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。

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。

很多人都聽過 ELK，成員有 Elast…

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。

隨著安全資訊與事件管理（SIEM）需求上升，許多安全團隊發現現有解決方案無法滿足需求，且需支付更高的數據處理費用。近 44% 的組織希望增強或替換目前的 SIEM 系統，因此考慮替換成為重要課題。

Elastic 提供幾乎無前期成本的全新 SIEM 解決方案，允許免費攝取數據，並簡化了遷移過程。借助 Elastic AI 助手，各種技能水平的專業人士均能受益於自動化的威脅保護和事件響應。

接下來，我們將探討五個可能表明需要替換 SIEM 的痛點，以及如何推進替換流程，以選擇更靈活的解決方案。

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 web crawler 一種快速索引網站所有內容的方式。您只需告訴它要掃描網站上哪些部分，它就會完成所有索引網站內容的繁重工作，並自動重新抓取並保持內容同步。此外 Elastic web crawler 非常容易使用，無需編寫程式就可在直觀的用戶介面上控制爬蟲。

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%）。

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。

現在，將資料從 AWS 環境中部署、擷取和遷移到 Elastic 上是件輕而易舉的事情，因此您能快速搜集、儲存和查詢資料。並利用 Elastic Cloud Quick Start（一種自動化的參考部署） 的性能，快速建置和啟用您的環境，將先前複雜的手動程序大幅地縮減至幾個步驟！

線上搜尋已經是消費者的本能，往往對體驗抱有高期望，因此搜尋品質將影響瀏覽體驗、轉化率和客戶忠誠度。借助 Elastic 良好的搜尋，消費者不僅可以獲得預製的分析儀表板，還可以獲得 Kibana 提供的無限視覺化和分析工具，此外，Elastic 後台也提供強大的功能和靈活性。

不久前，我們為 Elastic APM 推出了 Go 應用程式效能監控的 Beta 支援。這篇文章將帶您了解即將到來的「正式版」（GA）代理程式更新，以及 Go agent 的高效設計背後的故事。我們將介紹如何透過創新工具如 fastjson 編碼器和 gobench，實現效能最佳化與高效的基準測試分析。準備探索背後技術，協助您輕鬆掌握效能監控的關鍵！

速度快十倍，成本低一截！ Elastic 高級總監和 Forrester TEI 顧問討論 Forrester 顧問公司進行的一項委託研究，顯示採用 Elastic 的客戶達到三年平均 358% 的投資報酬率和 1,900 萬美元的收益，包括減少營運和基礎設施成本以及提高生產力。

高盛 (Goldman Sachs)為跨國銀行控股公司集團，為《財富》雜誌評選的美國財富500強企業之一，總部位於美國紐約。高盛的業務涵蓋投資銀行、證券交易和財富管理；業務對象為企業、金融機構、（國家）政府及富人

人工智能維運（AIOps，Artificial Intelligence for IT Operations）在幫助 SRE、DevOps 團隊及開發者應對應用程序與基礎設施的複雜性、變更速度以及維運環境中數據量的挑戰方面，扮演著日益重要的角色。