機房處於封閉式網路環境，既要資安合規又想引進 AI 自動化維運？

在受限的內網環境中，當服務發生異常，工程師往往因為資料分散而耗時除錯，卻又受限於合規政策，無法將敏感的 Log 丟上雲端 AI 進行分析。

Elastic Observability 提供完整的全方位資料收集底座。在完全不連外網的純地端環境下，它能集中化儲存企業內部的 Log、Metrics 與 Traces，並直接作為後端平台，供本地端的 AI 代理人進行讀取與分析。

這個技術專題聚焦於「在地端落實 Agentic AI 智慧維運」的實務架構。我們將完整拆解從底層基礎架構到本地 LLM 的對接技術。在資料 100% 不外流的前提下，讓地端 AI Agent 自動關聯跨系統脈絡、解讀異常錯誤碼，大幅縮減故障根因分析（RCA）的時間 

本活動將邀請 Elastic 原廠資深架構師 Jason，分享 Elastic 全地端可觀測性架構的建置步驟，協助企業告別人工撈 Log 的高成本排障，在私有雲內建立高合規的 AIOps 架構！

活動資訊

日期：2026.8.26 (三) 11:00 – 12:00

形式：線上

活動亮點

• 100% 地端架構建置： 在 Air-Gapped 封閉環境下，完成 Elastic 與本地 LLM 引擎對接。
• AI Agent 地端診斷： 本地 AI 自動關聯指標與日誌，免除雲端隱私風險。
• 企業級維運藍圖： 拆解地端資料流與 LLM 整合架構，落實 AIOps 轉型。

我們誠摯邀請您，學習 Elastic 最新技術，掌握職場競爭力！

活動議程

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當複雜查詢執行時，若記憶體資源耗盡，是否曾引發 Spill File 產生，甚至導致 Segment 節點異常中斷？

在 Greenplum 分散式資料庫架構中，當執行記憶體不足以支撐查詢運算時，系統會將中間結果寫入磁碟暫存，形成 Spill File（溢出檔案）。此機制若未妥善管理，不僅會造成 I/O 效能顯著下滑，更可能引發磁碟空間耗盡與 Segment 節點失效，影響整體系統可用性。

本活動將從維運診斷與架構優化角度切入，深入剖析 Spill File 的形成機制及其對系統穩定性的影響。我們將說明如何運用系統指標快速定位高風險 SQL 查詢，並提供資料庫參數修改建議，協助企業建立高可用的 Greenplum 資料庫環境

活動資訊

日期：2026.09.09 (三) 11:00 – 12:00

形式：線上

活動亮點

• 成因與機制拆解：解析 Spill File 產生邏輯，以及誘發 Segment 節點故障的連鎖反應。
• 即時診斷與定位：運用系統檢視表與監控工具，精準識別過度消耗資源的高風險查詢。
• 系統級應對策略：從 SQL 語法優化、資料庫系統參數調整，提升系統抗壓性。

我們誠摯邀請您，學習 Greenplum 最新技術，掌握職場競爭力！

活動議程

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