Elasticsearch 的幕後推手 – Elastic web crawler

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。

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。

如果你經常使用 Google 或 Amazon 等高品質搜尋引擎，應該對搜尋結果的速度與相關性有一定期待。向量搜尋（又稱語意向量搜尋）結合深度學習與機器學習技術，能夠掌握資料的語意與脈絡。

Elastic可用於企業搜索、數據洞察及資訊安全本次線上研討會中您將了解 Elasticsearch、Kibana、Beats 和 Logstash，並向 Elastic 的專家學習現場將有跨集群複製和凍結索引等新功能的分享與演示。Elastic {ON} 研討會讓您免費且無須離開辦公室，就可以得到有用的內容和專家建議

Elasticsearch 是蟬聯 DB-Engines 全球第一的搜尋引擎與分散式資料庫，具備強大的資料搜尋與分析能力。隨著生成式 AI 普及，它更成為企業建置 RAG 與 AI 應用首選的向量資料庫。本文將帶你快速掌握 Elasticsearch 的核心基本概念！

Elastic Security 被超過…

資安威脅持續進化，傳統 SIEM 是否已經無法滿足現代防禦需求？

在本次【智能資安解決方案：Elastic AI+ML Security】線上研討會中，我們將帶您深入了解 Elastic 如何結合 AI 與機器學習，突破傳統 SIEM 的資料孤島與效能瓶頸，打造真正智能、敏捷的資安防線。

Elastic中文社區聯合歐立威科技在9/24晚上七點，在台北舉辦線下技術交流小聚，本次活動邀請Elastic的Mike Paquette(Security entrepreneur & strategist)以及Fermi Fang(User Success Manager – APAC)，分別帶來更深入的企業資訊安全及數據搜索內容。

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。

今年 11月14日，我們與 Elastic 及 Google Cloud 攜手，在台北舉辦了 Elastic Day Taiwan 2025。活動以 「Unlock the Power of Search AI」 為核心主題，聚焦企業在 AI 時代如何善用搜尋技術，加速知識管理與安全應用。

Omniwaresoft 技術副總也於議程 「Search AI 創新應用：ELK 助力企業建構知識管理平台」 分享實務觀察與經驗，帶領與會者深入探索最新 AI 搜尋與安全趨勢，了解企業如何提升資料檢索效率與知識管理能力。

透過 Elastic 和 Microsoft Azure 能消除資料孤島，並在 Microsoft Azure 和企業內部環境中加深洞察力。Elasticsearch 由 Elastic 的專業人員運作、修復、維護和支援，因此您能專注在您的作業上

Apache 基金會建議使用者應立即升級到 Log4j v2.15.0。使用 2.10 以前版本者，則應從 classpath 移除 JndiLookup class。我們整理 EDB、Cloudera、Elastic 原廠針對此次漏洞的建議處置與相關資源，不同產品的影響程度與處置相差極大，詳情請閱讀針對該產品的文章或聯絡我們以得到顧問諮詢和技術支援。

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。

RAG 架構難上手？從資料格式、索引設計到部署總是卡關？

在本次【Elasticsearch x RAG：架構設計到部署全攻略】線上研討會中，我們將帶您深入了解如何運用 Elasticsearch 建立高效的 RAG 架構，從資料檢索、向量搜尋到實際部署，全方位掌握 AI 搜索系統的實作流程。

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。