Elastic 9.5: kevesebb tárhely, egyszerűbb vektorkeresés és AI-riasztáskezelés

Oszlopos tárolás és automatikus vektorkeresés

Az Elastic 9.5 egyik fontos újdonsága a Columnar Mode technikai előzetese. Ez egy választható indexelési mód, amely minden mezőt egyszer, oszlopos tárolóban tárol, alapértelmezés szerint invertált index nélkül. Az Elastic szerint ez kisebb tárhelyigényt, gyorsabb indexelési és elemzési lehetőséget, valamint hosszabb megőrzési időt alapozhat meg.

A Columnar Logs a naplóadatokhoz készült, specializált profil. A message mezőn megtart egy invertált indexet, így a teljes szöveges keresés gyors marad, miközben a többi adat oszlopos formában tárolódik. Mindkét mód választható, a meglévő indexeket nem módosítja, és nem igényel változtatást az API-kban, az irányítópultokban vagy az integrációkban.

A VectorDB index mode egyetlen beállítással készíti elő a vektorkeresést. A rendszer automatikusan optimalizálja többek között a kvantálást, az egyesítési szabályokat és a gyorsítótár betöltését. A DiskBBQ vektorkereséshez készült auto-calibration a vektorok statisztikai elemzése alapján önállóan állítja be a kvantálás mélységét, az előfeldolgozást és a túlmintavételezést.

Az új semantic mező a képek szemantikus keresését is egyszerűsíti. A fejlesztőknek így kevesebb külön lépést kell beállítaniuk a képek és a keresési lekérdezések beágyazásához.

Nagyobb kontroll az AI-ügynökök felett

Az Agent Observability and Monitoring technikai előzetesként érhető el. A funkció az OpenTelemetry használatával követi az Elasticsearchben a nagy nyelvi modellek hívásait, az eszközhasználatot és a következtetési lépéseket. Az érzékeny műveleteket emberi jóváhagyás védheti, minden döntés pedig auditnaplóba kerül.

A fejlesztők már beszélgetésből is létrehozhatnak készségeket, lekérdezéseket és munkafolyamatokat. Elég leírniuk a kívánt képességet, például egy irányítópultot készítő munkafolyamatot, az Agent Builder pedig elkészíti, elnevezi és elmenti a konfigurációt.

Az Elastic 9.5 általánosan elérhetővé teszi a Dashboards & Visualizations API-t is. A platformcsapatok kódból hozhatnak létre, módosíthatnak és kezelhetnek irányítópultokat és vizualizációkat. A dashboards in chat funkció szintén GA státuszba került, javított beszélgetési minőséggel és gyorsabb vezérléssel.

A Fast Mode felület bekapcsolásával a Dashboards és Discover STATS-alapú lekérdezései mintavételezett adathalmazon futhatnak. A rendszer az eredményeket a teljes adatmennyiségre vetíti vissza, miközben a közlemény szerint a pontosság nagyon közel marad a teljes adathalmazon számított értékhez.

Prometheus-munkafolyamatok és megfigyelhetőség

Az Elastic 9.5-ben általánosan elérhetővé vált a natív Prometheus- és PromQL-támogatás. A Prometheus remote-write végpont, valamint az ES|QL-be közvetlenül beépített PromQL segítségével a csapatok meglévő Grafana-irányítópultjaikat és lekérdezéseiket minimális migrációs munkával irányíthatják az Elastic felé.

GA státuszba került egy migrációs eszköz is, amely a Grafana és a Datadog irányítópultjait, valamint riasztásait automatikusan az Elasticbe hozhatja. Az Elastic közleménye szerint a platform tárolási hatékonysága akár 2,5-szer jobb lehet a Prometheusénál, a lekérdezések pedig akár 30 százalékkal gyorsabban futhatnak.

Az új ES95 kodek az oszlopos metrikatárolásra építve további, hozzávetőleg 20 százalékos tárhelycsökkentést céloz. A közlemény szerint ez körülbelül 3 bájtra viheti le egy minta tárolási igényét. Így több szolgáltatás figyelése és hosszabb metrikamegőrzés válhat lehetővé a tárhelyigény növekedése nélkül.

A Kubernetes-monitoring általánosan elérhető, előre beállított irányítópultokkal, riasztásokkal, szolgáltatási szintcélokkal és gépi tanulási feladatokkal. Az Agent Skills és az Observability MCP app révén az állapotfigyelés, az anomáliakeresés, az incidensek vizsgálata és a helyreállítás MCP-kompatibilis AI-eszközökből is elérhető.

Munkafolyamatok, jóváhagyások és a felhasználói hatás

Az Elastic Workflows természetes nyelvű létrehozása általánosan elérhető és alapértelmezés szerint aktív. A csapatok leírhatják a kívánt automatizálást, a rendszer pedig létrehozza azt. A beépített verziókezelés minden módosítást nyomon követ, lehetővé teszi két verzió összehasonlítását és egy korábbi működő változatra való visszaállást.

A vizuális mód gráfként jeleníti meg az indítóeseményeket, lépéseket, elágazásokat és a logikát a YAML-konfiguráció mellett. Az emberi jóváhagyás a Kibana felületén kívülre is elérhet, például Slackbe küldött kérésekkel. Ez a kiadás olyan eszközöket ad a fejlesztők és üzemeltetők kezébe, amelyekkel kevesebb kézi konfigurációval építhetnek AI-ügynököket, automatizálhatják a rutinfeladatokat, és egy platformon kezelhetik a metrikákat, naplókat és nyomkövetési adatokat.