Elastic 在年度用户大会 Elastic{ON} 2018 上发布众多新功能和技术预览

下载超过 2.25 亿次，Elastic 公开 X-Pack 源代码

旧金山 (Elastic{ON} 2018) – 2018 年 2 月 27 日 – Elastic，Elasticsearch 和 Elastic Stack背后的公司，今天宣布其产品累计下载次数达到 2.25 亿次的里程牌，去年累计下载次数是 1 亿。除此之外，Elastic 宣布公开其X-Pack 的源代码作为策略的一部分，让用户更容易地下载、检查和与 Elastic 工程团队一起在 X-Pack 特性开发上进行协作。给用户更简单的下载、检查及协助。X-Pack 目前包括了 security、alerting、monitoring、Graph 和machine learning 等众多功能。

“我们的产品被数以百万计的开发人员和成千上万的客户所依赖，他们依靠这些产品来驱动关键型业务，这令我们受宠若惊，” Elastic 创始人兼 CEO Shay Banon 表示， “正如他们与我们开源的产品打交道的一样，公开我们的 X-Pack 源代码能给我们的用户完全的透明度和具备与我们一起协助的能力。这样可以激励每一位开发人员、客户和使用我们软件的合作伙伴，帮助我们创造更好的产品和特性以及允许我们构建一个可持续发展的商业模式。”

Elastic 在过去18个月内收购了三家新公司，并在全世界发展了超过 100,000 多位开发者的技术社区。 Elastic{ON} 2018， 是一个最大型的 Elasticsearch 用户聚集的大会。在三天的时间里，超过 2500 名与会者聚在一起学习和分享创意，观看新功能的发布，并获得即将发布的新技术的预览。

• Elastic APM: 这是 Elastic APM 第一个可被用于生产环境的版本，作为 Elastic 产品栈进入应用性能监控领域的一个延伸。它允许应用程序开发人员和 devops 工程师能够监视和分析特定的代码行对系统和业务性能的影响。这不仅仅是提升速度，同时也能扩展调试流程，将代码性能变化与操作历史有机结合。Elastic APM 将数据存储到 Elasticsearch 的索引里面，允许将 APM 数据与来自 Logstash 或者 Beats 的日志和监控指标进行关联分析，包含针对 Nodejs、Python、Ruby 和 JavaScript 的服务端组件和探针。还提供一个 APM 分析应用来实施典型的 APM 工作流。Elastic APM 已经作为 6.2 发布的一部分可被下载。

• Swiftype App Search: 为开发者构建用以为他们的应用程序提供强大的搜索能力，Swiftype App Search 交付一系列稳健的 API 和额外的搜索相关的特性，如搜索结果重排、同义词和容错等。Swiftype App Search 是一个一站式的 Saas 解决方案，不需要基础设施、管理和维护，提供一个简单上手的用户体验。 Swiftype App Search 现已公测。

• Machine Learning Forecasting: Elastic 机器学习能力的第一个主要扩展，用于预测分析领域。用户可以对时间序列数据进行建模，并使用复杂的、现成的机器学习算法来预测未来可能发生的结果。借助按需预测，用户可以使用现有的机器学习工作，并使用内置的预测模型，来准确预测改模型在预测周期内的增长情况。预测结果被写入到 Elasticsearch 的索引中，用户可用来和实际的数据进行比较。Elastic 的机器预测能力已包含在 6.2 的版本里面。

• GIS App: Elastic 的一个全新研究项目，GIS（地理信息系统）是一个被设计用来捕获、存储、操作、分析、管理和呈现所有地理类型数据的系统。作为 Kibana 的一部分，这个 应用让你以一种全新的方式来执行特定的地理位置分析，在 Dashboard 里面加入内置的增强地图可视化组件。它的核心特性包括，多层地图的支持，映射独立的坐标点和用户端样式自定义。GIS App 目前已提供技术预览版。

• SQL for Elasticsearch: 这个新特性为世界上最成熟的 SQL 数据库开发人员打开了释放 Elastic Stack 强大能力的大门，允许用户用熟悉的 SQL 语法来查询 Elasticsearch 里面的数据。JDBC 协议的支持，大大的简化了将 Elasticsearch 导出到外部 SQL 环境使用的情况。通过允许 Elasticsearch 通过 RESTful 协议理解 SQL，Elasticsearch SQL 允许你使用 SQL 语法来查询 Elasticsearch 里面的数据，以 SQL 引擎一致的表格形式返回那些查询结果，并提供一个用户接口来探索这些数据。Elasticsearch SQL 去年还只是作为一个概念被推出，现在马上将发布 alpha 和 beta 版本。

• Canvas: Canvas 为下一代数据可视化和数据呈现展现了一个全新的篇章。随着 Kibana 越来越受欢迎，Canvas 展现了一种新的方式，可以将数据从 Elasticsearch 中获得的洞察赋予在线的、实时的仪表盘、幻灯片演示和信息图表。Canvas 能让用户能以一种前所未有的方式来表达 Elasticsearch 数据背后的故事，消除将数据导出到 Excel 中的详尽、重复和耗时的过程，来构建 PowerPoint。 Canvas 同样也是可插拔的，允许用户带来新的数据源、可视化类型和 UI 可视化组件。Canvas 去年作为一个概念被提出，目前已提供技术预览版可被下载。

• Rollups: 一般来说，具备关联的指标和日志数据需要长时间保存，rollups 可以让用户存储有限的数据集，减少历史数据的磁盘占用。Elasticsearch 的 rollup 作业可以让用户配置一个定时任务来对数据进行 “rollup” 或预聚合，并保存结果到一个索引。举一个指标监控的例子，如：“web 服务器每小时的平均负载”，也就是说，平均数据被 rollup 起来并存储，但是其它原始数据，如特定用户、页面、IP 信息却不会。该功能将很快在 Elasticsearch 里面提供测试版本并随后在 Kibana 里面提供支持。

• Flexible Deployment Configurations: 随着客户将随着越来越多的数据放进 Elasticsearch 并扩展越来越多的使用场景，Elastic 引入 “sliders” 功能来让用户获得定制他们集群配置的能力。Elastic Cloud 和 Elastic Cloud Enterprise (ECE) 客户将获得这些新能力：支持多种类型的硬件可供选择；支持集群模板和 hot/warm 集群；给现有集群添加机器学习节点、独立 master 节点和 APM 节点的能力。这些新特性很快将能在 Elastic Cloud 和 Elastic Cloud Enterprise 上可用。

• Logstash Azure Monitoring Module: 通过与微软合作，Logstash Azure 监控模块目前是借助 Elastic Stack 监控你的 Azure 基础设施和服务的最简单的方式。新模块集成了 Azure 的集中式日志服务来标准化 Azure 日志和指标，并转换成 JSON 格式。使用 Logstash 来消费这些数据录入到 Elasticsearch。同时借助 Kibana，用户能够分析基础设施的改变和授权信息；识别可疑的行为和潜在的恶意用户；通过调查用户行为来执行根源分析；监控和优化 SQL 数据库的部署。该功能将很快提供 beta 版本。

最后，Elastic 宣布一个新的、官方的 Elastic 认证计划。在用户要求获得专业认证的推动下，Elastic 将为用户提供新的培训课程，让他们成为专家，并通过 Elastic 认证。新课程 Elasticsearch Engineer I 和 Elasticsearch Engineer II 将为用户提供安装、管理和优化 Elasticsearch 集群的第一手知识，也包括，开发新的解决方案来分析他们的数据。这些课程是成为一名 Elastic 认证工程师的基础，包括动手、技术和基于性能的认证考试，通过考试将获得由官方颁发的 Elastic 电子认证徽章。

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关于 Elastic

Elastic 致力于构建大规模实时数据处理软件，场景主要涵盖搜索、日志、安全与数据分析等领域。公司成立于 2012 年，旗下拥有产品包括开源的 Elastic Stack（Elasticsearch、Kibana、Beats 和 Logstash）、 X-Pack （商业特性）和 Elastic Cloud （一种托管服务）。迄今为止，这些产品的累积下载次数已超过 2.25 亿。Elastic 由 Benchmark Capital、Index Ventures 及 NEA 投资，投资额超过 1 亿美金。Elastic 拥有超过 800 位员工，分布于世界上 30 多个国家和地区。欲了解详情请访问：elastic.co。

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