在應用程式中利用 Elasticsearch，搭配網路爬蟲、完善且靈活的 API 和直觀的儀表板及可輕鬆索引，此外利用 schemaless ingestion 和直觀的儀表板，您只需使用網路爬蟲或維護良好的 API 客戶端索引您的資料，就可立即啟動並進行搜尋。

OTTO Motors 藉由 Elastic Stack 拓展物聯網使用，包含輕鬆將資料輸入與Kibana 可視化平台的整合，且幫助軟體開發品質保證（development QA）、資訊安全以及為探索性報告建立客製化儀表板，讓公司實現作業自動化。

Elastic Security 被超過…

Elastic Cloud 運用託管服務節省營運開銷時間，讓您在任何的公用雲或多朵雲中輕鬆部署與擴展。Elastic Cloud security 符合企業的安全性和合規性要求，提供資料安全和隱私保護。享受在雲端運行 Elastic 部署，包括節省成本、內建安全的最佳實踐、互動式視覺化實時分析資料等。

歐立威科技代表 Elastic 再次參展 2023 資安大會！

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，跟著這篇文章，讓我們一起進入 Elastic Security 的世界吧！

本場研討會邀請 Elastic 原廠講師，深入探索如何利用 Elastic Stack (ELK) 來建構一個強大的數據處理平台，從高效能 AI 搜索到全面的監控與安全防護。解鎖 ELK 平台在數據智能化時代的關鍵作用！

在數位化時代，資訊安全與系統效能對企業至關重要。我們專注於整合 Elastic Security、HashiCorp Vault 與 Elastic APM，提供全面的資訊安全解決方案。這一方案不僅能實現智能威脅偵測和機敏資料保護，還確保應用程式效能的優化。

作為一家專注於開源技術的專業服務公司，我們致力於幫助企業在安全性、效率與合規性上達到最佳表現。接下來，我們將探討這三大技術的特點與優勢，展示如何提升企業的整體防護與效能。

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。

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

當今的生成式 AI 模型雖然強大，但仍可能因知識有限而產生錯誤或不完整的回答。檢索增強生成（RAG）正是為了解決這個問題而誕生的技術。它結合資訊檢索與語言生成的能力，讓模型能即時從外部資料庫取得最新或專屬資訊，並用來生成更精準、有根據的回應。本文將帶你了解 RAG 的原理、優勢，以及它如何改變我們與 AI 互動的方式。

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。

此外，透過整合 AIOps 與 AISecOps 等先進 AI 技術，Elastic AI 助理不僅提升了企業的生產力，還強化了運營效率，幫助企業在瞬息萬變的市場中脫穎而出。

隨著金融機構轉移到新型基礎設施和雲端，駭客也無所不用其極地攻擊和竊取資訊。金融服務公司有機會從被動檢測轉變為主動檢測，並持續進行監控。52% 的 CISO 在過去兩年中擴大了他們的數據隱私和合規責任。他們還熱衷於減少客戶和內部舞弊（40%），並在供應商、第三方和供應鏈管理方面發揮更大作用（36%）。

模型上下文協議（MCP）能將對話式 AI 與您的資料庫及外部 API 連接，把複雜的請求轉換為自然對話。雖然現代的大型語言模型（LLMs）在理解語言方面表現出色，但當與現實世界系統整合時，它們的真正潛力才能得以發揮。MCP 彌合了它們之間的差距，讓資料互動更加直觀且高效。

Elastic Observability 具有相關性、關聯性和可操作性，縮短平均解決問題的時間 。此外，提供端到端的視覺化，整合 APM 利用機器學習識別不當的服務，減少搜尋和分析資料的需求，提高了開發人員的工作效率，為不同的族群提出洞見和策劃資料的探索。

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。