快速搜索高基數(shù)類數(shù)據(jù)
借助維度、標(biāo)簽、基數(shù)和字段隨心所欲地運行。Elastic 不會限制或規(guī)定您瀏覽數(shù)據(jù)的方式。相反，您可以按自己喜歡的任何方式和順序，在您喜歡的可視化圖形中連續(xù)、快速、大規(guī)模地瀏覽屬性（主機名稱、IP 地址、標(biāo)簽）。不僅如此，Beats 和相應(yīng)的模塊能夠為您完成收集、解析和標(biāo)記工作。它們還能創(chuàng)建儀表板和 Machine Learning 任務(wù)。
適用于時序數(shù)據(jù)的Elasticsearch
我們不局限于倒排索引。我們還創(chuàng)建了新的數(shù)據(jù)類型，實現(xiàn)了 BKD 樹，并添加了列存儲；所有這些都能生成更高效的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，從而加快搜索速度，減少內(nèi)存使用，并降低磁盤使用率。換句話說，您能夠以驚人的速度訪問 PB 級數(shù)據(jù)的字段和值。
分析并強化您的Prometheus 指標(biāo)
將數(shù)百個 Prometheus 實例的數(shù)據(jù)整合到一起，針對散布在地球各處的終端獲得全局視圖。將來自 Prometheus 的指標(biāo)與 Elasticsearch 中的日志和 APM 數(shù)據(jù)集中到一起，在 Kibana 中進(jìn)行統(tǒng)一分析。您既可以將 Metricbeat 連接到 Prometheus 服務(wù)器，也可以直接連到 Prometheus 導(dǎo)出器。
深入了解您的指標(biāo)
通過與您的拓?fù)浼軜?gòu)一致的視角，重新審視您的基礎(chǔ)設(shè)施。按 CPU、內(nèi)存和網(wǎng)絡(luò)流量深入研究目前和過往的表現(xiàn)。然后在 Metrics Explorer 中查看更細(xì)粒度的結(jié)果，并基于您選擇的匯總方法創(chuàng)建時序型圖表。選擇希望繪制的字段，將數(shù)據(jù)分割到子圖表中，添加可選篩選條件，然后在 Time Series Visual Builder（時序可視化生成器）中改進(jìn)您的可視化。
全文搜索整合APM
查找并修復(fù)代碼中存在的問題歸根結(jié)底就是搜索。我們的專用 UI 能夠讓您識別瓶頸并在代碼層面準(zhǔn)確定位到存在問題的地方。因此，您能夠編寫更好、更高效的代碼，進(jìn)而幫助您加快“開發(fā)-測試-部署”周期，讓您的應(yīng)用程序運行更快，客戶體驗更佳。
借助服務(wù)地圖連點成線
在單一的清晰視圖中，直觀地查看您的服務(wù)間的聯(lián)系。了解它們在重點 KPI 方面表現(xiàn)如何，然后放大至具體服務(wù)以確定存在的阻礙。從這里開始調(diào)查中斷事件，分析影響，并采取行動以針對您的所有服務(wù)優(yōu)化性能。
分布式跟蹤整合所有系統(tǒng)
納悶?zāi)恼埱笫侨绾瘟鹘?jīng)整個基礎(chǔ)架構(gòu)的？通過分布式跟蹤將所有內(nèi)容整合到一起，清晰查看您的各項服務(wù)之間的交互情況。查看利用了哪些消息傳遞框架（例如 Kafka），然后對所有這些框架的服務(wù)調(diào)用操作進(jìn)行可視化，找到路徑中何處存在潛在問題，并精準(zhǔn)確定需加以優(yōu)化的組件。
通過ML功能檢測響應(yīng)時間
從 Kibana 中的 APM 應(yīng)用直接創(chuàng)建任務(wù)。通過 Machine Learning 功能（此功能可自動對您的數(shù)據(jù)建模）查找異常行為和存在問題的部分。
及時警報積極應(yīng)對
我們的儀表板十分美觀，但有時候您很可能還需要關(guān)注其他方面。通過我們的 Alerting 功能，隨時了解代碼的運行表現(xiàn)?？梢赃x擇在遇到問題時接收電子郵件通知，也可以選擇在一切運行正常時接收 Slack 通知。
支持主流編程語言
Elastic APM 針對多頁和單頁應(yīng)用程序支持 Java、Go、Node.js、Python、Ruby、.NET 和 Real User Monitoring (JavaScript)，而且未來還會支持更多編程語言。如果已使用 Jaeger 對您的應(yīng)用進(jìn)行插樁，則您可以借助我們免費的開源代理直接將這些痕跡流式傳輸?shù)?Elastic APM 中。沒有找到所需的內(nèi)容？自行構(gòu)建或利用開源社區(qū)。
公司特色服務(wù)包括數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、加載ETL工具開發(fā)，主數(shù)據(jù)管理，云原生應(yīng)用開發(fā)，ESB企業(yè)總線實施，大數(shù)據(jù)計算集群監(jiān)控管理，邊緣計算平臺構(gòu)建等。從數(shù)據(jù)端的采集到計算分析及機器學(xué)習(xí)模型建立，到最終的業(yè)務(wù)應(yīng)用分析全生命周期的大數(shù)據(jù)云計算應(yīng)用實施。
應(yīng)用性能監(jiān)控（Application Performance Monitoring，APM），是對應(yīng)用程序性能和可用性的監(jiān)視和管理。 APM努力檢測和診斷復(fù)雜的應(yīng)用程序性能問題，以維持預(yù)期的服務(wù)等級。 查看案例
應(yīng)用性能監(jiān)控（Application Performance Monitoring，APM），是對應(yīng)用程序性能和可用性的監(jiān)視和管理。 APM努力檢測和診斷復(fù)雜的應(yīng)用程序性能問題，以維持預(yù)期的服務(wù)等級。
GIS 交通 v2x 智慧交通 智慧城市 道路監(jiān)測
建設(shè)面向交叉口、路段、道路、區(qū)域不同空間維度的標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)體系，形成標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)庫，提升指標(biāo)監(jiān)測權(quán)威性?；诘讓臃治鲋笜?biāo)，構(gòu)建交通流態(tài)勢、違法態(tài)勢、事故態(tài)勢、天氣態(tài)勢業(yè)務(wù)模型，形成對交通流、交通違法、交通事故、天氣的基礎(chǔ)評價，作為分析評價系統(tǒng)的基礎(chǔ)能力。交通流態(tài)勢下基于多維指標(biāo)體系的核心應(yīng)用，通過監(jiān)測指標(biāo)變化，展示交叉口、路段、道路、區(qū)域的運行狀態(tài)。（1）交叉口運行監(jiān)測在交叉口維度下，通過服務(wù)水平、飽和度···
查看詳情為汽車零部件生產(chǎn)行業(yè)構(gòu)建的一套工廠 KPI報表自動化管理系統(tǒng)，以取代三級手工錄入現(xiàn)狀，提升工作效率。系統(tǒng)部署在內(nèi)網(wǎng)中，支持員工及管理人員PC端登錄和會議室大屏展示能力，直觀高效的取代各個層級手工重復(fù)錄入的工作。系統(tǒng)采用Python3.8開發(fā)語言，Django3框架開發(fā)基于Web的應(yīng)用系統(tǒng)， 數(shù)據(jù)庫為SQL Server 2016 Express版本。系統(tǒng)基于公司自主研發(fā)的快速開發(fā)平臺而構(gòu)建，前后端分離技術(shù)。軟件功能包括AD域統(tǒng)一登錄，組織結(jié)構(gòu)及角色···
查看詳情為3C制造行業(yè)設(shè)計開發(fā)一套供應(yīng)商訂單管理系統(tǒng)。系統(tǒng)支持傳統(tǒng)訂單方式的采購。ERP中的采購訂單（PO）以電子訂單方式在系統(tǒng)中發(fā)布、處理，供應(yīng)商通過系統(tǒng)進(jìn)行電子訂單的確認(rèn)，修改和送貨。系統(tǒng)支持JIT的采購方式。由企業(yè)的生產(chǎn)投料計劃和庫存信息直接自動生成對每個供應(yīng)商的原料供應(yīng)計劃，雙方對供貨計劃進(jìn)行協(xié)商確定，供應(yīng)商按供貨計劃進(jìn)行連續(xù)生產(chǎn)送貨，直接滿足企業(yè)的生產(chǎn)需要。系統(tǒng)支持VMI/Consignment的采購供應(yīng)模式。企業(yè)在生產(chǎn)···
查看詳情數(shù)據(jù)倉庫 企業(yè)信息化 制藥 ETL 數(shù)據(jù)集成
SSIS（SQL Server Integration Services）是Microsoft SQL Server的一個組件，用于數(shù)據(jù)集成、轉(zhuǎn)換和加載（ETL）過程。ETL代表提?。‥xtraction）、轉(zhuǎn)換（Transformation）和加載（Loading），它是將數(shù)據(jù)從各種源系統(tǒng)提取出來，經(jīng)過必要的清洗、轉(zhuǎn)換和聚合后，加載到目標(biāo)系統(tǒng)中的過程。SSIS提供了一個平臺和工具集，用于創(chuàng)建、管理和執(zhí)行數(shù)據(jù)處理任務(wù)。它允許用戶從不同的數(shù)據(jù)源中提取數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換、清洗和加載，然后將數(shù)···
查看詳情大數(shù)據(jù) 用戶行為分析 智能推薦 海量數(shù)據(jù) 云原生
用戶行為分析平臺是一種針對電信運營商用戶行為數(shù)據(jù)的分析和挖掘平臺。該平臺通過收集、處理和分析用戶在使用電信服務(wù)過程中產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)，幫助運營商深入了解用戶的行為習(xí)慣、需求偏好和消費模式，從而優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計、提升用戶體驗、增強市場競爭力。運營商用戶行為分析平臺的主要功能包括：數(shù)據(jù)收集：平臺通過部署在各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集工具，實時收集用戶的通信記錄、上網(wǎng)行為、消費記錄等各類數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)處理：平臺具備強大···
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