Elastic Stack 5.0

本篇文章說明 ElasticsearchL 8.3.3 單節點的安裝步驟，告訴大家如何快速架設一個單節點的 Elasticsearch。本篇文章你會學到:單節點安裝和基本 API 指令。

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！

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 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。

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。

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。

作為安全分析領域的領導者，我們 Elastic® 經常被詢問有關長期數據分析架構的建議。而「無限數據」的概念往往是一個嶄新的想法。其他安全分析供應商在支持長期數據保存和分析方面面臨困難，並持續散播一種迷思，認為企業別無選擇，只能部署一個緩慢且笨重的數據湖（或數據沼澤）來長期存儲數據。

讓我們來打破這個迷思。在 Elastic，「無限數據」並非遙不可及的夢想，而是現實。數以千計的客戶已經從統一的數據層中受益，該數據層能以經濟實惠且快速可訪問的方式，維持數月甚至數年的可操作數據。

Elastic 在 2021 年Gartner Peer Insights 的 「Voice of Customer’：安全事件和事件管理 (SIEM)」報告中被評為客戶之選 (Customers’ Choice)，根據截至 2021 年 11 月 25 日的 51 條的評論，總體評分為 4.6/5 分。該報告包含超過 51 位客戶對 Gartner Peer Insights™ 的回饋，Elastic 的推薦意願得分為 98%，是報告中所有廠商中最高的。

可觀測性的核心旨在完整的了解系統資訊，而非監測幾個關鍵指標。為了達成目的，IT 人員必須在統一的可視化解決方案中使用指標、日誌、軌跡和剖析資訊。然而單靠可觀測性中 3 種型態的資訊是不夠的，使用者還必須不間斷的搜集剖析訊息。因為剖析訊息就如同放大鏡，能夠填補其他訊號留下的資訊漏洞。

DevSecOps 強大之處在於，它能將可觀察性、資安團隊和程序更緊密地結合，它還能提供更深層的數據洞見，將可觀察性數據增添到日誌中，從而萃取行為特徵的標籤、和資安風險因子。

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。

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！

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。

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。

數據規模化後，數據觀測團隊除了需要處理大量的數據，資安也是一定會面臨的問題。整合專業知識、提升透明度及領導層的支持，可以讓企業在安全環境中藉由數據獲得洞見，為企業帶來更多可能。