Elastic N.V. （紐約證券交易所代碼：ESTC）（簡稱“Elastic”，Elasticsearch 和 Elastic Stack 的開發(fā)公司）宣布正式發(fā)布 Elastic Stack 6.5 版本。這次發(fā)布突出了我們對日志、指標和應(yīng)用程序性能監(jiān)測（APM）解決方案的持續(xù)投入，包括數(shù)項可對多類用例（例如應(yīng)用搜索、網(wǎng)站搜索、企業(yè)搜索、業(yè)務(wù)分析和安全分析）起到幫助作用的基礎(chǔ)性 Elastic Stack 功能。

　　最新版本旨在為 Elastic Stack 用戶提供幫助，讓其通過嶄新用戶界面（UI）、可視化內(nèi)容和儀表板來更加高效地存儲、管理和分析自己的數(shù)據(jù)，調(diào)整運營規(guī)模，并改善與數(shù)據(jù)進行互動的方式。6.5 包含我們基礎(chǔ)架構(gòu)解決方案的最初版本，還包括用于查看日志的專屬 UI，可讓觀測團隊以更加高效、更加簡單的方式瀏覽數(shù)據(jù)。該版本還在 Elastic APM 中引入了分布式跟蹤支持，以及 Java 和 Go 代理程序的正式發(fā)布版本。此版本還推出了人們期待已久的諸多 Kibana 功能：Canvas - 通過這一強大功能，用戶可以在實時數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上構(gòu)建符合完美像素要求的信息圖表體驗；Spaces - 借助這種全新方式，用戶可以將自己的儀表板和可視化內(nèi)容分組并整理到“空間”中；安全訪問權(quán)限 - 基于角色劃分，例如安全、運營、財務(wù)和營銷。

　　“Elastic Stack 可部署在本地，也可部署于云端，既可用于安全或日志等單一用例，也可用于很多其他用例。我們的專注點從來都是幫助用戶實現(xiàn)成功，而無論用戶決定以何種方式使用我們的技術(shù)?！?Elastic 創(chuàng)始人暨首席執(zhí)行官 Shay Banon 說道，“6.5 版本采用‘主版本號.子版本號’形式，彰顯了我們在自身技術(shù)的諸多使用模式方面不懈的執(zhí)行力度，同時也展示了我們產(chǎn)品在各種用例中發(fā)揮關(guān)鍵作用的基礎(chǔ)性功能?！?/p>

　　基礎(chǔ)架構(gòu)監(jiān)測：針對日志和指標分析的全新應(yīng)用程序

　　一直以來，Elastic Stack 都為用戶提供了強大的功能來分析 IT 基礎(chǔ)架構(gòu)中的日志和指標。通過 6.5 版本，用戶將能夠更加輕松地了解運行數(shù)據(jù)。推出的基礎(chǔ)架構(gòu)監(jiān)測解決方案能夠?qū)趯嶓w、虛擬和容器的基礎(chǔ)架構(gòu)提供概覽，并允許用戶深入了解任何主機、pod 或容器的詳情，而嶄新的日志分析 UI 則提供高級日志查看器，讓用戶能夠?qū)崟r查看日志尾部信息，即使對已篩選數(shù)據(jù)也是如此。6.5 同時還包括 Functionbeat 的首發(fā)版本，F(xiàn)unctionbeat 能夠為基于云的無服務(wù)器基礎(chǔ)架構(gòu)（例如 AWS Lambda）增加全新監(jiān)測能力，用于從諸多來源（例如 CloudWatch Logs 和 Simple Queue Service (SQS)）收集數(shù)據(jù)。

　　APM：開源 APM 增加了分布式跟蹤功能，還可支持 Go 和 Java

　　Elastic APM 能夠讓用戶將 APM 數(shù)據(jù)與基礎(chǔ)架構(gòu)日志、服務(wù)器指標和安全事件結(jié)合在一起，以更快地確定瓶頸和問題，而且一切均使用他們已非常熟悉的開源基礎(chǔ)。在 6.5 中，我們推出了仍處于公測階段的分布式跟蹤功能，該功能可允許用戶將事務(wù)串聯(lián)在一起，并在請求流經(jīng)公司/組織的基礎(chǔ)架構(gòu)時對請求的性能進行可視化。我們同時還公布了適用于熱門編程語言 Go 和 Java 的代理程序的正式發(fā)布版本。

　　Kibana：通過 Canvas 和 Spaces 在更大范圍內(nèi)提供嶄新的交互體驗

　　Kibana 在網(wǎng)絡(luò)運營中心 (NOC)、安全運營中心 (SOC) 和董事會會議室中已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用，因為其能夠?qū)Υ鎯υ?Elasticsearch 中的數(shù)據(jù)進行可視化和探索。在 6.5 中，我們推出了兩項重大功能，幫助用戶更加輕松地在 Kibana 內(nèi)進行分享和協(xié)作。用戶能夠通過 Canvas 以嶄新的互動方式創(chuàng)建實時數(shù)據(jù)演示和符合完美像素要求的 Workpad，服務(wù)于包括運營、業(yè)務(wù)和高管級用戶在內(nèi)的各個團隊。對于擁有成百上千個儀表板和可視化內(nèi)容的 Kibana 用戶而言，他們可以使用全新的 Kibana Spaces 功能將 Kibana 對象集合進行分組并整理到多個“空間”內(nèi)，例如日志空間、營銷空間等，然后再針對每個空間對基于角色的訪問權(quán)限和特權(quán)進行定義。

　　Elastic Stack 6.5 還有其他一些重大開發(fā)內(nèi)容，主要專注于易用性，包括下面這些改進和新功能：

　　·         跨集群復(fù)制（公測版）。用戶可以將索引從一個集群復(fù)制到另一個集群。用例包括高可用性/災(zāi)難恢復(fù)、地理臨近度/數(shù)據(jù)局部性，以及集中式搜索/分析。

　　·         Kibana 中的匯總支持（公測版）。 用戶如今能夠比以往任何時候都更加輕松地大幅降低指標數(shù)據(jù)的存儲需求，按照較低粒度對數(shù)據(jù)進行智能匯總便可實現(xiàn)這一點。6.5 可為配置匯總作業(yè)提供支持，還可支持對已匯總數(shù)據(jù)進行可視化。

　　·         交互式文件導(dǎo)入（公測版）。 這是 Machine Learning 應(yīng)用程序內(nèi)的一項免費功能，能夠讓用戶輕松將數(shù)據(jù)導(dǎo)入 Elastic Stack。上傳文件時，系統(tǒng)會自動檢測文件類型，而且還會動態(tài)推薦 Grok 模式。這能夠極大簡化加入新數(shù)據(jù)源或?qū)刖唧w數(shù)據(jù)集的流程。

　　·         全新的 Machine Learning 功能。 針對多桶異常情況進行了改進；借助改進后的底層建模方法，系統(tǒng)目前能夠更加準確地檢測異常情況。