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

资讯动态medcl 发表了文章 • 1 个评论 • 2268 次浏览 • 2018-02-28 12:39 • 来自相关话题

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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。

了解更多

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。

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

Elastic Stack 6.0 发布 beta 版本啦!

资讯动态medcl 发表了文章 • 11 个评论 • 3556 次浏览 • 2017-08-09 10:29 • 来自相关话题

头条新闻:Elastic Stack 6.0 发布 beta 版本了。https://www.elastic.co/blog/el ... %3Dcn      注意啦,现在 6.0 还没 GA,不建议直接上生产环境,但是鼓励大家本地测试,和 5.0 一样,我们这次也有一个 Elastic Pioneer 活动,踊跃测试并发现 bug 的同学,可以获得 6.0 特殊纪念礼品一份,欢迎大家一起来捉虫,捉到的 Bug 直接在对应的 GitHub 上提交 issue,打上对应的版本 tag,如6.0.0-beta1 即可参与活动。
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  6.0 beta1 作为一个具备里程碑意义的版本,相比之前的 alpha 版本,又包含了哪些激动人心的新特性呢,下面我们分别来看一下吧。   Elasticsearch [下载] [6.0 Breaking Chages] https://www.elastic.co/blog/el ... eased
  • Sequence numbers and fast recovery
新的序列号机制会为每一个增删改操作分配一个顺序号,可以实现操作层面的细粒度复制,避免低效的基于索引文件的拷贝与 translog 的重做;Translog 使用新的过期机制,默认是 12 小时或者 512MB 大小,方便副本的快速恢复;该特性也为后面的跨数据中心的数据同步铺平了道路。
  • Search scalability
移除 _field_stats 接口,现在每个搜索请求多了一个轻量级的 shard prefiltering phase,提前过滤掉不需要参与实践查询的 shards,并在 shard 级别判断查询是否有效,并重写查询,只在真正有相应数据的 shard 上执行查询;新增参数 max_concurrent_shard_requests 来限制单次请求的并发分片请求数。
  • Preventing full disks
新增参数来控制当磁盘占用达到某个警戒线之后不允许继续写入;限制 Elasticsearch 的日志占用,默认按 128MB 滚动覆盖,限制 ES 总日志文件大小不超过 2GB。
  • Removal of default passwords
为了更加安全,XPack 的默认密码 changeme 去掉了,提供了相应的工具来进行配置。
  • 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
 更多改进:[Beta1 Release Notes]     Kibana [下载] [Breaking Changes] https://www.elastic.co/blog/ki ... eased
  • Upgrade Assistant and Rolling Upgrade Support
  新增的集群升级助手,属于 X-Pack 的免费功能,自动帮你诊断集群升级要处理的各种问题,支持跨大版本间滚动升级的检测。
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  • Watcher UI for Threshold Based Alerts
新增提供基于阈值的快速设置 Watcher 预警规则的 UI 界面。
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  • Experimental Kibana Query Language
引入新的 Kibana 查询语言:Kuery,支持智能提示和错误失败等丰富的特性。
  • Refactoring of the Visualizations Code
通过此次重构,开发者不再受限于只能使用 Angular 来做渲染了,以及扩展更多的灵活性,方便对 Kibana 的二次开发。
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  • X-Pack Monitoring Email Notifications for Cluster Alerts
支持设置监控的告警邮件发送。
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  • Cluster Alert for X-Pack License Expiration
证书过期现在有自动的提示了。
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  • New Colors to Improve Accessibility
改进Kibana的可用性,如导航的快捷键支持,对色盲色弱用户的友好支持等。
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  • Full Screen Mode for Dashboard
新增的全屏模式对 Dashboard 的大屏展现更加友好。
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更多详情:[6.0 Beta1 Release Notes]     Logstash [下载]  https://www.elastic.co/blog/lo ... eased
  • Pipeline Viewer
X-Pack Basic 新增的免费功能,用户可以非常直观的了解管道配置,以图形化的方式来展现,从而了解数据流向与处理逻辑,包括管道执行的各项重要指标,从而优化 Logstash 性能。
pipeline_viz2.png
  • Centrally manage configurations
用户可以方便的通过图形化 UI 集中式批量管理所有 Logstash 实例的配置文件,并动态修改生效,不需要重启和单独维护每个 Logstash 的实例。
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  • Ingest to Logstash convertor
提供一个方便将 Elasticsearch Ingest 脚本转换为 Logstash 配置文件的工具。
$LS_HOME/bin/ingest-convert.sh --input file:///tmp/ingest/apache.json --output file:///tmp/ingest/apache.conf 

   Beats [下载] [Breaking Changes] https://www.elastic.co/blog/be ... eased
  • Auditbeat
一个新的 Beat,通过将 Linux Kernel 内的各种事件统统接入到 Elastic Stack 来进行安全审计。
auditbeat-file-integrity-dashboard.png
  • New commands and configuration layout
一些常见的操作,你现在可以直接通过命令的方式来快速操作了。
$ metricbeat modules list
$ metricbeat modules enable redis
$ metricbeat modules disable redis
  • Add Docker metadata to the Docker logs
将 Docker 相关的元数据附加到日志里面,从而丰富上层的分析与应用,详情可见这篇博客:https://www.elastic.co/blog/en ... ebeat
  • Internal pipeline refactoring
Beats 在管道这一块做了大量的重构,现在不支持 1 个管道 2 个输出了。   更多详情:[Beta1 Release Notes]    ES-Hadoop [下载] https://www.elastic.co/blog/es ... eased
  • Spark 2.2.0 and Stable Support for Spark Structured Streaming
  • Support for new Join Fields
  • Multiple Mappings and Multiple Index Reads
  更多详情:[Release Notes]   上面介绍的众多特性,相信总有一个能让你动心,赶紧下载试试吧,记得反馈哦!  

Elastic Stack 5.0 正式发布

资讯动态medcl 发表了文章 • 0 个评论 • 4584 次浏览 • 2016-10-27 16:28 • 来自相关话题

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作者:Shay Banon,原文:https://www.elastic.co/blog/el ... eased  记得在 2016 年 2 月份,就在 Elastic{ON} 16 大会之后,我写了一篇标题为 [Heya, Elastic Stack and X-Pack] (https://www.elastic.co/blog/he ... -pack ) 的博客。经过了几乎整整一年的努力,中间发布了 5  个 Alpha,1 个 Beta 和一个 RC 版本,今天我们非常高兴的正式宣布发布 Elastic Stack 的 GA 正式版本。 并且,重要的是,于此同时,在我们的 [Elastic Cloud](https://www.elastic.co/cloud/as-a-service/signup ) 上面也同步进行了更新。所以如果你需要托管的 Elasticsearch 和 Kibana ,那么没有其它地方比这里更及时了。我们致力于让 Elastic Cloud 成为一个托管 Elasticsearch 的最佳场所。事实上,在正式版发布之前,我们也提供了 RC 版本方便你用于测试。 我们的团队今天正在庆祝这一时刻,我希望你能加入我们。 GA 版本今天已经可以下载了,如果要加入 Elastic 团队 11 月 3 号的线上活动,了解更多有关于本次发布和向工程师提问,请点击这里 [注册!](https://www.elastic.co/live/v5 )   在开始探索发布详情之前,我想借此机会来回顾一下有哪些背后的事情让我们走到今天。 ## 我们的社区 最近的 Elastic{ON} Tour,在每场活动的开场我会讨论我们公司过去几年的简短历史。最近一次活动的高潮是当我宣布我们的累计下载总数达到了七千五百万。当我第一次开始这个项目的时候,我希望她能够被能够被广泛使用,但是我们的社区的热情和激情总是不断的给我快乐和惊喜。 ## 先驱者计划 考虑到这一点,我想分享一下 [先驱者计划](https://www.elastic.co/blog/el ... ogram ) 的一些结果。该计划开始于一个简单的前提,你如何使用 Elastic Stack 对我们来说非常重要,不管是产品研发还是确保发布高质量的可用版本。我非常高兴的告诉大家自四月份发布的第一个Alpha版本,我们的社区一共提交了146个issue。 我们的社区是Elastic其中一个最宝贵的财产。事实上,在这次发布中讨论的最多的就是为什么命名为 "Elastic Stack"。 ## Elastic Stack 过去一年,我们收购了Packetbeat 团队,然后Beats 就诞生了。这是一个开源的用于构建轻量级数据收集的平台,可用于日志、基础设施监控指标、网络流量等数据的收集,并且以前所未有的简单方式来将数据发送至Logstash或Elasticsearch。同时我们热爱那些已经习惯于将 ELK 作为代表我们软件栈的你们,只不过加上Beats,我们不知道如何将“B”和E-L-K组合在一起。(NOTE:过去用过ELKB) 但Elastic Stack 远不只是一个名字。当我们开始发布一个周期,我们开发提交、构建、测试和发布的是一整个软件栈。这个很重要,从内部来保证兼容性。并且,对你来说,它可以帮助你提升部署速度,减少版本冲突,让开发者轻松的处理整个 Elastic Stack的兼容性问题。 ## 一场特性之旅 在我开始这篇博客之前,我打算列举每个产品的一些主要特性,但是发现好像很难确定从哪里开始和结束。我们每个产品和技术的leader 已经创建了单独的博客来讨论各自产品的特性,没人比他们更适合介绍其中的故事。 我个人,更是对其中的一些特性感到非常兴奋,相较于简单的罗列,我会提供一些简短概要并且鼓励你去阅读每个产品详细的博客。 Ingest Node Ingest Node 是Elasticsearch 的一个节点类型,允许你对数据做一些加工,比如:grok、geoip、date和其它索引(或重建)过程中的基本数据操作。 通过访问REST API的时候指定一个参数“?pipeline=x”来使用由一系列处理器(processors)构造的管道,它可用帮你对文档进行预处理,原生的在Elasticsearch内部,在索引之前做灵活的 ingest部署。这不代表要替换掉Logstash,也不会移除对Beats的需要,只为你设计数据采集架构时提供一种更加灵活的可能性。 Elasticsearch 性能 性能报告倾向于提供一个大纲,尤其是比较性的性能测试报告,基于此,我们花了很大力气来比较5.0.0 与之前发布的版本。数据现在已经可用了,这个数据也是我们用来检查和确保我们正在做正确的事情来保证性能,我们是如此的公开来避免由性能测试数字引起的所谓秘密和怀疑。事实上,不止测试结果,我们还公布了我们的硬件和配置,我们还开源了我们的工具链(叫做 [Rally](https://github.com/elastic/rally )) 和测试记录本身([Rally-Tracks](https://github.com/elastic/rally-tracks ))。 Metricbeat Metricbeat 替换 Topbeat 成为Elastic Stack里主要的收集度量指标的工具。和Topbeat一样,Metricbeat 收集和“top” 类似的诸如机器及进程的资源(CPU, memory, disk, network)统计信息。和Topbeat不同的是,Metricbeat 同时也收集其它系统的指标信息,如:Apache、HAProxy、MongoDB、MySQL、Nginx、PostgreSQL、 Redis和 Zookeeper,并且在不久的将来还会支持更多应用和系统。 Logstash 监控 API** - 这是一个新的监控特性提供Logstash 管道及其插件在运行时的可视状态。这个组件收集Logstash处理你数据的各种操作性统计指标信息,所有的这些信息都可通过简单的API来进行查询。 Timelion 以前以re{Search} 项目介绍过,现在Timelion 作为Kibana原生的核心组件可直接可用。Timelion 提供一个查询表达式和可视化类型让你探索基于时间的数据。 再列举几个,诸如BKD 树、scaled_float 和 half_float ,我们投入了大量的精力到 [Elasticsearch 可靠性](https://www.elastic.co/guide/e ... .html ) 中,另外Kibana惊艳的重新设计(我从来不知道我们以前有这么讨厌这些边框直到移除), Beats 支持的Kafaka输出,等等,还有很多很多。 这是一个非常大的版本发布,非常有必要阅读相关独立的博客来了解更多范围内的改进。 ## X-Pack 在Elastic 我们热爱扩展。太多我们构建的东西我们给他们起了非常有趣的名字,如:Shield、Marvel和Watcher,作为提供给我们客户的额外的插件,独立闭源但没限制开源部分的能力的特性,随着后面又增加了Graph 和Reporting,安装流程也变得困难和困惑。 来和X-Pack 打个招呼吧! 一个包含了security、alerting、monitoring & management、reporting和graph 能力的Elastic Stack的插件。我们对5.0的工程不仅限于Elastic Stack,同时也包括给X-Pack 添加如下:
  1. Kibana里的管理和监控的UI界面
  2. Kibana里创建用户和角色的UI界面
  3. 非常简化的安装流程
X-Pack 可以试用,同时提供商业和免费(基本)授权证书选项。我们尤其兴奋的将X-Pack的某些特性开放出来免费使用,详细请见 [Subscriptions](https://www.elastic.co/subscriptions ) 页。 ## 放在最后 我敬畏发布此次版本所做的所有努力,来自我们社区和客户的共同参与,以及为了将来发布所做的一系列背地里的工作。一如既往,理解一个版本的最好方式就是去体验它。      

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

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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 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@reidycommunications.com

(415) 531-1449

亚太地区 Jeff Yoshimura

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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。

媒体联系人:

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Reidy Communications for Elastic

Michael@reidycommunications.com

(415) 531-1449

亚太地区 Jeff Yoshimura

Communications @ Elastic

pr@elastic.co

Elastic Stack 6.0 发布 beta 版本啦!

资讯动态medcl 发表了文章 • 11 个评论 • 3556 次浏览 • 2017-08-09 10:29 • 来自相关话题

头条新闻:Elastic Stack 6.0 发布 beta 版本了。https://www.elastic.co/blog/el ... %3Dcn      注意啦,现在 6.0 还没 GA,不建议直接上生产环境,但是鼓励大家本地测试,和 5.0 一样,我们这次也有一个 Elastic Pioneer 活动,踊跃测试并发现 bug 的同学,可以获得 6.0 特殊纪念礼品一份,欢迎大家一起来捉虫,捉到的 Bug 直接在对应的 GitHub 上提交 issue,打上对应的版本 tag,如6.0.0-beta1 即可参与活动。
DGu1frNXoAEVYlM.jpg
  6.0 beta1 作为一个具备里程碑意义的版本,相比之前的 alpha 版本,又包含了哪些激动人心的新特性呢,下面我们分别来看一下吧。   Elasticsearch [下载] [6.0 Breaking Chages] https://www.elastic.co/blog/el ... eased
  • Sequence numbers and fast recovery
新的序列号机制会为每一个增删改操作分配一个顺序号,可以实现操作层面的细粒度复制,避免低效的基于索引文件的拷贝与 translog 的重做;Translog 使用新的过期机制,默认是 12 小时或者 512MB 大小,方便副本的快速恢复;该特性也为后面的跨数据中心的数据同步铺平了道路。
  • Search scalability
移除 _field_stats 接口,现在每个搜索请求多了一个轻量级的 shard prefiltering phase,提前过滤掉不需要参与实践查询的 shards,并在 shard 级别判断查询是否有效,并重写查询,只在真正有相应数据的 shard 上执行查询;新增参数 max_concurrent_shard_requests 来限制单次请求的并发分片请求数。
  • Preventing full disks
新增参数来控制当磁盘占用达到某个警戒线之后不允许继续写入;限制 Elasticsearch 的日志占用,默认按 128MB 滚动覆盖,限制 ES 总日志文件大小不超过 2GB。
  • Removal of default passwords
为了更加安全,XPack 的默认密码 changeme 去掉了,提供了相应的工具来进行配置。
  • 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
 更多改进:[Beta1 Release Notes]     Kibana [下载] [Breaking Changes] https://www.elastic.co/blog/ki ... eased
  • Upgrade Assistant and Rolling Upgrade Support
  新增的集群升级助手,属于 X-Pack 的免费功能,自动帮你诊断集群升级要处理的各种问题,支持跨大版本间滚动升级的检测。
issue_1619_2.png
  • Watcher UI for Threshold Based Alerts
新增提供基于阈值的快速设置 Watcher 预警规则的 UI 界面。
Snip20170809_9.png
  • Experimental Kibana Query Language
引入新的 Kibana 查询语言:Kuery,支持智能提示和错误失败等丰富的特性。
  • Refactoring of the Visualizations Code
通过此次重构,开发者不再受限于只能使用 Angular 来做渲染了,以及扩展更多的灵活性,方便对 Kibana 的二次开发。
issue_11786_0.JPG
  • X-Pack Monitoring Email Notifications for Cluster Alerts
支持设置监控的告警邮件发送。
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  • Cluster Alert for X-Pack License Expiration
证书过期现在有自动的提示了。
image_(3).png
  • New Colors to Improve Accessibility
改进Kibana的可用性,如导航的快捷键支持,对色盲色弱用户的友好支持等。
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Snip20170809_10.png
  • Full Screen Mode for Dashboard
新增的全屏模式对 Dashboard 的大屏展现更加友好。
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更多详情:[6.0 Beta1 Release Notes]     Logstash [下载]  https://www.elastic.co/blog/lo ... eased
  • Pipeline Viewer
X-Pack Basic 新增的免费功能,用户可以非常直观的了解管道配置,以图形化的方式来展现,从而了解数据流向与处理逻辑,包括管道执行的各项重要指标,从而优化 Logstash 性能。
pipeline_viz2.png
  • Centrally manage configurations
用户可以方便的通过图形化 UI 集中式批量管理所有 Logstash 实例的配置文件,并动态修改生效,不需要重启和单独维护每个 Logstash 的实例。
Snip20170809_11.png
  • Ingest to Logstash convertor
提供一个方便将 Elasticsearch Ingest 脚本转换为 Logstash 配置文件的工具。
$LS_HOME/bin/ingest-convert.sh --input file:///tmp/ingest/apache.json --output file:///tmp/ingest/apache.conf 

   Beats [下载] [Breaking Changes] https://www.elastic.co/blog/be ... eased
  • Auditbeat
一个新的 Beat,通过将 Linux Kernel 内的各种事件统统接入到 Elastic Stack 来进行安全审计。
auditbeat-file-integrity-dashboard.png
  • New commands and configuration layout
一些常见的操作,你现在可以直接通过命令的方式来快速操作了。
$ metricbeat modules list
$ metricbeat modules enable redis
$ metricbeat modules disable redis
  • Add Docker metadata to the Docker logs
将 Docker 相关的元数据附加到日志里面,从而丰富上层的分析与应用,详情可见这篇博客:https://www.elastic.co/blog/en ... ebeat
  • Internal pipeline refactoring
Beats 在管道这一块做了大量的重构,现在不支持 1 个管道 2 个输出了。   更多详情:[Beta1 Release Notes]    ES-Hadoop [下载] https://www.elastic.co/blog/es ... eased
  • Spark 2.2.0 and Stable Support for Spark Structured Streaming
  • Support for new Join Fields
  • Multiple Mappings and Multiple Index Reads
  更多详情:[Release Notes]   上面介绍的众多特性,相信总有一个能让你动心,赶紧下载试试吧,记得反馈哦!  

Elastic Stack 5.0 正式发布

资讯动态medcl 发表了文章 • 0 个评论 • 4584 次浏览 • 2016-10-27 16:28 • 来自相关话题

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作者:Shay Banon,原文:https://www.elastic.co/blog/el ... eased  记得在 2016 年 2 月份,就在 Elastic{ON} 16 大会之后,我写了一篇标题为 [Heya, Elastic Stack and X-Pack] (https://www.elastic.co/blog/he ... -pack ) 的博客。经过了几乎整整一年的努力,中间发布了 5  个 Alpha,1 个 Beta 和一个 RC 版本,今天我们非常高兴的正式宣布发布 Elastic Stack 的 GA 正式版本。 并且,重要的是,于此同时,在我们的 [Elastic Cloud](https://www.elastic.co/cloud/as-a-service/signup ) 上面也同步进行了更新。所以如果你需要托管的 Elasticsearch 和 Kibana ,那么没有其它地方比这里更及时了。我们致力于让 Elastic Cloud 成为一个托管 Elasticsearch 的最佳场所。事实上,在正式版发布之前,我们也提供了 RC 版本方便你用于测试。 我们的团队今天正在庆祝这一时刻,我希望你能加入我们。 GA 版本今天已经可以下载了,如果要加入 Elastic 团队 11 月 3 号的线上活动,了解更多有关于本次发布和向工程师提问,请点击这里 [注册!](https://www.elastic.co/live/v5 )   在开始探索发布详情之前,我想借此机会来回顾一下有哪些背后的事情让我们走到今天。 ## 我们的社区 最近的 Elastic{ON} Tour,在每场活动的开场我会讨论我们公司过去几年的简短历史。最近一次活动的高潮是当我宣布我们的累计下载总数达到了七千五百万。当我第一次开始这个项目的时候,我希望她能够被能够被广泛使用,但是我们的社区的热情和激情总是不断的给我快乐和惊喜。 ## 先驱者计划 考虑到这一点,我想分享一下 [先驱者计划](https://www.elastic.co/blog/el ... ogram ) 的一些结果。该计划开始于一个简单的前提,你如何使用 Elastic Stack 对我们来说非常重要,不管是产品研发还是确保发布高质量的可用版本。我非常高兴的告诉大家自四月份发布的第一个Alpha版本,我们的社区一共提交了146个issue。 我们的社区是Elastic其中一个最宝贵的财产。事实上,在这次发布中讨论的最多的就是为什么命名为 "Elastic Stack"。 ## Elastic Stack 过去一年,我们收购了Packetbeat 团队,然后Beats 就诞生了。这是一个开源的用于构建轻量级数据收集的平台,可用于日志、基础设施监控指标、网络流量等数据的收集,并且以前所未有的简单方式来将数据发送至Logstash或Elasticsearch。同时我们热爱那些已经习惯于将 ELK 作为代表我们软件栈的你们,只不过加上Beats,我们不知道如何将“B”和E-L-K组合在一起。(NOTE:过去用过ELKB) 但Elastic Stack 远不只是一个名字。当我们开始发布一个周期,我们开发提交、构建、测试和发布的是一整个软件栈。这个很重要,从内部来保证兼容性。并且,对你来说,它可以帮助你提升部署速度,减少版本冲突,让开发者轻松的处理整个 Elastic Stack的兼容性问题。 ## 一场特性之旅 在我开始这篇博客之前,我打算列举每个产品的一些主要特性,但是发现好像很难确定从哪里开始和结束。我们每个产品和技术的leader 已经创建了单独的博客来讨论各自产品的特性,没人比他们更适合介绍其中的故事。 我个人,更是对其中的一些特性感到非常兴奋,相较于简单的罗列,我会提供一些简短概要并且鼓励你去阅读每个产品详细的博客。 Ingest Node Ingest Node 是Elasticsearch 的一个节点类型,允许你对数据做一些加工,比如:grok、geoip、date和其它索引(或重建)过程中的基本数据操作。 通过访问REST API的时候指定一个参数“?pipeline=x”来使用由一系列处理器(processors)构造的管道,它可用帮你对文档进行预处理,原生的在Elasticsearch内部,在索引之前做灵活的 ingest部署。这不代表要替换掉Logstash,也不会移除对Beats的需要,只为你设计数据采集架构时提供一种更加灵活的可能性。 Elasticsearch 性能 性能报告倾向于提供一个大纲,尤其是比较性的性能测试报告,基于此,我们花了很大力气来比较5.0.0 与之前发布的版本。数据现在已经可用了,这个数据也是我们用来检查和确保我们正在做正确的事情来保证性能,我们是如此的公开来避免由性能测试数字引起的所谓秘密和怀疑。事实上,不止测试结果,我们还公布了我们的硬件和配置,我们还开源了我们的工具链(叫做 [Rally](https://github.com/elastic/rally )) 和测试记录本身([Rally-Tracks](https://github.com/elastic/rally-tracks ))。 Metricbeat Metricbeat 替换 Topbeat 成为Elastic Stack里主要的收集度量指标的工具。和Topbeat一样,Metricbeat 收集和“top” 类似的诸如机器及进程的资源(CPU, memory, disk, network)统计信息。和Topbeat不同的是,Metricbeat 同时也收集其它系统的指标信息,如:Apache、HAProxy、MongoDB、MySQL、Nginx、PostgreSQL、 Redis和 Zookeeper,并且在不久的将来还会支持更多应用和系统。 Logstash 监控 API** - 这是一个新的监控特性提供Logstash 管道及其插件在运行时的可视状态。这个组件收集Logstash处理你数据的各种操作性统计指标信息,所有的这些信息都可通过简单的API来进行查询。 Timelion 以前以re{Search} 项目介绍过,现在Timelion 作为Kibana原生的核心组件可直接可用。Timelion 提供一个查询表达式和可视化类型让你探索基于时间的数据。 再列举几个,诸如BKD 树、scaled_float 和 half_float ,我们投入了大量的精力到 [Elasticsearch 可靠性](https://www.elastic.co/guide/e ... .html ) 中,另外Kibana惊艳的重新设计(我从来不知道我们以前有这么讨厌这些边框直到移除), Beats 支持的Kafaka输出,等等,还有很多很多。 这是一个非常大的版本发布,非常有必要阅读相关独立的博客来了解更多范围内的改进。 ## X-Pack 在Elastic 我们热爱扩展。太多我们构建的东西我们给他们起了非常有趣的名字,如:Shield、Marvel和Watcher,作为提供给我们客户的额外的插件,独立闭源但没限制开源部分的能力的特性,随着后面又增加了Graph 和Reporting,安装流程也变得困难和困惑。 来和X-Pack 打个招呼吧! 一个包含了security、alerting、monitoring & management、reporting和graph 能力的Elastic Stack的插件。我们对5.0的工程不仅限于Elastic Stack,同时也包括给X-Pack 添加如下:
  1. Kibana里的管理和监控的UI界面
  2. Kibana里创建用户和角色的UI界面
  3. 非常简化的安装流程
X-Pack 可以试用,同时提供商业和免费(基本)授权证书选项。我们尤其兴奋的将X-Pack的某些特性开放出来免费使用,详细请见 [Subscriptions](https://www.elastic.co/subscriptions ) 页。 ## 放在最后 我敬畏发布此次版本所做的所有努力,来自我们社区和客户的共同参与,以及为了将来发布所做的一系列背地里的工作。一如既往,理解一个版本的最好方式就是去体验它。