在我之前的文章中：-Elastic：机器学习的实践 - single metric job-Elastic：机器学习的实践 - multi metric job-Elastic：机器学习的实践 - population job我展示了如何使用 Elastic 的机器学习对异常的数据进行异常检测，比做相应的呈现。大家有没有觉得还是美中不足，那就是我们想在可视化中，比如在 dashboard 中进行展

AIOps：智能运维的未来 摘要：AIOps通过AI和机器学习技术优化IT运维，帮助团队应对云原生时代的数据爆炸、系统复杂性和快速变化三大挑战。它能自动分析海量运维数据，减少告警噪音，加速根因分析，并降低MTTR。随着生成式AI的兴起，AIOps正从解释日志、代码转换等基础功能，向具备上下文感知的智能助理演进。Elastic等平台已整合AI助理和语义搜索能力，但完全自主的运维代理仍需突破推理规划等

本文介绍了Elastic为Filebeat开发的CEL(通用表达式语言)输入扩展功能。CEL是一种非图灵完备的表达式语言，专注于安全、快速地执行条件和数据转换。文章通过GitHub API获取issues的示例，展示了CEL如何通过表达式组合实现复杂逻辑：管理状态、发起HTTP请求、处理响应并生成事件。相比传统的HTTP JSON输入，CEL输入提供了更灵活的数据收集方式，特别适合处理异构API。

如果你使用 datafeeds，则可以在分析数据之前使用运行时字段来更改数据。 你可以将一个可选的 runtime_mappings 属性添加到你的 datafeed 中，你可以在其中指定字段类型和脚本来计算自定义表达式，而不会影响你从中检索数据的索引。如果你的 datafeed 定义了运行时字段，你可以在异常检测作业中使用这些字段。 例如，你可以在一个或多个检测器的分析函数中使用运行时字段。 运

腾讯云（https://cloud.tencent.com/product/es）是基于开源搜索引擎 Elasticsearch 打造的高可用、可伸缩的云端全托管的 Elasticsearch 服务，包含 Kibana 及常用插件，并集成了安全、SQL、机器学习、告警、监控等高级特性（X-Pack）。使用腾讯云 ES，您可以快速部署、轻松管理、按需扩展您的集群，简化复杂运维操作，快速构建日志分析、

Elastic宣布AutoOps功能全面免费开放，为所有Elasticsearch用户提供自动化根因分析和性能优化。该功能通过Cloud Connect安全连接集群，实时诊断问题并提供修复建议，显著缩短故障排查时间。AutoOps能识别资源浪费、查询瓶颈等问题，帮助企业优化基础设施成本（如Tipalti实现10%成本节约）。设置仅需部署轻量级agent，无需维护额外监控设施，支持多集群统一视图和主

Elasticsearch在过滤向量搜索性能上显著优于OpenSearch，基准测试显示其吞吐量最高快8倍，召回率更高。这种优势在上下文工程系统中尤为关键，因为AI代理通常需要执行多次"检索-推理-再检索"循环，检索延迟会被放大。测试使用2000万文档的电商数据集，Elasticsearch在相同配置下平均延迟更低（如100_9000_1配置下90ms vs 687ms），吞吐

Elastic宣布AutoOps功能现已对所有自托管集群免费开放。该服务通过实时问题检测和可执行建议简化Elasticsearch运维，帮助优化性能并降低成本。不同于基础监控工具，AutoOps能自动分析根因并提供具体修复方案，支持多集群管理且无需额外基础设施。无论用户使用何种许可证类型，均可获得完整功能版本。安装过程仅需5分钟，通过轻量级agent连接ElasticCloud即可使用。AutoO

你听说过 “” 这句话吗？好吧，机器学习也是如此。就像烹饪一样，构建机器学习 (ML) 管道需要一系列精确的步骤、一点创造力以及对你正在使用的食材的充分理解。没有时间、技能或知识？或者你是否厌倦了在厨房里花费数小时手工切碎、混合和混合配料？想象一下，只需按一下按钮，就可以使整个烹饪过程自动化。这就是你可以使用 Elastic ML 监督学习作业完成的事情！就像烹饪食物处理器一样，Elasticse

在本文章中，我们将学习如何使用 Elasticsearch Hadoop 处理大量数据。 对于我们的练习，我们将使用一个简单的 Apache access 日志来表示我们的 “大数据”。 我们将学习如何编写 MapReduce 作业以使用 Hadoop 摄取文件并将其索引到 Elasticsearch 中。