要点

Elastic NYSE：ESTC 在一次以可观察性为重点的投资者电话会议上概述了其新指标产品，将该产品定位为一种更快、更高效的存储方式，供客户在统一平台上管理指标以及日志、跟踪和其他数据类型。

Elastic 的 Observability 总经理 Baha Azarmi 表示，该产品是在公司 6 月份财年开始时推出的，此前该公司针对指标工作负载重新设计了 Elasticsearch 架构。该产品旨在解决与人工智能部署相关的不断增长的数据量，包括监控大型语言模型调用、图形处理单元活动、检索增强生成查询和人工智能代理。

“人工智能确实导致了指标的爆炸式增长，”Azarmi 说道，他描述了基于代理的工作负载如何产生比传统应用程序更不可预测的遥测量。他表示，如果成本压力迫使组织限制他们保留的指标，他们可能会面临盲点。 Elastic 表示，它在 Elasticsearch 中专门针对指标构建了一个列存储，这些指标通常由数值、时间戳和多个维度标签组成。 Azarmi表示，该方法旨在容纳高基数数据，即具有大量唯一维度组合的数据，而不限制客户对维度的使用。

该公司表示，它使用维度过滤和存储编解码器调整等技术来提高查询和存储效率。 Azarmi 表示，Elastic 已在 GitHub 上发布了基准测试和开源代码，将该产品与其他产品进行了比较。根据该公司的基准测试，Elastic 的指标解决方案比 Prometheus 和 Mimir 快 30 倍，比 ClickHouse 快 8 倍。这些性能声明由 Elastic 提出，并未在电话会议上得到独立验证。

Azarmi 表示，该平台结合了用于日志和跟踪的文档存储、用于指标的列存储以及用于矢量化数据的矢量存储。这种集成方法旨在允许用户和人工智能代理在同一平台内跨指标、跟踪、日志和知识库调查问题。

他还表示，Elastic 最近收购了 Deduction AI，这是一家专注于与代理进行根本原因分析调查的公司。 Elastic 计划在 10 月 8 日于纽约举行的 ElasticON 活动上分享更多与可观测性相关的公告。 兼容性和迁移工具 Elastic 强调与 PromQL 的兼容性，PromQL 是一种广泛用于基于 Prometheus 的指标系统的查询语言。 Azarmi 表示，用户可以将 PromQL 查询引入 Kibana，Elastic 已与流行的 PromQL 仪表板达到 90% 的兼容性，同时正在努力实现完全兼容。

该公司还强调了旨在帮助客户从现有指标平台迁移的迁移工具以及专业服务支持。其开箱即用的体验包括仪表板、可视化、警报、服务级别目标、机器学习作业和工作流程，从 Kubernetes 和 AWS 开始。 Elastic 还引用了 Temporal、Supabase 和 Vercel 的特定技术集成，包括用于接收指标的托管端点。

Azarmi 表示，用户可以通过 Elastic 的用户界面、通过其 AI 代理进行自然语言查询或通过模型上下文协议服务器、工具、技能和应用程序等工具来访问指标。市场聚焦 Elastic 确定了该产品的三个主要销售机会： 为希望将日志、指标和跟踪整合到一个平台中的现有日志分析客户添加指标功能。针对寻求性能、存储效率和高基数工作负载支持的 Prometheus 和 PromQL 用户。使用现有指标产品来争夺面临定价压力或保留限制的客户。 Elastic 安全和可观察性解决方案高级副总裁 Santosh Krishnan 表示，该产品的研发时间大约为 12 至 18 个月，在 6 月推出之前开发了大约 18 个月。他将指标产品描述为 Elastic 平台优势的延伸，将非结构化日志数据处理为专门构建的指标产品。

Krishnan 表示，近期机会主要存在于已经使用 Elastic 进行集中日志记录的站点可靠性工程团队中。他指出，许多此类客户使用单独的工具进行基础设施监控，并表示这些工具的支出可能超出了他们的日志分析支出。

不过，他表示，采用可能是渐进的。克里希南说：“这些是更长的销售周期。”他补充说，该公司预计采用“斜坡式”而不是立即的“曲棍球棒式”。 Elastic 表示，早期设计合作伙伴和客户的参与度非常积极。客户视角 Norion Bank 是 Elastic 大约八年的客户，表示它已从集中式日志记录扩展到指标、应用程序性能监控、分布式跟踪和 OpenTelemetry。 Norion Bank 的可观测平台工程师 Per Lindblad 表示，统一平台使工程师能够在调查过程中在日志、指标和跟踪之间移动，而无需切换工具。

Johan Andersson 也是 Norion Bank 的可观测平台工程师，他表示该银行使用 Azure DevOps 拉取队列收集器测试了 Elastic 的时间序列数据流功能。他表示，一个月后节省的存储空间“相当可观”。安德森补充说，该银行使用指标作为连续基线，用于在影响用户之前识别堆使用情况、磁盘水印和摄取延迟等条件。

Krishnan 表示，传入的指标数据量可能与日志处于同一数量级，尽管日志通常会保留更长的时间。他表示，新产品主要关注可观察性和 SRE 工作负载，而潜在的安全用例仍然是偶然的，并且仍在由公司监控。关于 Elastic（纽约证券交易所代码：ESTC）Elastic N.V. 为需要查找、分析数据并采取行动的组织开发搜索、可观察性和安全软件。其核心技术Elasticsearch是一种分布式搜索和分析引擎，可以处理来自应用程序、网站、日志和其他来源的结构化和非结构化信息。

该公司通过 Elastic Cloud（一种跨主要公共云环境提供的托管云服务）以及自我管理部署来提供其平台。

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