La nuova versione Elastic 7.13 offre un’ampia serie di nuove funzionalità per le attività di Enterprise Search, Observability e Machine Learning Altri miglioramenti sono dovuti allo sviluppo dei Runtime Fields e a Fleet Server, una nuova componente per gestire in maniera centralizzata gli Agent di Elastic.
Andiamo ad approfondire tutte queste novità!
Ricerca di petabyte in pochi minuti
Gli utenti di Elastic 7.13 non dovranno più scegliere quali dati devono conservare o eliminare. La novità frozen tier disponibile in questa versione permette ai clienti di archiviare e cercare petabyte di dati in modo semplice e veloce direttamente su Object Storage come Amazon S3. In questo modo viene rimosso il vincolo dell’archiviazione dei dati in locale, consentendo di cercare in modo più efficiente nello storage. Adesso è possibile cercare tra petabyte di dati per effettuare un’indagine sulla sicurezza o per trovare log e metriche in pochi minuti.
Runtime fields in Discover e Kibana Lens per una migliore Data visualization in Elastic 7.13
Nella versione di Elastic 7.13 è possibile utilizzare l’editor dei Runtime Fields in Kibana Discover, Kibana Lens e Kibana Stack Management. Ciò permette agli utenti di modellare i propri dati, interrogarli e approfondirli rapidamente.
Utilizzando l’editor, si possono creare i runtime fields velocemente da Discover e Kibana Lens, consentendo loro di formattare, modificare e trasformare i dati utilizzando l’interfaccia di Kibana.
Questa flessibilità permette a chi utilizza Elastic di essere più indipendente nell’esplorazione dei dati, così da poter apportare modifiche direttamente dai suoi flussi di lavoro e vedere i risultati in tempo reale.
I vantaggi del machine learning supervisionato in Elastic 7.13
Il machine learning supervisionato di Elastic, disponibile nella versione 7.13, aiuta gli utenti a rispondere a vari interrogativi.
La maggior parte dei data scientist oggi ha bisogno di uno strumento per archiviare i dati, per visualizzarli, addestrarli e trasformarli, ma anche su cui applicarvi modelli di previsione. Elastic fornisce una pipeline di machine learning supervisionata end-to-end che costituisce un’unica soluzione per arricchire i dati utilizzando tecniche di data science e machine learning.
Si va così a disporre di un unico luogo in cui archiviare, trasformare in set di dati, testare e distribuire modelli di apprendimento automatico risparmiando tempo e contemporaneamente eliminando l’eccessivo utilizzo di strumenti diversi.
In Elasticsearch 7.13 è possibile addestrare modelli di rilevamento di valori anomali, regressione, classificazione e di utilizzare tali modelli per dedurre nuove informazioni a partire dai dati in streaming.
In questa versione le attività di machine learning risultano semplificate dall’introduzione della funzionalità Model Alias. Utilizzando questo modello all’interno di una ingest pipeline, l’utente può apportare modifiche al modello di riferimento sottostante senza dover aggiornare la pipeline. Il modello di riferimento sottostante cambia automaticamente per tutte le pipeline di ingest quando ne viene caricato uno nuovo nella cache, semplificando il processo e facendo risparmiare tempo.
Miglioramenti per le query di ricerca con i Combined_fields in Elastic 7.13
La versione di Elastic 7.13 introduce Combined_fields , una nuovo tipo di query che permette di cercare in più campi di testo come se il loro contenuto fosse stato indicizzato in un campo combinato. Questa query ha una vista incentrata sui termini. Analizza infatti prima la stringa in termini singoli per poi cercare ogni termine in ciascun campo. Gli utenti possono utilizzare questo tipo di query quando una corrispondenza potrebbe estendersi su più campi di testo, ad esempio il titolo, la descrizione e il cast di un film.
Fleet Server, la novità per una acquisizione di dati sempre più scalabile e flessibile
La versione Elastic 7.13 introduce Fleet, la nuova nuova app in Kibana per gestire centralmente un’intera flotta di Agent Elastic. Va ricordato che un singolo Elastic Agent rende più semplice e veloce l’implementazione del monitoraggio dell’infrastruttura e semplifica l’aggiunta di integrazioni per nuove origini di dati. Questi miglioramenti riducono drasticamente il time-to-value per i proprietari di piattaforme.
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