ネイティブPromQL、すぐに利用可能なKubernetesエージェンティック調査機能、DatadogやGrafanaからの自動移行を提供 ―― すでに多くのSREがログ管理を行っているプラットフォームで実現 Search AI企業のElasticsearch株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：大谷 健、以下Elastic）は本日、すでにログ管理の分野で高く評価されているElasticの信頼できるプラットフォームと同じスケール、パフォーマンス、シンプルな運用環境をメトリックデータ分野にも提供する数々の新機能を発表しました。PrometheusとPromQLのネイティブサポート、設定不要で利用できるKubernetes の調査ワークフロー、DatadogやGrafanaからElasticsearchへの自動移行などの機能を備えたことで、Elasticはメトリックとログの両方をサポートする統合プラットフォームを実現しました。Elasticsearchの列指向メトリックエンジンを基盤にしているこのプラットフォームは、Prometheusよりも最大30倍の速さでメトリックのクエリを実行できるとともに最大2.5倍の効率でデータを格納することが可能で、カーディナリティの制限やカスタムメトリックのペナルティもありません。 メトリックを取り巻く環境は劇的に変化しました。Kubernetesやマイクロサービスでは、すでにオブザーバビリティ（可観測性）システムが対象とする時系列データが、これまでの数千から数百万へと拡大されています。現在はAIワークロードがこの拡大をさらに後押しする要因になっており、メトリックは単なるスケーラビリティの問題ではなく、戦略的なコストと信頼性の問題になっています。ほとんどのプラットフォームについて、このような拡大には大きなコストが伴います。プレミアムなベンダーではカーディナリティが高くなるのに伴いコストが増加し、低価格帯の代替ソリューションではメトリックとログが別々のバックエンドやクエリ言語に分散されてしまいます。その結果、コストを抑制するためにデータ収集が減らされるといったことも多く、インシデントが発生した際にエンジニアが状況を把握するために利用できるコンテキストが少なくなってしまいます。 Elastic Observabilityは単一のプラットフォームで両方の問題に対応し、OpenTelemetry、Prometheusネイティブ、アプリケーション定義のメトリックを、ログおよびトレースとともに完全な解像度で保存します。別途バックエンドは不要で、データ保持におけるトレードオフもありません。今回のリリースは、このプラットフォームを基盤にするメトリックエンジンとその上で動作する各種機能が対象となっています。 ネイティブPromQLおよびPrometheus Remote Write：PromQLクエリをKibanaでネイティブ実行でき、PrometheusメトリックはRemote Write（リモート書き込み）を介して提供されるので、既存のダッシュボードやアラートルール、スクレイプ設定を変更する必要はありません。 すぐに使い始められるKubernetesワークフローとコンテンツ：Kubernetesへのデータ取り込み時に起動する、すぐに使い始められるエージェンティックワークフロー、アラートテンプレート、機械学習（ML）異常検知ジョブ、また事前構築済みのダッシュボードを通じて、SREはアラートから根本原因の特定へと直接処理を進めていくことができます。SREチームは、インフラをゼロから構築する必要なしに、価値を引き出すことができます。 エージェンティック調査：アラートが発報されると、ElasticはML異常検知を含むワークフローを使用して、すでに単一のバックエンドを共有しているメトリック、ログ、トレースを関連付けることで、何が変化したのか、その偏差の重大度はどれくらいなのかを、担当者へ通知が行われる前に明らかにします。Observability MCP AppとAgent Skillsは、Claude、Cursor、VS Code、またすべての MCP対応ツールに同じ調査機能を提供します。 DatadogやGrafanaからの自動移行：Observability Migration Platformはダッシュボードやアラートルール、PromQLクエリをKibanaの同等のものへ自動変換するので、お客様はこれらを再構築する必要なしに、そのまま移行させることができます。 ElasticのObservability担当ジェネラルマネージャーであるバハ・アザーミ（Baha Azarmi）は、次のように述べています。「E