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透過 Elasticsearch 的可擴展性提供以使用者為中心服務的靈活性。Elastic Stack 的各種產品和功能,包含定期版本升級和版本管理,幫助 POSCO 響應使用者需求,控制和穩定快速地處理大量資料,並定期升級,提升團隊的技術和營運能力,滿足使用者的需求。
IIoT 能與 Elastic Stack 搭配,運用感測器資料有效分析物聯網裝置的狀況,達到預測性維護。也降低剔除率,減少生產成本。IIoT 也能監控控制系統、可程式化邏輯控制器 (PLCs) 與工業機器人等,更可以用 Machinebeat 從 MQTT brokers 及 OPC UA 裝置中收集資料。
在過去一年半中,生成式 AI 顯著提升了安全分析師的工作效率。大型語言模型(LLMs)作為知識資源,能夠解答與安全相關的各種問題,並幫助使用 Elastic AI 助手的客戶取得驚人成效。
Elastic Search AI 平台提供了解決方案,透過檢索增強生成(RAG)技術,將 LLMs 的知識與 Elasticsearch 集群中的內容結合,構建出簡單直觀的工作流程,讓安全團隊能夠靈活、安全地使用私有數據。接下來,我們將探討此平台的運作方式及其對安全操作的幫助。
Thought Machine 為了保護銀行客戶的系統免受外部威脅,因此採用 Elastic 的原生雲環境在 Kubernetes 上利用 Elastic Cloud 啟動新環境,藉由 Elasticsearch 叢集從 Vault 環境中提取日誌,快速響應客戶反饋,並加強資料安全性。
Elastic 讓整個組織在雲端作業的每個階段,都可在單一平台監控、分析和維護 Amazon Web Services (AWS) 及其內部作業。Elastic 已被認定為 WMP 的合作夥伴,將自行管理的內部 Elasticsearch 或 ELK workloads 遷移到 Elastic Cloud。
透過 Kafka + Debezium 將交易型資料庫的更新資料快速傳輸到目的端供資料分析使用,甚至可供機器學習及 AI 做使用。讓資料流在管道中暢行無阻,讓資料分析猶如水龍頭般打開即用。
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。
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。
Artificial Intelligence for IT Operations (AIOps, IT 智能運維)指的是結合大數據與機器學習(Machine Learning),自動化 IT 流程,包括異常偵測、事件關聯分析,以及營運數據的收集與處理。
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。
應用程序搜索,能使你在幾分鐘內創建功能豐富的搜索體驗,現在已經能夠自我管理,給你無限的彈性部署解決方案—在哪裡部署、怎麼部署都由你決定。
良好的資料模型對實際資料應用場景有顯著的幫助,包括效能提升以及節省硬碟空間。此次線上研討會將分享 Data Modeling 的方法並介紹 Schema Design Patterns,並探討如何將其應用在實際用例上
在製作一般營收等報表時,主管或 User 可能會想聚焦關心某些表現優異或特殊的值,進而發現資料背後的 Insight。本次研討會將分享兩個常見的使用情境:動態參數選擇 Top N 及動態篩選最新日期。
Elastic Security 在 SIEM 3.0 革命中扮演了重要角色,提供了唯一的生成式人工智能安全分析解決方案。
這不僅能讓每位核心分析師的工作流程變得更快速,還能優化企業現有的團隊運作,幫助新成員更快、更準確、更有效率地上手工作。
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。


