Elastic Search 成功案例–來寶集團 (Noble Group)

本場活動將介紹「原生雲端 – Elastic Cloud」，它是官方託管的全方位雲端服務，具有強大的、可立即投入使用的數據觀測系統 (Observability) 、安全性 (Security) 和企業搜索 (Search Engine) 解決方案，是釋放 Elastic 強大功能最佳和最簡單的方式！

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。

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。

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！

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。

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」。

在應用程式中利用 Elasticsearch，搭配網路爬蟲、完善且靈活的 API 和直觀的儀表板及可輕鬆索引，此外利用 schemaless ingestion 和直觀的儀表板，您只需使用網路爬蟲或維護良好的 API 客戶端索引您的資料，就可立即啟動並進行搜尋。

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。

Elasticsearch採Apache Lucene搜索和分析引擎，運用JSON文檔格式，提供近即時地存儲、全文搜索和分析數據。Elasticsearch兼俱高可擴充性(Scalability)與可用性(Availability)的特質，與資料處理效能高，近年來深受企業推崇和採用。

面對 AI 攻擊，您的資安防線夠堅固嗎？

在本次【Elastic Security 攻防解析：AI 時代的威脅獵捕新戰法】線上研討會中，我們將帶您深入解析如何結合 Elastic Security 與 AI 技術，強化威脅獵捕與事件回應，協助企業在新世代攻防戰中搶佔先機！

標準化和使用 Elastic 之後，Entel 團隊現在有預設的權限來訪問 Elastic Stack 機器學習功能。擺脫了資料提取的限制，可以即時享有權限，輕鬆找到這些預付方案的客戶，未來目標是將 Elastic 部署遷移到 Elastic Cloud 上的 Elasticsearch Service。

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。

為因應變化迅速的網路威脅，企業資安系統的升級刻不容緩，Elastic透過端點防護與SIEM的服務，提供企業更全面的資訊安全產品。釋出最新版的Elastic Security 7.5.0版本，結合由Elastic Endpoint Security的威脅搜尋及Elastic SIEM的分析提供預防及應對威脅。

《免費抽 Timberland T恤》本場活動將介紹「數據搜索 – Elastic Enterprise Search」，輕鬆實現強大的現代搜索體驗，快速將搜索添加到網站、應用程式，搜索所有內容。

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。