提供原生 PromQL、現成的 Kubernetes 代理式調查功能,以及從 Datadog 和 Grafana 自動移轉 ―― 於現有平台實現,該平台已為眾多 SRE 提供日誌管理。 搜尋 AI 公司 Elastic 公司(總部:日本東京都千代田區,代表取締役社長:大谷 健,以下簡稱 Elastic)今日宣布推出一系列新功能,將其在日誌管理領域備受讚譽的 Elastic 可信賴平台,以相同的規模、效能和簡潔的營運環境,擴展至指標資料領域。透過原生 Prometheus 和 PromQL 支援、現成的 Kubernetes 調查工作流程,以及從 Datadog 和 Grafana 自動移轉至 Elasticsearch 的功能,Elastic 現已實現支援指標與日誌的整合平台。此平台以 Elasticsearch 的欄式指標引擎為基礎,可提供比 Prometheus 快達 30 倍的指標查詢速度,以及高達 2.5 倍的資料儲存效率,且不受基數限制或自訂指標的額外成本影響。 指標的生態系已發生劇烈變化。在 Kubernetes 和微服務架構中,可觀測性系統所處理的時間序列資料量已從數千筆擴展至數百萬筆。如今,AI 工作負載正進一步推動這項擴張,使得指標不僅是規模問題,更成為策略性的成本與可靠性問題。對大多數平台而言,這種擴張伴隨著高昂的成本。高階供應商的成本會隨著基數的增加而攀升,而低價的替代方案則會將指標與日誌分散到不同的後端和查詢語言。這導致資料收集經常被削減以控制成本,進而減少了工程師在發生事件時可用的情境資訊。 Elastic Observability 透過單一平台解決了這兩項挑戰,以完整的解析度儲存 OpenTelemetry、原生 Prometheus、應用程式定義的指標,以及日誌和追蹤資料。無需額外的後端,也無需在資料保留方面做出取捨。本次發布涵蓋了此平台的指標引擎及其上的各種功能。 原生 PromQL 與 Prometheus Remote Write:可在 Kibana 中原生執行 PromQL 查詢,並透過 Remote Write 接收 Prometheus 指標,無需修改現有的儀表板、警報規則或抓取設定。 現成的 Kubernetes 工作流程與內容:透過現成的代理式工作流程、警報範本、機器學習 (ML) 異常偵測作業,以及預先建置的儀表板,可在 Kubernetes 導入資料時啟動,讓 SRE 能直接從警報處理轉移至根本原因分析。SRE 團隊無需從頭建置基礎設施,即可實現價值。 代理式調查:當警報觸發時,Elastic 會利用包含 ML 異常偵測的工作流程,關聯共享單一後端的指標、日誌和追蹤資料,在通知負責人之前,即可釐清哪些地方發生了變更,以及偏差的嚴重程度。Observability MCP App 和 Agent Skills 可為 Claude、Cursor、VS Code 以及所有 MCP 支援的工具提供相同的調查功能。 從 Datadog 和 Grafana 自動移轉:Observability Migration Platform 可將儀表板、警報規則和 PromQL 查詢自動轉換為 Kibana 中的對應項目,讓客戶無需重新建置即可直接移轉。 Elastic Observability 總經理 Baha Azarmi 表示:「Elastic 已是眾多 SRE 在大規模環境中管理日誌的可靠平台。現在,我們將其卓越的規模、效能和簡潔的營運環境擴展至指標領域,為客戶提供比 Prometheus 快達 30 倍的指標查詢速度、原生 Prometheus 支援,以及針對高基數指標更具預測性的成本模型。透過在單一後端處理所有訊號,使用單一查詢語言,並在警報通知發出前即可開始調查,SRE 將能在最需要的時候獲得完整的背景資訊,而無需擔心高昂的成本導致必須限制儲存的資料量。」 Bass Pro Shops DevOps、SRE 和雲端工程經理 Jeff Beagley 表示:「隨著我們將更多應用程式移轉至 Kubernetes 並擴大雲端部署,資料量正迅速增加,我們對高基數指標的需求也日益增長。Elastic 的新指標功能使我們能夠應對這種資料量的增加,並獲得所需的洞察。這些功能與 OpenTelemetry 的支援,使我們能夠在確保對日益複雜架構的可見性的同時,提高效能並降低成本。」 Eurowings Aviation 網路安全與 Elastic Platform 負責人 Iosif Tournas 表示:「Elasticsearch 的指標效能提升、原生 Prometheus 支援,以及 LogsDB 和事件應變工作流程,縮短了我們團隊的事件應變時間,並在無需在多個系統之間切換的情況下,為所有訊