Elasticsearch 的幕後推手 – Elastic web crawler

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。

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！

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 Stack 的監控功能 (X-Pack) 與其視覺化工具 Kibana，有助於為空中巴士提供維持 ADNS 高可用性所需的屬性和主動性，並使 IT 團隊了解 ADNS 平台當前的健康狀況，達到更快的查詢回應時間，以確保最佳功能。

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%）。

PSCU 透過 Elastic Stack 的機器學習和告警功能，運用關聯分析在金融詐騙影響會員帳戶之前主動檢測並消除。並借助安全功能提供的 Kibana Spaces 和基於角色的存取控制，在高度監管的產業中分配視覺化的存取權限。此外，從安全性到可觀察性以提高客戶滿意度。

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生成式 AI 結合 RAG（檢索增強生成）已成為推動 AI 項目的主流架構。搭配 Elastic Search AI 平台，企業能高效整合內部資料，實現向量檢索、語義搜索與即時分析，顯著提升 AI 搜尋的準確性與效能，進而增強競爭力。

隨著 AI 和機器學習（ML）技術的快速發展，向量資料技術已成為處理文字、圖像和音訊等非結構化數據的重要方法。作為全球使用量最高的向量資料庫，Elasticsearch 憑藉其高效的儲存與檢索能力，已成為企業推動 AI 專案的首選解決方案。

Kibana 是一款免費、開源的視覺化平台，賦予您視覺化 Elastcisearch 資料的功能，並在 Elastic Stack 上暢行無阻。您可從追蹤查詢負載 (query load) 到得知您應用程式對資料的需求流程。Kibana 的強大交互視覺化功能，只需一點資料就能給您震撼的視覺體驗，即所謂「一張圖勝過千萬筆資料」。

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！

大數據管理的核心不僅在於儲存量，更在於挖掘洞察與支持決策。向量數據庫和圖數據庫作為兩大創新工具，各具特色，為數據管理提供了全新視角。本文將簡述它們的運作方式與差異，並探討應用場景，幫助您選擇最適合的技術，充分發揮數據價值。

SoftBank Payment Service 的行動支付服務為了創造更強大的可見性，利用 Elastic Stack 的 Kibana 對交易資料建立視覺化儀表板，幫助營運商監控金融詐欺。此外，運用機器學習的異常檢測程式取代以往的告警系統，讓任何人都可以輸入資料並建立儀表板，從而改善報告，真正達成協作。

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。

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。

這場研討會 Elastic 原廠講師將介紹 Vector Search，以及如何賦能 GenAI，協助推動各行各業的數位轉型，提升整體營運效率和使用者滿意度，充分發揮生成式人工智慧的潛力。