未来的 NOC 并不取决于墙上有多少 dashboard，而取决于团队从告警到恢复服务的速度有多快。Elastic 技术栈通过统一的遥测数据接入、实时 ML 异常检测、AI Assistant 以及可扩展的 Knowledge Base，让今天的 NOC 团队已经具备了实现这一跃迁的能力。本文中的 Cisco ISE 用例只是其中一个例子。

我们如何基于使用 Elasticsearch 丰富的语音对语音交互为护理人员构建 AI 助手。Care 是一款面向护理人员的 AI 助手。在本博客中，我们将介绍它的工作原理和功能。点击原型可在找到，项目可在此处找到。在 Realtime API 发布之前，要构建语音转语音应用程序，开发人员必须自己手动连接系统。该过程很慢，反应速度不够快，无法实现自然交互。此外，捕获和转录语音不会包含太多细节和细微

摘要：Elastic AI Chat现可通过自然语言交互直接在Kibana中构建可视化仪表板。该功能基于新型Dashboards API，将复杂的JSON结构转化为类型化schema，使AI能专注于业务逻辑而非技术细节。用户可通过对话实时创建、编辑和保存仪表板，所有操作保留在统一线程中，支持团队协作复用。该技术特别适用于安全分析和SRE场景，能在紧急调查中快速生成诊断视图，并自动转化为事后复盘资料

这篇文章介绍了Elastic推出的开源工具example-mcp-dashbuilder，它能够通过自然语言指令快速创建Kibana仪表盘。该工具基于MCP架构，允许用户用简单英语描述需求，AI会自动探索Elasticsearch数据结构，编写ES|QL查询，生成交互式可视化图表，并组织成完整的仪表盘。支持6种图表类型，可自定义主题颜色，并能与现有Kibana工作流无缝集成——既可导出到Kiban

本文介绍了如何使用Elasticsearch的ES|QL查询语言分析OpenTelemetry追踪数据，解决LLM应用中的性能问题。通过三个实际案例展示了如何：1)对比模型版本的延迟和成本差异；2)识别高token消耗的prompt模板；3)将LLM延迟与GPU指标关联分析。文章详细说明了如何通过自定义span属性增强追踪数据，并利用LOOKUPJOIN将外部数据(如GPU指标和定价信息)与追踪数

最新的 LM Studio 0.3 更新使 Elastic 的安全 AI Assistant 能够更轻松、更快速地与 LM Studio 托管模型一起运行。在这篇博客中，Elastic 和 LM Studio 团队将向你展示如何在几分钟内开始使用。如果你在同一网络上或在你的机器上本地工作，则不再需要设置代理。

摘要 Elastic Cloud Serverless推出跨项目搜索(CPS)功能，允许用户通过单个查询跨隔离项目搜索数据，无需数据复制或网络对等连接。CPS采用简化的项目链接模型替代传统跨集群搜索的复杂配置，支持跨区域、跨云服务商查询，同时保持数据原始位置。新功能提供项目路由控制搜索范围，支持Kibana空间级默认设置，并通过统一身份管理确保访问安全。CPS显著降低了运维复杂性，使组织能够基于逻

本文探讨了AI代理生成Elasticsearch查询时面临的问题及解决方案。直接让LLM生成查询会导致上下文膨胀、概率性幻觉、安全风险和高基数字段处理失败等问题。作者提出将意图与执行解耦的架构：LLM仅提取搜索意图，由确定性控制平面执行查询构建。这种元数据隔离层确保了模式盲区、最小上下文、确定性执行和架构安全性。文章展示了该架构的工作流程，并指出LLM擅长自然语言理解但不适合生成结构化查询。这种受

摘要：Elastic宣布推出Google Gemini CLI扩展，使开发者能通过命令行直接访问Elasticsearch数据。该开源扩展集成了Elastic Agent Builder功能，支持自然语言查询转换为ES|QL语句，并包含模式发现、自我修正等特性。安装后用户可通过终端执行数据检索、分析等操作，还支持与本地开发环境集成。扩展提供两种使用方式：通过MCP服务器或直接curl命令交互，特别

本文介绍了如何为MCP服务器添加OpenTelemetry追踪功能，实现在Elastic APM中可视化工具调用性能。通过Elastic提供的OpenTelemetry SDK（EDOT）对Node.js MCP服务器进行插桩，开发者可以追踪工具调用的延迟、错误和性能基线。文章详细说明了MCP的OTel语义约定、工具span的包装模式，以及如何在Elastic APM中查看和分析追踪数据。特别值得