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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。

在當今競爭激烈的商業環境中,如何有效搜尋和管理大量資料成為企業提升效率的關鍵。Elastic AI 助理解決方案 結合自然語言處理(NLP)與機器學習,提供高效的資料搜尋與運營管理工具。其核心的混合式搜尋技術,將關鍵字搜尋與向量搜尋相結合,實現更精準的資料檢索。
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用 Kubernetes 運行Elastic Cloud ,簡化了在 Kubernetes 中運行 Elasticsearch 和 Kibana 的設定、升級、快照、擴展、高可用性、安全性等功能。也能多用途如使用官方 Elasticsearch 和 Kibana Helm Charts 在幾分鐘內完成部署

本場研討會,Elastic 原廠講師將深入探討 Elastic 的 AI 驅動擴展偵測與響應(XDR)技術,如何幫助企業有效地探測和應對未曾見過的資安威脅。

The Warehouse 用傳統的方式檢查退貨品,每間門市有各自的檢驗流程。然而查證這些紀錄十分費時,且面臨顧客的詐欺行為。所幸 Elasticsearch 的導入讓門市人員再處理退貨時能快速查證顧客的交易歷史,避免客戶在無收據情況下謊報商品。靈活擴展性也讓 The Warehouse 處理大量資料

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!

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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PSCU 透過 Elastic Stack 的機器學習和告警功能,運用關聯分析在金融詐騙影響會員帳戶之前主動檢測並消除。並借助安全功能提供的 Kibana Spaces 和基於角色的存取控制,在高度監管的產業中分配視覺化的存取權限。此外,從安全性到可觀察性以提高客戶滿意度。

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。

在這場工作坊中,我們將深入探討 Elastic Security、偵測引擎及攻擊偵測的背景知識。您將有機會啟用第一條規則,觀察潛在的遠端桌面鏡像行為,並了解攻擊偵測的實際運作。此外,我們將針對網域產生演算法(DGA)活動進行機器學習偵測,並探討如何利用 ESIQL 進行代理搜尋,建立規則並結合攻擊偵測。

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。

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「有了 Vault,我們每天就可以花以前零頭的時間,透過幾十個完整的命名空間,自動產生成千上萬個安控授權令牌」,他說:「以往手動將密碼及密鑰複製貼上到另一個系統的做法,對管理全企業的密鑰來說,實在是曠日廢時。透過Vault,我們終於可以高枕無憂了。」

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。