aan tools en technologieën, aangedreven door de onstuitbare groei van digitalisering.

Denk aan de enorme toename van applicaties, diensten, gebruikers en klanten in de afgelopen vijf jaar. Deze exponentiële groei heeft geleid tot een data-overvloed, opgeslagen in gescheiden datastores in een gedistribueerde multi-cloud IT-omgeving - een complexiteit die nog nooit eerder is gezien. Om deze uitdaging aan te pakken, hebben teams nu AI-gestuurde observability nodig, niet alleen om uiteenlopende databronnen te verenigen, maar ook om actiegerichte inzichten te leveren, aangedreven door de nieuwste AI-technologieën, allemaal op petabyte-schaal.

Maak kennis met Elastic Observability, een oplossing ontworpen om alle telemetrie te verenigen, of het nu om zakelijke of operationele data gaat. Door data met hoge cardinaliteit en hoge dimensionaliteit in te voeren in een enkele schaalbare datastore, aangedreven door AI en analytics, breekt Elastic de silo's af en maakt context en correlatie mogelijk voor snellere root cause analysis. Deze full-stack observability-oplossing biedt interactieve en contextbewuste inzichten, versnelt probleemoplossing en verhoogt de operationele efficiëntie.

Om grote observability-datasets op schaal te verwerken, biedt Elastic uitgebreide capaciteiten in AI en analytics. Deze omvatten machine learning-gebaseerde anomaliedetectie, automatische correlaties voor het blootleggen van root causes van applicatiefouten en latentie, en log-categorisering om grote hoeveelheden ongestructureerde logdata te stroomlijnen. Interactieve chat-gebaseerde onderzoeken, aangedreven door de Elasticsearch Relevance Engine (ESRE), stellen gebruikers in staat complexe data te begrijpen. Met meer dan 100 kant-en-klare open ML-modellen democratiseert Elastic de toegang tot data en analytics binnen de hele organisatie.

De integratie van Elastic Observability met machine learning introduceert innovatieve benaderingen om de uitdagingen van complexe digitale omgevingen aan te pakken. De ingebouwde, zero-configuratie machine learning faciliteert AI-gedreven anomaliedetectie en root cause analysis over alle observability-data. Dit vermindert de Mean Time to Detection (MTTD) en Mean Time to Resolution (MTTR) aanzienlijk en werkt naadloos over duizenden dimensies.

Out-of-the-box anomaliedetectie voor Application Performance Monitoring (APM) diensten en infrastructuur monitoring, gecombineerd met ML-taken die telemetrie analyseren, stelt teams in staat om snel waarschuwingen te creëren voor hoog scorende anomalieën. AI-gestuurde log-categorisering en anomaliedetectie verbeteren verder het vermogen om miljarden logs te begrijpen, patronen te identificeren en veranderingen in frequentie op te sporen.

Om incidentbeheer en root cause analysis te versnellen, introduceert Elastic een AI-assistent. Aangedreven door de Elasticsearch Relevance Engine en OpenAI, breekt deze assistent kennissilo's af, waardoor teams problemen interactief kunnen verkennen en oplossingen kunnen uitvoeren met generative AI. Het genereert contextbewuste, bedrijfsspecifieke output op basis van eigen data, zoals kennisbanken en runbooks.

Shay benadrukt de praktische bruikbaarheid van Large Language Models (LLMs) in de context van Elastic Observability. De behoefte aan RAG (Relevance, Applicability, Grounding) is cruciaal, en Shay benadrukt waarom zoektechnologie, met name Elastic, de ideale oplossing is. De capaciteiten van Elastic gaan verder dan alleen een vector zoekmachine te zijn - het blinkt uit in relevantie, wat het onmisbaar maakt in het licht van de data-overvloed.

Investeringen in Elastic’s Elasticsearch Relevance Engine (ESRE) verbeteren de capaciteiten verder, door vector zoeken te combineren met brede zoekmogelijkheden en recente vooruitgangen in context en relevantie. Elastic komt naar voren als niet alleen de meest gedownloade of gebruikte zoekmachine, maar ook als een formidabele vector database.

Het doorzoeken van een overweldigende hoeveelheid informatie en data is een uitdaging waarmee organisaties worden geconfronteerd, en het wordt alleen maar complexer. Data is de levensader van bedrijven, met het potentieel voor slimme besluitvorming en verbeterde operaties. Elastic Observability, met zijn AI-gestuurde capaciteiten, open en uitbreidbaar platform, en verenigde contextuele zichtbaarheid, biedt een enorme kans voor organisaties.

Tot slot, Elastic Observability is niet zomaar een tool; het is een uitgebreide oplossing voor de complexe uitdagingen van het moderne digitale landschap. Met zijn geavanceerde AI-capaciteiten stelt het teams in staat om de complexiteit van data te navigeren, actiegerichte inzichten te leveren en operationele efficiëntie te verhogen in een tijdperk waarin data-overvloed zowel een uitdaging als een kans is.