2023/5/9-11 CYBERSEC 資安大會

根據IDC統計，預計到2020年全球數據量將超過40ZB（相當於4兆GB），約當2011年的22倍，有別於傳統數據處理，企業面對龐大數據量和複雜結構，彰顯企業經營的價值，然Elasticsearch近年來快速崛起，成為企業即時日誌及機器資料分析等資料應用的佼佼者。

Apache 基金會建議使用者應立即升級到 Log4j v2.15.0。使用 2.10 以前版本者，則應從 classpath 移除 JndiLookup class。我們整理 EDB、Cloudera、Elastic 原廠針對此次漏洞的建議處置與相關資源，不同產品的影響程度與處置相差極大，詳情請閱讀針對該產品的文章或聯絡我們以得到顧問諮詢和技術支援。

Elastic Enterprise Search 提供建立網站和電子商務搜尋所需的工具，免維護的爬蟲使內容保持最新，直觀的客製化功能和強大的分析功能可以完全控制搜尋的相關性，透過內建分析自動完成分面搜尋，進行客製化結果排名以深入了解用戶行為，針對您的受眾進行調整。

Oak Ridge 超級電腦團隊經理 Gina Tourassi 表示：「數據驅動的科學發現已經加速轉變，隨著人工智能的不斷發展，這趨勢將會持續下去。」作為在國際舞台上處於高性能計算的先鋒機構，Oak Ridge 團隊提供了使用 Elastic 進行 HPC 監控的三個技巧

Kibana 是一款免費、開源的視覺化平台，賦予您視覺化 Elastcisearch 資料的功能，並在 Elastic Stack 上暢行無阻。您可從追蹤查詢負載 (query load) 到得知您應用程式對資料的需求流程。Kibana 的強大交互視覺化功能，只需一點資料就能給您震撼的視覺體驗，即所謂「一張圖勝過千萬筆資料」。

Elastic 在 2022 Q4 被  The Forrester Wave 評為資安分析平台領域中的領頭羊。Elastic Security 將 SIEM、XDR 和雲端安控整合至一個平台上，提供了一種截然不同的安控解決方案－幫助客戶快速和大規模地預防、偵測和響應迎來的威脅。

人工智能維運（AIOps，Artificial Intelligence for IT Operations）在幫助 SRE、DevOps 團隊及開發者應對應用程序與基礎設施的複雜性、變更速度以及維運環境中數據量的挑戰方面，扮演著日益重要的角色。

歐立威科技代表 Elastic 參展 2024 雲端大會！我們準備了豐富的內容及活動要和大家分享，還沒報名的朋友趕快報名，跟著我們一探 Elastic Stack (ELK) 智能平台吧！

Elastic 在 2021 年Gartner Peer Insights 的 「Voice of Customer’：安全事件和事件管理 (SIEM)」報告中被評為客戶之選 (Customers’ Choice)，根據截至 2021 年 11 月 25 日的 51 條的評論，總體評分為 4.6/5 分。該報告包含超過 51 位客戶對 Gartner Peer Insights™ 的回饋，Elastic 的推薦意願得分為 98%，是報告中所有廠商中最高的。

本次研討會我們將分享如何透過 HashiCorp Vault 解決方案，從佈署、連線、身分授權、資料安全的角度，進行集中的安全性管理，針對複雜的微服務與混和雲，提出高規格的資料安全管理方案，使得您的管理集中與簡單化，並兼顧安全性。

客戶體驗取決於高效應用程式，有效克服 CX 挑戰可以為開發人員以及企業帶來好處。因此，客戶至上的思維需要採用 DevOps 原則，例如：收集遙測資料以及使用 APM 等工具進行分析。真正了解應用程式的生產性能特徵和最終使用者體驗，以在 CI/CD 管道中建立更好的一致性和可重複性。

力邀 PostgreSQL Taiwan 召集人、Elastic 原廠講師及 Maicoin 資深架構師，三位講師 x 三場講座，帶你掌握最新的 AI 與雲端趨勢！

速度快十倍，成本低一截！ Elastic 高級總監和 Forrester TEI 顧問討論 Forrester 顧問公司進行的一項委託研究，顯示採用 Elastic 的客戶達到三年平均 358% 的投資報酬率和 1,900 萬美元的收益，包括減少營運和基礎設施成本以及提高生產力。

因應疫情期間發展，許多企業由辦公室改為遠端作業，因此資訊安全更顯得需要特別關注。本次分享將會介紹 Elasticsearch 上的資訊安全模組 SIEM 以及 Machine Learning。

不可否認，生成式 AI（Generative AI / GenAI） 正在重塑 IT 的未來，甚至可能改變整個世界。根據 Forrester 於 2024 年進行的一項調查，有 67% 的 AI 決策者表示，組織計劃在未來一年加大對生成式 AI 的投資。

但問題來了：哪些只是「生成式 AI 熱潮（hype）」？又有哪些才是真正值得長期投入的技術？IT 與企業決策者又該如何分辨真實能力與過度期待之間的差異？

目前的熱潮既令人興奮，也引發不少質疑 ── 從 生成式 AI 如何取得資料、安全機制是否完善，到它對 IT 架構與企業營運的實質影響，都有不同聲音。