作者：Gagan Singh
我们很高兴地宣布，Elastic® 连续第三年被评为 2023 年 Gartner 应用程序性能监控 (APM) 和可观测性魔力象限中的远见者。
Elastic 因其愿景的完整性和执行能力而受到认可
我们相信，Elastic 被认可为远见者，验证了 Elastic Observability 的全栈可观测能力。 从日志分析开始，Elastic 在 APM、基于 SLO（Sevice Level Objective） 的警报和数字体验监测（包括合成监测 - Sythetic monitoring）上进行了开发和创新，并具有预计即将普遍推出的通用分析（Universal Profiling）等附加功能，所有这些都在经过验证的 AI 上运行增强的 Elasticsearch® 平台。
Elastic 客户受益于以下差异化功能：
- Fleet 和 Elastic Agent：Elastic 使管理员能够通过中央管理控制台轻松管理代理，并能够与自动化工具集成。 此功能简化了 Elastic Agent 的持续管理和更新。
- 开放且灵活：Elastic 提供了一个开放且灵活的平台，能够摄取具有高维度和基数的运营和业务数据，从而更轻松地连接各个点、提供上下文并了解应用程序性能变化的影响。
- 部署选择：Elastic 的架构前提是客户的数据是他们自己的数据，随着企业采用混合和多云方法，他们应该有能力使数据接近其运营。 Elastic 使客户能够在三大云提供商（Amazon Web Services、Microsoft Azure 和 Google Cloud）的 50 多个区域托管 Elastic Observability。 这种灵活性允许数据隐私和治理，而强大的跨集群搜索和复制功能使得能够在联合模型中搜索任何数据，而无需跨边界移动数据。
最近的 Elastic Observability 版本继续支持更深入地了解客户体验，并增加对云原生监控和分析的支持。 一些亮点包括：
- 基于 GitOps 的合成监测，使 Playwright 脚本能够在 CI/CD 管道工具（例如 GitHub Actions、GitLab 等）中使用
- 直接从 Amazon Kinesis Data Firehose 提取，以加快获得洞察的速度
- Elastic APM 中对 Azure 函数的分布式跟踪支持
- 监控对 Google Kubernetes Engine (GKE) Autopilot 的支持
专注于为客户创造持久价值
可观察性是一个不断发展的市场，我们相信 Elastic 正在真正构建一个战略平台，为我们的客户提供持久的价值。 这一愿景得到了客户对 Elastic Observability 功能的采用和标准化、活跃的 Elastic 社区以及强劲的财务业绩的验证。 让我们考虑一下其中一些真正独特和创新的功能，这些功能使我们成为可观察性领域的长期供应商。
- Elastic 是业内下载次数最多的软件之一，下载量超过 40 亿次，GitHub 星数超过 103K。 ELK Stack 的强大功能让用户可以从我们的免费开放发行版开始，通过采用日志记录、APM、基础设施等有机地发展为 Elastic 的大规模部署。
- 我们简单而灵活的定价模型让用户可以尝试并采用额外的可观察性功能，并使大多数客户能够在其开发、QA 和生产环境中获得完整 (100%) 的可观察性覆盖。
- Elastic Common Schema (ECS) 是经过验证的开放式通用架构，自 2019 年以来由 Elastic 社区开发并采用，已允许数千家企业将该架构扩展到与其业务相关的内容。 2023 年 4 月，Elastic 宣布将 Elastic Common Schema (ECS) 贡献给 OpenTelemetry (OTel)，以加速日志和安全事件以及指标和跟踪在社区内的采用。 通过我们对 OTel 项目的贡献和合作，我们希望推动 OTel 在行业中的加速采用。 Enterprise Management Associates (EMA) 分析师 Torsten Volk 表示：“ECS 和 OpenTelemetry 之间的合作堪称天作之合。 ECS 解决了真正可见性和可观察性的最关键瓶颈：为所有遥测数据创建和维护通用数据模型。”
- Elastic 多年来一直在人工智能和机器学习功能方面进行投资，能够将机器学习应用于所有数据类型，包括日志、指标、跟踪和事件。 我们的 AIOps 功能由有监督和无监督的特定领域模型提供支持，可加速异常检测和根本原因分析。 客户可以灵活地使用和定制我们的开箱即用模型或携带自己的预训练模型。 Elastic 还一直投资于自然语言处理 (NLP) 和矢量搜索等功能，并于最近推出了 Elasticsearch Relevance Engine™ (ESRE™)。 ESRE 为开发人员提供了一整套复杂的检索算法，用于构建高度相关的 AI 搜索应用程序，包括针对存储进行优化的矢量数据库、与大型语言模型 (LLM) 集成以实现生成 AI 体验的能力等等。 Elastic 的 AI Assistant 是一款特定于网络安全领域的应用程序，可用于警报调查、事件响应和查询生成。 它建立在基础 ESRE 技术的基础上，并由生成式 AI 提供支持，并且很快就会扩展到可观察性。
Gartner Peer Insights™ 上的 Elastic 评论还包括以下评论：
可观察性是一段旅程，使用 Elastic 会让一切变得更加轻松。 “这是一套非常好的开箱即用的可观察性工具，但需要一些工作、规划和改进才能正确完成，这是预期的。” （阅读完整评论。）
强大而高效的可观测性解决方案。 “市场上最好的可观测性解决方案之一。 它非常灵活，易于设置。 它涵盖了重要的可观察性支柱（例如）集中式日志、回溯、APM。 在处理大量数据时具有出色的性能和响应时间。” （阅读完整评论。）
“它是一个非常强大的工具，可以深入了解他们的应用程序和 IT 系统。这套综合套件可以一起或独立地提供监控、日志记录和跟踪解决方案。对于需要有效方式来监控其运营和运营的企业来说，Elastic Observability 是一个绝佳的选择。了解他们的表现如何。” （阅读完整评论。）
我们感谢我们的客户继续采用 Elastic Observability 来获取业务和运营数据、打破孤岛、推动工具整合并实现端到端混合和多云可见性。 Elastic 能够可视化和分析上下文中的所有数据，并跨日志、指标和跟踪进行关联，与复杂的开箱即用机器学习和异常检测相结合，可以更快地检测和解决问题。 随着技术不断改变我们开展业务的方式，Elastic 不断创新，我们相信，基于 AI 支持的 Elasticsearch 平台构建的 Elastic Observability 将继续为我们的客户带来长期价值。
下载 2023 年 Gartner 魔力象限 APM 和可观测性报告。
本文中描述的任何特性或功能的发布和时间安排均由 Elastic 自行决定。 当前不可用的任何特性或功能可能无法按时交付或根本无法交付。
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Gartner，“APM 和可观察性魔力象限”Gregg Siegfried、Mrudula Bangera、Matt Crossley、Padraig Byrne，2023 年 7 月 5 日
该图由 Gartner, Inc. 作为较大研究文件的一部分发布，应在整个文件的背景下进行评估。 Gartner 文档可根据 Elastic 的要求提供。
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