2024 Cloud Summit 雲端大會｜Elastic Stack 資源包，活動時間、文章整理、贈品都在這裡！

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。

HashiCorp 的工具專為 Devops 的流程而設計，我們精選並翻譯了一些原廠資源，包含白皮書、產品介紹文章及成功案例，這些參考資料可以幫助你更快的認識 HashiCorp 如何協助開發人員加速開發流程。

日本古野電器透過 Elasticsearch 從啟航到靠岸進行資料傳輸和分析，並藉由 Elastic Observability 中的 Kibana 視覺化服務、Elastic Maps 船舶定位，提供客戶多元解決方案並降低成本。

Mirantis 已經確認大部分產品都沒有受到該漏洞的影響，少數有問題的部分嚴重程度也較低。想要評估工作負載軟體是否受到影響的用戶可以使用 Mirantis Secure Registry (MSR)。Mirantis 已更新 MSR 中的漏洞資料庫以掃描 Log4j 漏洞 CVE-2021-44228。

一年技術革新不斷，您掌握了多少關鍵進展？

2025 年，Elastic 以「AI 驅動搜尋與安全」為核心，推出多項創新應用與關鍵功能，從向量搜尋、生成式 AI 整合到智慧安全分析，全面升級企業的資料洞察與防禦能力。

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。

ELK 是取自三個開源產品的字首作為縮寫，分別是：Elasticsearch、Logstash 和 Kibana。而 Elastic Stack 是 ELK 的新一代版本。其中 Elasticsearch 是開源、基於 JSON 的搜尋引擎。Logstash 是資料提取工具，而 Kibana 為視覺化工具。

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！

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。

Elasticsearch、Fluentd 和 Kibana 的日誌監控解決方案稱為 EFK Stack。Prometheus 是眾所皆知的開源工具，特別是在最近 Kubernetes 環境的指標監測方面有主導地位。Fluentd 是開源日誌收集工具，類似 Elastic Stack 中的 Logstash

Elastic Observability 整合了指標數值監測、應用程式效能分析與日誌收集，保存資料並進行需要的稽核（Auditing）與分析（Analytics），提供企業更有效的管理與監控方案。

「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。」

2026 技術趨勢，你準備好了嗎？

新的一年，Elastic 將推出多項新功能與升級方案，從搜尋、資料分析到安全防護，全面提升企業洞察與決策效率。本次特輯帶您一覽最新 roadmap 與未來方向，搶先掌握新一年技術策略。

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。

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。