2026.1.28【線上研討會】  Elastic 2026 最新攻略：新功能亮點與未來方向速覽

大數據管理的核心不僅在於儲存量，更在於挖掘洞察與支持決策。向量數據庫和圖數據庫作為兩大創新工具，各具特色，為數據管理提供了全新視角。本文將簡述它們的運作方式與差異，並探討應用場景，幫助您選擇最適合的技術，充分發揮數據價值。

生成式 AI 結合 RAG（檢索增強生成）已成為推動 AI 項目的主流架構。搭配 Elastic Search AI 平台，企業能高效整合內部資料，實現向量檢索、語義搜索與即時分析，顯著提升 AI 搜尋的準確性與效能，進而增強競爭力。

隨著 AI 和機器學習（ML）技術的快速發展，向量資料技術已成為處理文字、圖像和音訊等非結構化數據的重要方法。作為全球使用量最高的向量資料庫，Elasticsearch 憑藉其高效的儲存與檢索能力，已成為企業推動 AI 專案的首選解決方案。

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。

向量數據庫是一個快速發展的領域，正在改變資料管理和搜索的方式。與傳統資料庫不同，向量數據庫將資料以向量形式存儲，使搜索更加精確，並且能夠利用機器學習進行檢索。

隨著資料量的增長，向量資料庫在資料管理中的重要性日益凸顯，因為它能有效處理非結構化資料並提供相關結果。然而，選擇合適的向量資料庫對應用程式而言至關重要，但這並不容易。

Elastic Stack 的監控功能 (X-Pack) 與其視覺化工具 Kibana，有助於為空中巴士提供維持 ADNS 高可用性所需的屬性和主動性，並使 IT 團隊了解 ADNS 平台當前的健康狀況，達到更快的查詢回應時間，以確保最佳功能。

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

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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。

此次的研討會藉由 Elasticsearch 機器學習非監督型的功能，DEMO 如何針對過往的資料分析，由系統自動判斷並找出真正的異常點，讓系統異常通知不再成為放羊的孩子！

Logstash是免費且開源的伺服器端資料處理排程工具，可從不同的資料源消化資料，轉換資料，在傳送志適合的地方。無論資料的格式或複雜度，Logstash 皆能動態收錄、轉換並傳送您的資料。此產品也能利用單一使用者介面 (UI) 集中管理部署工作。

透過 Elastic Stack 產品的高度整合，能提供 Elastic Observability 完整的服務。包含，Observability 三本柱，Metrics、Logs、Traces，為不良行為進行檢測，與提供維運人員提供詳細的資訊，快速有效的調整問題。

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Elasticsearch採Apache Lucene搜索和分析引擎，運用JSON文檔格式，提供近即時地存儲、全文搜索和分析數據。Elasticsearch兼俱高可擴充性(Scalability)與可用性(Availability)的特質，與資料處理效能高，近年來深受企業推崇和採用。

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Elasticsearch 不僅是一個強大的搜尋引擎，也是一個分散式資料庫。它同時具備數據搜索、數據分析、高可用和處理各類型數據的能力，多元的使用場景與豐富的開源社群，使它盤據 DB-Engines 的搜尋引擎第一名 (2022年)。本篇文章將介紹 Elasticsearch 的基本概念，讓大家從頭了解這個強大的軟體。