1. 如何注册考试？费用？
2. 如何准备考试？
3. 考试的形式是怎样的？有哪些类型的考题？

几个小时前, Elastic 商业插件 X-Pack 的源代码已正式 Merge 进 Master，作为一家开源软件公司，能够将商业部分的代码也公开，实在是需要很大的勇气（我深感自豪），这一切都是为了更好的打造一个更加好用的产品：Elastic Stack，只有开放才能走的更远！

想了解更多关于 X-Pack 代码公开背后的介绍，可以看 Elastic 创始人 Shay 的这篇博客：https://elasticsearch.cn/article/513

相关代码已在 github 上面可以找到：

Elasticsearch

Kibana

Logstash

Beats

有关问题可以在此回复，我会一一解答。

by Elastic CEO Shay Banon 原文

我很高兴的宣布，我们将公开我们 X-Pack 特性的所有代码 - Security、Monitoring、Alerting、Graph、Reporting、专门的 APM UI、Canvas、Elasticsearch SQL、Search Profiler、Grok Debugger、Elastic Maps Service zoom levels 以及 Machine Learning - 为了促进我们与客户及社区的更大的协作，正如我们今天为我们的开源代码所做的一样。

我为我们公司围绕我们的开源产品而自豪，一直以来我们都没有破坏创新或放弃对开放的承诺。当我们展望未来的时候，我们看到了一个机会，让我们更加坚信开放，甚至更加彻底，同时引入一个新的、更加高效的模式来构建一个成功的、可持续的围绕开源的商业模式。

这篇博客概述了我们做出这些改变的想法和细节，不过，让我澄清一件事 - 我们是一家开源软件公司。我们将继续保持为一家开源软件公司。我们比以往任何时候都要更加开放，我个人，我的团队，整体而言，都致力于此。

为什么开源?

当我第一次开始写 Elasticsearch 的时候，我知道它必须是开源的。开源作为一种开发模式和分发方式，提供了接触更多人的机会。所有这些人都能做出贡献。当然，通过代码可以做出贡献，但也可以通过使用免费的软件，持续不断的推进可能的边界。

与社区的合作可以确保，当你的项目成功时，会有一群热情的、专门的开发者指导你的特性开发，并将产品推向新的有趣的方向。例如，将聚合功能引入 Elasticsearch 让其可被当做一个可扩展的用于数据分析的产品。而像 Kibana 和 Logstash 这样的项目，以及后来的 Beats 的加入，无不令人鼓舞。随着我们用户的需求变得更加深入和专业，我们总能找到新的方法来支持他们，有些是通过新的功能、有些是产品，比如机器学习、APM 和站内搜索。

我们对开源的承诺深入了。这是我们花费大部分工程力量投入的地方，我们的社区贡献者和用户对我们创新进程也同样至关重要。但是，像我们这样快速推进产品的发展，需要大量的投资，这也是我们围绕这些技术成立一家公司的原因。

为什么商业软件?

那么，如果我们对开源软件已有如此深的见解，那为什么还是编写了商业软件呢？

我们是一家企业。作为企业的一部分，我们相信那些能够付款给我们的企业，应该付款给我们。而那些不能的，他们也不必付款给我们。作为回报，我们有义务确保我们继续添加功能和价值给我们所有的用户，并确保与我们的商业关系对客户有益。这是一家健康的公司所需要的平衡。

销售支持订阅服务是一个常见的开源软件的商业模式。可悲的是，只有支持的商业模式会朝向关于什么对用户最好以及什么对公司最好这样的冲突之中。在这种情况下，公司将没有动力让他们的产品更加简单好用，更加稳固和可扩展，因为那意味着这将吞噬其技术支持的利益。我们从来没有，也永远不会忍受为了确保公司继续经营而不让我们的软件变的更好。我们想要继续改进，我们支持服务的目标是让你的项目成功，然后你能成为你自有 Elastic Stack 部署的专家。

另外一种办法 -- 如果你们听过我的演讲，你们可能听我讨论过这个问题 -- 即构建一个‘企业版’的软件。这种，从本质上来讲，导致了社区的分裂，并在客户和用户之间产生了分歧。它的结果就是创建一种版本 -- 要么企业版，要么社区版 -- 被认为是权威的，往往滞后 master 很多。一个缺少特性的版本。一个在不同周期测试和发布的版本。一个有效的关闭了源代码的版本，因为您无法知道为了支持商业特性而更改了哪些内容。在 Elastic，所有我们的客户同时也是我们开源软件用户，使用相同版本的软件产品。我们不会创建一个社区版与企业版的版本。

那还有什么？识别高价值特性并将其作为核心软件的商业扩展。这种商业模式，我们有时候叫它“open core”，这是我们创造 X-Pack 的最终产物。为了构建和集成由我们维护知识产权（IP）的特性和功能，并提供订阅服务或免费的基础授权。保持我们对知识产权的控制，使我们能够有能力投资我们大部分的工程资源和时间，可以继续改进我们的核心，我们的开源产品。

这种方法使我们能够在世界各地建立一个分布式的公司，让我们感到惊讶的是，Elastic Stack 是如何被用来解决各种实际的、具体的问题的。添加适用于我们用户的特性和功能，并开发一些使我们能够持续到未来的功能。

但是这种方法也存在挑战…

更加开放

你是否知道 X-Pack 提供了一层免费的功能？这些能力诸如 Monitoring、Search Profiler、Grok Debugger 以及额外的 Elastic Maps 缩放级别。你是否知道我们还将在这一层继续添加更多功能，如 Canvas 和 Elasticsearch SQL？

当我们往X-Pack 里添加免费功能的时候，我们这么做是因为我们知道这些功能可以帮助用户更好的使用 Elastic Stack。不幸的是，太多功能你都不知道 -- 也许知道 -- 或得益于这些功能。所以这意味着有很大一部分用户在使用我们软件的时候往往不是最佳实践。

我们也知道，获得这个免费软件的过程是一个糟糕的用户体验，涉及到一个完整的集群重启。并且如果你想查看代码，抱歉，不可以。尤其是这些免费功能和很大一部分用户相关，你会问我们一些很好但是很难的问题，比如：“我如何就这些免费功能与你们交互？”，“我如何开启一个 issue 或是贡献代码？”

而我们没有很好的答案。

通过公开 X-Pack 的代码，我们解决了这些我们部分产品开源以及部分产品不是的问题。很快，所有的免费的和商业的特性你都可以开启一个 issue、查看特性讨论、检查源代码、与我们协助和提交一个 pull request。

具体细节

这意味着什么，技术上来说？

自 6.3 版本起，所有 $PRODUCT（项目）仓库(Elasticsearch, Logstash, Kibana, Beats) ：

• 所有现存的 Apache 2.0 协议的代码都将保持相同的协议，什么都不用动。
• 我们会创建一个新的 X-Pack 目录，将 x-pack-$PRODUCT 的代码放入到该目录，基于 Elastic EULA 协议，允许相应的衍生和贡献。
• 我们将修改最顶层的协议为一个简单的 Elastic License，包含这个仓库里面那些文件是Apache 2.0，那些是 Elastic EULA 的详细细节。

同时，X-Pack 功能将打包到默认的发行版里面。所有免费的功能都包含在里面且默认开启且永远不会出现‘过期’，而商业特性则可以通过试用证书可选的启用。因为免费的证书永远不会过期，所以你再也不用通过注册来就直接获取它了。除此以外，一个只包含 Apache 2.0 协议代码的包也会同样会创建并提供下载。

更多信息以及常见问题，可以在 Opening X-Pack 页找到。

总结

我们相信开源。作为一种分布模式。作为一种建立企业的方法。作为我们公司的未来。 我们承诺并保持我们将保持开放，并对我们将在 6.3 比以往任何时候都更加开放而感到兴奋。

感谢你们对我们的信任。

嘉奖 Elastic 社群促进全球福祉的杰出项目

旧金山，2018 年 2 月 27 日 - （GLOBE NEWSWIRE）--（Elastic{ON} 2018） - Elasticsearch 和 Elastic Stack 幕后公司 Elastic 今日在 Elastic {ON} 2018 开幕礼主题演讲中宣布第二届 Elastic Cause Awards 的获奖者。为表彰Elastic 社群的热情、创新和奉献精神，2018 年 Elastic Cause Awards 嘉奖了四个推动 Elastic 软件发展并造福全球的项目。今年的获奖者包括：Dimagi、Libraries Without Borders (Bibliothèques Sans Frontières) 、Refugee Datathon Munich 和 Thorn: Digital Defenders of Children。

Elastic Cause Awards 是 Elastic 不断扩展的慈善使命之一，该公司将继续致力于慈善事业，以进一步惠及使用Elastic Stack 的非牟利组织。第二届 Cause Awards 覆盖数十家组织提名，致力改善人类状况，改善环境或协助当地、地区或全球有需要的人口。评审包括 Elastic 创始人兼首席执行官 Shay Banon、人力资源部副总裁Leah Sutton，以及由 Elastic 开发人员、产品和客户专家组成的小组，他们根据其影响、利他主义和影响力评估入围者。每个获选的项目团队均可获得最多两位项目成员的免费会议门票和酒店住宿，并将在 Elastic {ON} 2018 的各项活动中亮相。 Banon 表示﹕“在我们开始使用 Elastic 时，我知道我们的软件产品可用来帮助开发人员解决组织内的重要实用范例，但我从来没有预料到它会对解决全球人道主义和环境问题带来影响。我的灵感来自我们通过今年的 Elastic Cause Awards 了解到改变生计的举措，并为我们实现这一目标所作出的微不足道的努力而感到谦卑。”

• Dimagi Dimagi 正在印度帮助打击肺结核（tuberculosis / TB）流行病，该流行病占全球肺结核病例的 23%，并通过集成的移动和网络应用程序帮助医护人员追踪结核病患者。在 Dimagi 的软件平台 CommCare 基础上，该应用程序利用 Elastic Stack 从初步诊断以至整个护理过程中追踪获治疗者，并在整个过程中提供可操作的数据。 该应用程序目前能够实时汇总数据，以追踪选定地区的 150,000 名患者。 Dimagi 高级工程师 Farid Rener 表示﹕“印度每三分钟便有两人死于肺结核。这是一种需要实时关注和需要创新解决方案的流行病。我们相信移动解决方案可改变服务交付计划的效率、质量和影响力。通过将我们的移动数据收集平台与 Elastic Stack 的强大功能互相结合，我们正在提高医护人员追踪患者的效率，并让政府决策者更准确、及时地掌握当前计划的效果。”

• Libraries Without Borders (Bibliothèques Sans Frontières) Libraries Without Borders 促进自由开放的信息和教育，为全球弱势社群提供学习和发展的工具和技能。该组织正在推出数字图书馆（KoomBook）以及便携式“弹出式”数字媒体中心（Ideas Box），为需要帮助的小区提供教育和文化资源，包括全球难民和流离失所的人群，以及发达国家中服务不足的小区。通过 Elastic Stack 提供的日志分析和仪表板可实时了解数字资源的使用情况以及用户的浏览习惯和兴趣，从而令组织能更有效地评估影响和相关性，并改善用户体验。 Bibliothèques Sans Frontières 数字项目经理 Steven Walliman 表示﹕“Elastic Stack 能够处理各种原始日志，同时也能产生具有吸引力的视觉效果，这种功能完全符合我们的需求。通过让 IT 团队更好地了解性能和稳定性，以及能够衡量图书馆员的选择的相关性，Elastic Stack 增强了我们项目的影响力。我们期待着深化两个组织之间的联系，因为我们具有实现增强弱势社群能力和改善全球数以百万计人口生计的愿景。”

• Refugee Datathon Munich Refugee Datathon Munich 于 2015 年秋季成立，在慕尼黑为难民提供大规模支持，并为欧洲难民活动家提供最新和可靠的数据。该组织的软件从官方网站提取寻求庇护者的统计数据，然后依靠 Elastic Stack 在发布信息之前分析数据。该软件帮助活动家实时掌握当前庇护趋势（如各原籍国的批准率），同时通过驳回错误陈述和难民偏见报告为公众提供服务。 Refugee Datathon Munich 数据架构师 Suny Kim 表示﹕“当我们看到活动家难以使用 Excel 以解释难民情况时，我们意识到有必要给予他们更多的探索能力，为其提供更多最新的数据和减少工作量。Elastic Stack 帮助我们从欧盟统计局的统计数据中获取大量数据，并以交互方式来进行分析。对我们来说，这就是民主所在：获得信息，参与其中。全球难民形势是我们这个时代的重大挑战之一，我们的项目是通过体面和充分的方式应对这一挑战的民主进程的一部分。”

• Thorn: Digital Defenders of Children Thorn 由 Ashton Kutcher 和 Demi Moore 共同创立，通过技术开发来保护儿童免遭性虐待。对于寻找和救援更多孩子而言，必须做到分秒必争。Thorn 在其产品中使用 Elastic Stack 来简化功能，帮助执法机构搜索数以百万条记录，并快速找到识别儿童的小片信息。2016 年和 2017 年，加快识别性交易受害儿童的 Spotlight 帮助确定了 5,791 名儿童性贩运受害者（每天8名）。Thorn 的另一个产品 Solis 已被 17 个国家的执法部门使用，并已救出 72 名儿童性虐待受害者，这些儿童的照片在暗网上散布。 Thorn 首席执行官 Julie Cordua 表示﹕“通过与 Elastic 这样的领先技术公司合作，我们成功建立了能更快找到儿童性虐待受害者的尖端工具，使网络环境更安全，并阻止犯罪行为。在通过技术打击儿童性虐待犯罪的过程中，我们意识到技术的强大之处，我们选择善用有关技术，以成功打击儿童性贩卖和其他网上贩卖活动。”

Elastic Cause Award 最终入围名单包括﹕

• Action Network：帮助进步组织进行有针对性的宣传和外展
• CBC Radio：能发掘各类型的新兴音乐艺术家
• Factr：通过共建情报流促进解决全球问题
• Mark43：通过更好的软件减少暴力犯罪
• Internet of Things for Disaster Risk Reduction (IoT-DRR)：通过监测和分析智能雨水箱和河流水位来减少灾害风险
• University of Bristol：促进应用门德尔随机化
• US NAVY：通过网络安全保护美国海军的水兵和士兵
• 弗吉尼亚理工学院和州立大学（Virginia Polytechnic Institute and State University / Virginia Tech ）：为环境和农业利益相关者监测流域
• weblyzard Technology：为联合国环境规划署（UNEP）创建环境网页情报门户，以确定意见领袖并根据主题和地理位置构建公众辩论途径
• Zebra Medical Vision：策划临床和算法数据集

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。

媒体联系人：

Michael Lindenberger

Reidy Communications for Elastic

Michael@reidycommunications.com

(415) 531-1449

亚太地区 Jeff Yoshimura

Communications @ Elastic

pr@elastic.co

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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Elastic Opening X-Pack Blog Opening X-Pack FAQ Elastic Certification Elastic Cause Awards

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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Michael Lindenberger

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• Elastic 中文社区
• Elastic 英文社区
• Github 仓库的最新事件
• 其他社区的相关主题，如 StackOverflow、Reddit等
• 等

https://www.elastic.co/cn/blog/elastic-stack-6-0-0-released

全新推出 6.0.0。

无需多说。你应该立即下载试用，或者通过你最喜欢的托管式 Elasticsearch 和 Kibana 提供平台 Elastic Cloud 亲身体验。

如果你在过去几个月没有跟上我们的发布节奏，可能会对今天的公告感到意外。今天标志着成千上万的 pull 请求和成百上千位代码提交者的努力终见成效。期间共有两个 alpha 版本、两个 beta 版本、两个候选版本以及最终的通用版本 (GA)。这个里程碑离不开 Elastic 各路团队的努力。还要感谢参与先锋计划的用户提出的意见和反馈。

今天，我们不仅发布了整套 Elastic Stack，还发布了 Elastic Cloud Enterprise 1.1，其中包括 6.0 支持、离线安装，并且对用户体验进行了一系列改进，旨在简化集群的配置、管理和监控。同天发布多款产品的正式版本还不够……还有仍是 Alpha 版本的 APM ，我们邀请大家在 6.0.0 中对它进行测试。

一个版本有如此多的亮点，该从哪里说起呢？你们撰文细述也好，提供详情链接也好，祝你们有愉快的阅读体验……更重要的是……祝你们有愉快的搜索、分析和可视化体验。

Elasticsearch

全新零停机升级体验，增加了序列 ID、改进了对稀疏数据的处理、加快了查询速度、分布式执行 watch 等等。功能摘要请查看详情。

Kibana

支持 “Dashboard Only” 模式，支持 “全屏” 模式，能够将保存的搜索结果导出到 .csv，X-Pack 黄金版及以上版本支持通过 UI 创建告警，X-Pack 基础版提供迁移助手，我们还通过调整对比度、支持快捷键来产品易用性，让用户使用起来更方便。数据交互的未来详见此贴。

Logstash

单一 Logstash 实例中可存在多个自成体系的管道，另有新增 UI 组件 - X-Pack 基础版中的管道查看器，以及 X-Pack 黄金版中的 Logstash 管道管理。了解详情，点这里。

Beats

Beats <3 容器以及 Beats <3 模块（并且改进了适用于这些模块的仪表板）。再结合全新命令和配置布局，在 Metricbeat 实现更高效的存储。此外，全新推出 Auditbeat。细节详见这里。

ES-Hadoop

对Spark的结构化数据流的一流支持已经降落到了 6.0，并重新编写了连接器映射代码以更好地支持多个映射。支持读写新的连接字段也被添加了。用户现在也可以利用非内联脚本类型的更新操作。详细信息。

立即获取！

• Elasticsearch 下载
• Kibana 下载
• Logstash 下载
• Beats 下载
• ES-Hadoop 下载
• 安装 X-Pack
• 安装 Elastic Cloud 企业版

• X-Pack License 购买服务
• Elastic 本地咨询服务
• Elastic 本地培训服务

转载 http://www.infoq.com/cn/articles/let-data-talk-itself-shaybanon

嘉宾｜Shay Banon , 作者｜谢然／ InfoQ

随着互联网数据规模的爆炸式增长，如何从海量的历史、实时数据中快速获取有用的信息，变得越来越具有挑战性。而这其中，搜索作为获取信息最高效的途径之一，已经越来越受到人们的青睐。

一款优秀的搜索引擎，它连接了普通用户和网站网页，用户可以轻而易举且免费地搜索到想看的网站和内容，而这些网站的内容被搜索引擎检索到，通过搜索引擎技术呈现给用户。

10 月 13 日，在 2017 杭州云栖大会上，Elasticsearch 与阿里云宣布达成战略合作，共同研发及发布阿里云上提供托管的 Elasticsearch，为中国市场提供崭新的用户体验。Elasticsearch 挺进中国市场面临的机遇和挑战如何？阿里云 Elasticsearch 为中国用户提供了哪些新服务？为此，InfoQ 采访了 Elasticsearch 的创始人兼首席执行官 Shay Banon。

经过短短一个小时的交流，能明显感觉 Shay Banon 有着灵敏的商业嗅觉。他在搜索的领域深耕了 18 年，差不多 8 年前创立了 Elasticsearch，他说，创业最重要的是找到自己擅长的地方，并且保持激情和热爱，创业，意味着你要寻找生活中的问题，然后用创造性思维去解决它们。

Elasticsearch 源于一个食谱的应用

在谈及当年接触 Lucene 并开发 Elasticsearch 的初衷的时候， Shay Banon 认为自己参与 Lucene 完全是一种偶然，当年他还是一个待业工程师，跟随自己的新婚妻子来到伦敦，妻子想在伦敦学习做一名厨师，而自己则想为妻子开发一个方便搜索菜谱的应用，所以才接触到 Lucene。直接使用 Lucene 构建搜索有很多问题，包含大量重复性的工作，所以 Shay Banon 便在 Lucene 的基础上不断地进行抽象，让 Java 程序嵌入搜索变得更容易，经过一段时间的打磨便诞生了他的第一个开源作品“Compass”，中文即“指南针”的意思。之后，他找到了一份面对高性能分布式开发环境的新工作，在工作中他渐渐发现越来越需要一个易用的、高性能、实时、分布式搜索服务，于是决定重写 Compass，将它从一个库打造成了一个独立的 server，并创建了开源项目。

第一个公开版本出现在 2010 年 2 月，在那之后 Elasticsearch 已经成为 Github 上最受欢迎的项目之一。

Elasticsearch 的成功源自开源

经过八年，Elasticsearch 在中国也颇受广大工程师欢迎， Shay Banon 说 Elasticsearch 成功的关键因素就是开源还有除了搜索之外的不同用例，如 日志管理、安全和分析。

他认为，开放源代码搜索引擎为人们学习、研究并掌握搜索技术提供了极好的途径与素材，推动了搜索技术的普及与发展，使越来越多的人开始了解并推广使用搜索技术。使用开源搜索引擎，可以大大缩短构建搜索应用的周期，并可根据应用需求打造个性化搜索应用，甚至构建符合特定需求的搜索引擎系统。搜索引擎的开源，无论是对技术人员还是普通用户，都是一个福音。

Shay Banon 有一个愿景，使世界上每个开发人员能够使用搜索作为基础来简单地解决他们最复杂的用例。通过实时和大规模提供数据，Elastic 的产品已经下载了超过 1.5 亿次累积的时间，用于构建现代搜索，日志记录，安全性，指标和分析应用程序。

技术助推力量

当今世界，技术的日新月异加剧了市场竞争力的此消彼涨过程，企业越来越重视技术创新所带来的竞争力量的增强以及由此创造的短期和长期市场利益，逐步形成以技术创新为核心的发展战略。企业之间的竞争，不仅仅是规模上的竞争，更重要的是企业间的技术创新实力的较量。

马云在云栖大会上演讲时，谈到技术对于未来的重要性，“在未来面前我们都是孩子，未来没有专家”，他认为未来发展得好的公司一定是能将互联网技术用得最好的公司。

任何一种新兴技术，都必然要经历螺旋式上升的发展轨迹，也必须符合技术生命周期的发展规律，即从概念提出、泡沫、破灭、冷静、成熟、应用兴起，再到重生与再创新。对于企业来讲，在企业方向和研发战略上，一定要把握和尊重技术产业领域的发展规律。

Shay Banon 介绍了 Elasticsearch 里的几项关键技术处于的趋势。

Shay Banon 说他及他的团队会不断在技术之路上不断创新，让 Elasticsearch 争取可以为不同的用户解决各种问题。

Elasticsearch 和阿里云合作 大步迈进中国市场

当谈及 Elasticsearch 挺进中国市场的战略时， Shay Banon 表示：“中国对我们来说是一个不断增长的市场，过去几年间，我们看到 Elasticsearch 的社区版图扩展至超过 5000 多位开发人员。中国也是全球最大的市场之一，差不多有 1.9 亿的开发者，希望这 1.9 亿开发者都能用到开源的 Elasticsearch 的产品，并且取得成功。今天 Elasticsearch 选择与阿里云合作，并配合 Elasticsearch 的实时处理能力、强大的 X-Pack 功能，如 security，alerting 和 machine learning，共同加快中国广大开发者生态的创新步伐，构建、托管及管理更多不同的应用。”除此之外，Shay Banon 认为 Elasticsearch 接下来会针对中国市场，大力推广其商业化产品 X－Pack，让越来越多的人了解与使用。

“阿里云 Elasticsearch” 现已正式上线，简单配置即可添加到客户的云计算服务之上。通过 Elasticsearch 实时搜索的能力与客户应用相结合，以 Logstash 或 Beats 将数据导入阿里云 Elasticsearch 里，使用 Kibana 仪表板把实时及历史数据可视化，加上 X-Pack 的一系列功能如 security、alerting、monitoring、reporting、Graph 分析及 machine learning，为开发人员提供一站式产品的体验。

阿里云 Elasticsearch 的新服务能让阿里巴巴的客户随心所欲地运用 Elasticserach 强大的实时搜索、采集及数据分析功能，是一站式而且主导性的解决方案。

此外，阿里云和 Elasticsearch会着力于技术提升，确保阿里云 Elasticsearch 与时并进，拥有最新的功能。在未来，日志导入功能及其他服务也将相继可用。

搜索引擎的数据挖掘优势

大数据时代，也是信息爆炸的时代，是否拥有信息已经不再重要，重要的是如何能够快速的找到所需信息，而搜索引擎在这方面有着天然优势，搜索引擎的数据挖掘将产生更加明显的效果。

很多搜索技术的改进都离不开大数据技术。搜索引擎从本质上看，就是一种典型的大数据应用。目前，搜索在大数据领域已经跨进了一大步，人们可以实时搜索到想要的信息。

根据最新的数据库引擎排名显示，Elasticsearch，Solr 和 Splunk 分别占据了数据库搜索引擎的前三位。

从趋势上来看，Elasticsearch 和 Splunk 上升明显，Elasticsearch 更是表现出了非常强劲的势头。

在生产环境记录应用的运行日志已经成为惯例，但日志需要经过处理和分析才有意义，第三方日志管理工具的出现正旨在解决这个问题。当下比较有代表性的日志管理工具有 Splunk 和 Logstash （注：Logstash 用途在于将数据插入到 Elasticsearch 和 Kibana 中可视化日志）。

Shay Banon 表示在日志分析领域，Elasticsearch 最大的竞争对手就是 Splunk ，在商业软件付钱与开源软件免费之间选择，Elasticsearch 是全世界最受欢迎的开源解决方案，而且会以灵活性，实时能力和规模地处理大量数据，所以如果你在内地问开发者，大部分开发者倾向于 Elastic Stack。

他举例, 类似于 Netflix，Facebook，Microsoft 以及 Linkedln 公司在日志基础架构上会选择运行大型 Elasticsearch 集群。此外，Elastic Stack 能够在不同范畴使用，比如欺诈检测和特定领域的业务分析，这将使 Elastic 不继扩张。

机器学习赋能用户解决复杂问题

云计算的发展，使得数据的采集、处理和分析都变得容易，大数据得以存在于各行各业各种数据体系中，人工智能因此成为了一个火爆的领域。

而其中的机器学习就是基于搜索技术建立起来的，而搜索带来的海量数据积累，又能够构建一套基于海量数据的数据统计分析，从而能够为一些应用场景下的关键决策带来指导和支撑。

Shay Banon 强调机器学习在数据搜索领域的重要价值：“以后不是跟数据讲我们要什么，而是数据主动告诉我们这边有什么，这就是机器学习的力量。

一点小小的担忧

搜索引擎知道我们的出行路线、地理位置、工作信息、日常行为模式和交际圈子，它比任何保险公司或银行都了解我们的风险状况，随着可穿戴智能设备的兴起，它也可能比医生更了解我们自身的身体状况。或者说，搜索引擎将变得比我们自己更了解自己。

这是信息时代独特的背景，对于效率的追求使我们不可避免的享受互联网搜索引擎等服务带给我们的信息服务，同时也不可避免的享受个人信息外泄的苦恼。搜索引擎的机器学习势必需要越来越多的用户信息，这与我们的隐私权存在本质上的冲突。或许，我们已经意识到这一点，但在效率面前对此无能为力。

给广大工程师的建议：

计算机世界变化的速度是惊人的。程序员被认为是最接近计算机世界的职业，几乎所有的科技新产品都得由程序员来写代码。

Shay Banon 建议广大程序员要不断地学习新的技能，并且铭记在过往使用那些技能时得到的经验。有激情，并且热爱这份职业，时刻站在终端用户的角度去评估自己所编写的软件，而不是在封闭的空间里编写代码。

除此之外，程序员还要擅于借助工具，开发过程中选择适合自己和项目开发所需要的工具。正所谓工欲善其事, 必先利其器。

写在最后：

Shay Banon 非常喜欢马云说过的这句话，“帮助年轻人，帮助弱小的人，因为小树苗也可能成长为参天大树。你将种子埋入这些年轻人的脑中，等他们成长起来，就可以改变世界。”

帮助别人，让别人强大，你才能更强大。这才是生命的意义。

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• Sequence numbers and fast recovery

• Search scalability

• Preventing full disks

• Removal of default passwords

• 优化 Profiling 的开销占用，进一步较少针对超时及查询取消的检查开销
• 提升 Percolator 的性能

• Upgrade Assistant and Rolling Upgrade Support

• Watcher UI for Threshold Based Alerts

• Experimental Kibana Query Language

• Refactoring of the Visualizations Code

• X-Pack Monitoring Email Notifications for Cluster Alerts

• Cluster Alert for X-Pack License Expiration

• New Colors to Improve Accessibility

• Full Screen Mode for Dashboard

• Pipeline Viewer

• Centrally manage configurations

• Ingest to Logstash convertor

$LS_HOME/bin/ingest-convert.sh --input file:///tmp/ingest/apache.json --output file:///tmp/ingest/apache.conf 

• Auditbeat

• New commands and configuration layout

$ metricbeat modules list

$ metricbeat modules enable redis

$ metricbeat modules disable redis

• Add Docker metadata to the Docker logs

• Internal pipeline refactoring

• Spark 2.2.0 and Stable Support for Spark Structured Streaming
• Support for new Join Fields
• Multiple Mappings and Multiple Index Reads