Avec Elastic Maps, l'analyse géospatiale dans Kibana s'enrichit de nouvelles couches de données
Les données géographiques jouent un rôle important dans la recherche, qu'il s'agisse d'examiner des logs pour découvrir l'origine du trafic réseau, de connaître le nombre de taxis disponibles dans le quartier de la Défense au cours des cinq dernières minutes, ou encore d'établir une corrélation entre la magnitude et l'étendue géographique d'un séisme, et l'ampleur d'une panne réseau.
La solution Elastic Maps permet aux utilisateurs de visualiser et d'explorer ces données géographiques de manière plus intuitive. Avec la possibilité d'utiliser différentes couches et de tracer des formes et points de données individuels, sans compter ses nombreuses options de personnalisation, cette solution propose des fonctionnalités qui viennent améliorer les visualisations géospatiales qu'offrait déjà Elastic. Dans cette version 6.7, Elastic Maps est disponible en version bêta et intégré à Kibana par défaut. Ce qui signifie qu'à compter d'aujourd'hui, la solution est disponible sur Elastic Cloud.
Avec la nouvelle solution Uptime, l'observabilité franchit un nouveau cap
Elastic Uptime permet le monitoring proactif des systèmes, services et API, pour une observabilité accrue. Intégrée à la version 6.7, cette solution détecte automatiquement l'interruption ou le ralentissement des services applicatifs avant même que l'application n'appelle les services concernés, et signale les problèmes aux utilisateurs de manière proactive au moyen de notifications. Adossée à Heartbeat, agent léger conçu pour le transfert des données relatives au monitoring de la disponibilité, Uptime peut aussi bien être déployée sur le réseau de l'entreprise qu'en dehors de celui-ci. Vous pouvez l'exploiter pour analyser les caractéristiques liées à la disponibilité des services et à leurs temps de réponse à partir de différents points du réseau, mais aussi pour vérifier qu'ils sont disponibles et renvoient les codes de réponse attendus. L'utilisation de la solution Uptime avec les données de logs, d'indicateurs et d'APM permettra aux utilisateurs de décloisonner les silos de données, mais aussi d'accélérer la résolution des problèmes et l'analyse de la cause première dans toutes leurs initiatives orientées observabilité. Elastic Uptime est disponible dès à présent. Pour y accéder, vous pouvez télécharger la Suite Elastic ou vous connecter à Elasticsearch Service sur Elastic Cloud.
Plusieurs fonctionnalités clés de la Suite Elastic – comme Cross-cluster Replication, SQL et Canvas – passent en disponibilité générale dans la version 6.7
· La réplication inter-clusters (CCR) offre un nouveau mécanisme autonome, qui permet de répliquer les index d'un cluster à un autre de manière simple et fiable. Parmi les cas d’utilisation de cette fonctionnalité plébiscitée, citons la haute disponibilité et la reprise après sinistre ; la proximité géographique et la localisation des données (réplication des données depuis un cluster central vers un cluster local de manière à ce qu'elles soient plus proches de l'utilisateur final) ; et la centralisation de la recherche et de l'analyse (réplication des données dans un cluster central à des fins d'analyse et de génération de rapports en fonction d'une seule source de données).
· Elasticsearch SQL permet aux utilisateurs d'interroger les données dans Elasticsearch via la syntaxe SQL à laquelle ils sont habitués. La disponibilité générale de cette fonctionnalité met la puissance full text, la portée et la rapidité d'Elasticsearch à la disposition d'une audience bien plus large, susceptible de bien connaître la syntaxe SQL, et qui fait ses premiers pas avec Elasticsearch. Autre passage en disponibilité générale : les clients JDBC et ODBC pour Elasticsearch, qui permettent aux utilisateurs de se connecter à un back-end de données Elasticsearch depuis des outils tiers compatibles avec ces pilotes.
· Canvas permet aux utilisateurs de créer des présentations dynamiques de type infographie à partir de leurs données Elasticsearch actives. Avec Canvas, les performances visuelles de Kibana atteignent de nouveaux sommets et l'analyse des données, ainsi que les précieuses informations qu'elles recèlent, deviennent accessibles à une audience élargie. Canvas est pleinement compatible avec Elasticsearch SQL. Comme les clients JDBC et ODBC, il permet aux utilisateurs d'Elasticsearch d'étendre l'impact et la portée de leurs données, qui peuvent désormais toucher un plus grand nombre de collaborateurs.
· La gestion du cycle de vie des index offre une façon rationalisée de gérer les méthodes de stockage et de gestion des index Elasticsearch au fil du temps. Une méthode de gestion des données adaptée est essentielle à l'intégrité, à la performance et à la rentabilité d'un cluster. Cette nouvelle fonctionnalité simplifie considérablement l'automatisation et l'opérationnalisation de cette tâche importante. Le cycle de vie d'un index est divisé en quatre phases : "hot", "warm", "cold" et suppression. Les utilisateurs peuvent définir des règles qui leur permettent de contrôler la durée de vie d'un index dans chaque phase, et d'optimiser les performances et/ou la rentabilité à mesure que ces données vieillissent.
· Functionbeat est un nouveau type d'agent Beat qui se déploie comme une fonction sur des frameworks sans serveur, et permet de diffuser des logs et des indicateurs d'infrastructure cloud vers Elasticsearch. Functionbeat est compatible avec le framework AWS Lambda et peut récupérer des flux de données depuis CloudWatch Logs, SQS, Kinesis, ainsi que des passerelles API.
· La solution Elastic Logs permet aux utilisateurs d'assurer le suivi de leurs logs en temps réel via un affichage compact et personnalisable. Le processus est similaire au suivi des fichiers, à cette différence que l'utilisateur a la possibilité d'afficher l'ensemble des logs de toute l'infrastructure dans un seul et même aperçu en flux continu. Et grâce à la barre de recherche intégrée (propulsée par Elasticsearch), l'utilisateur peut facilement affiner l'affichage en flux continu, pour n'afficher que les logs qu'il recherche.
· Avec la solution Elastic Infrastructure, l'utilisateur a une vue à 360° sur l'intégrité de tous les composants de son infrastructure – serveurs, pods Kubernetes, conteneurs Docker – ce qui facilite le diagnostic des problèmes grâce aux données de logs et d'indicateurs. Intégrant les capacités de détection automatique de Metricbeat, son interface utilisateur personnalisée permet un affichage et une analyse détaillée des logs, des indicateurs et des traces APM. Le tout, en un seul clic et de manière interactive.
Les données géographiques jouent un rôle important dans la recherche, qu'il s'agisse d'examiner des logs pour découvrir l'origine du trafic réseau, de connaître le nombre de taxis disponibles dans le quartier de la Défense au cours des cinq dernières minutes, ou encore d'établir une corrélation entre la magnitude et l'étendue géographique d'un séisme, et l'ampleur d'une panne réseau.
La solution Elastic Maps permet aux utilisateurs de visualiser et d'explorer ces données géographiques de manière plus intuitive. Avec la possibilité d'utiliser différentes couches et de tracer des formes et points de données individuels, sans compter ses nombreuses options de personnalisation, cette solution propose des fonctionnalités qui viennent améliorer les visualisations géospatiales qu'offrait déjà Elastic. Dans cette version 6.7, Elastic Maps est disponible en version bêta et intégré à Kibana par défaut. Ce qui signifie qu'à compter d'aujourd'hui, la solution est disponible sur Elastic Cloud.
Avec la nouvelle solution Uptime, l'observabilité franchit un nouveau cap
Elastic Uptime permet le monitoring proactif des systèmes, services et API, pour une observabilité accrue. Intégrée à la version 6.7, cette solution détecte automatiquement l'interruption ou le ralentissement des services applicatifs avant même que l'application n'appelle les services concernés, et signale les problèmes aux utilisateurs de manière proactive au moyen de notifications. Adossée à Heartbeat, agent léger conçu pour le transfert des données relatives au monitoring de la disponibilité, Uptime peut aussi bien être déployée sur le réseau de l'entreprise qu'en dehors de celui-ci. Vous pouvez l'exploiter pour analyser les caractéristiques liées à la disponibilité des services et à leurs temps de réponse à partir de différents points du réseau, mais aussi pour vérifier qu'ils sont disponibles et renvoient les codes de réponse attendus. L'utilisation de la solution Uptime avec les données de logs, d'indicateurs et d'APM permettra aux utilisateurs de décloisonner les silos de données, mais aussi d'accélérer la résolution des problèmes et l'analyse de la cause première dans toutes leurs initiatives orientées observabilité. Elastic Uptime est disponible dès à présent. Pour y accéder, vous pouvez télécharger la Suite Elastic ou vous connecter à Elasticsearch Service sur Elastic Cloud.
Plusieurs fonctionnalités clés de la Suite Elastic – comme Cross-cluster Replication, SQL et Canvas – passent en disponibilité générale dans la version 6.7
· La réplication inter-clusters (CCR) offre un nouveau mécanisme autonome, qui permet de répliquer les index d'un cluster à un autre de manière simple et fiable. Parmi les cas d’utilisation de cette fonctionnalité plébiscitée, citons la haute disponibilité et la reprise après sinistre ; la proximité géographique et la localisation des données (réplication des données depuis un cluster central vers un cluster local de manière à ce qu'elles soient plus proches de l'utilisateur final) ; et la centralisation de la recherche et de l'analyse (réplication des données dans un cluster central à des fins d'analyse et de génération de rapports en fonction d'une seule source de données).
· Elasticsearch SQL permet aux utilisateurs d'interroger les données dans Elasticsearch via la syntaxe SQL à laquelle ils sont habitués. La disponibilité générale de cette fonctionnalité met la puissance full text, la portée et la rapidité d'Elasticsearch à la disposition d'une audience bien plus large, susceptible de bien connaître la syntaxe SQL, et qui fait ses premiers pas avec Elasticsearch. Autre passage en disponibilité générale : les clients JDBC et ODBC pour Elasticsearch, qui permettent aux utilisateurs de se connecter à un back-end de données Elasticsearch depuis des outils tiers compatibles avec ces pilotes.
· Canvas permet aux utilisateurs de créer des présentations dynamiques de type infographie à partir de leurs données Elasticsearch actives. Avec Canvas, les performances visuelles de Kibana atteignent de nouveaux sommets et l'analyse des données, ainsi que les précieuses informations qu'elles recèlent, deviennent accessibles à une audience élargie. Canvas est pleinement compatible avec Elasticsearch SQL. Comme les clients JDBC et ODBC, il permet aux utilisateurs d'Elasticsearch d'étendre l'impact et la portée de leurs données, qui peuvent désormais toucher un plus grand nombre de collaborateurs.
· La gestion du cycle de vie des index offre une façon rationalisée de gérer les méthodes de stockage et de gestion des index Elasticsearch au fil du temps. Une méthode de gestion des données adaptée est essentielle à l'intégrité, à la performance et à la rentabilité d'un cluster. Cette nouvelle fonctionnalité simplifie considérablement l'automatisation et l'opérationnalisation de cette tâche importante. Le cycle de vie d'un index est divisé en quatre phases : "hot", "warm", "cold" et suppression. Les utilisateurs peuvent définir des règles qui leur permettent de contrôler la durée de vie d'un index dans chaque phase, et d'optimiser les performances et/ou la rentabilité à mesure que ces données vieillissent.
· Functionbeat est un nouveau type d'agent Beat qui se déploie comme une fonction sur des frameworks sans serveur, et permet de diffuser des logs et des indicateurs d'infrastructure cloud vers Elasticsearch. Functionbeat est compatible avec le framework AWS Lambda et peut récupérer des flux de données depuis CloudWatch Logs, SQS, Kinesis, ainsi que des passerelles API.
· La solution Elastic Logs permet aux utilisateurs d'assurer le suivi de leurs logs en temps réel via un affichage compact et personnalisable. Le processus est similaire au suivi des fichiers, à cette différence que l'utilisateur a la possibilité d'afficher l'ensemble des logs de toute l'infrastructure dans un seul et même aperçu en flux continu. Et grâce à la barre de recherche intégrée (propulsée par Elasticsearch), l'utilisateur peut facilement affiner l'affichage en flux continu, pour n'afficher que les logs qu'il recherche.
· Avec la solution Elastic Infrastructure, l'utilisateur a une vue à 360° sur l'intégrité de tous les composants de son infrastructure – serveurs, pods Kubernetes, conteneurs Docker – ce qui facilite le diagnostic des problèmes grâce aux données de logs et d'indicateurs. Intégrant les capacités de détection automatique de Metricbeat, son interface utilisateur personnalisée permet un affichage et une analyse détaillée des logs, des indicateurs et des traces APM. Le tout, en un seul clic et de manière interactive.
