Elastic Blog - Elasticsearch, Kibana, and ELK Stack
·
Elastic 可观察性 8.15：AI 助手、OTel 和日志质量增强
💡
原文英文，约1400词，阅读约需5分钟。
📝
内容提要
Elastic Observability 8.15发布了新功能，包括对OpenTelemetry的支持、Google Vertex AI集成和数据集质量监测，提升了日志数据的收集与分析能力。此外，Elastic AI助手现支持多种大型语言模型，增强了对Azure OpenAI服务的可观察性。
🎯
关键要点
- Elastic Observability 8.15发布了对OpenTelemetry的支持，允许用户以最小配置将日志和主机指标发送到Elastic。
- Elastic Cloud现在支持OpenTelemetry协议（OTLP）通用分析，增强了对数据分析的能力。
- Elastic AI助手新增对Google Vertex AI的支持，用户可以使用Gemini 1.5 Pro模型连接器。
- Elastic Observability提供了Azure OpenAI服务的深度可观察性，包括请求和错误率、令牌使用情况和聊天完成延迟的仪表板。
- 数据集质量页面帮助用户识别数据摄取、索引或字段映射中的问题，以确保日志和其他数据集的准确性和完整性。
- Elastic Observability 8.15现已在Elastic Cloud上提供，用户可以通过简单的步骤收集和分析日志。
❓
延伸问答
Elastic Observability 8.15的新功能有哪些？
Elastic Observability 8.15发布了对OpenTelemetry的支持、Google Vertex AI集成和数据集质量监测等新功能。
如何使用OpenTelemetry将日志发送到Elastic？
用户可以通过最小配置使用Elastic的OpenTelemetry Collector将日志和主机指标发送到Elastic。
Elastic AI助手支持哪些大型语言模型？
Elastic AI助手现在支持Google Vertex AI的Gemini 1.5 Pro模型、OpenAI、Microsoft Azure和AWS Bedrock等多个大型语言模型。
数据集质量页面的作用是什么？
数据集质量页面帮助用户识别数据摄取、索引或字段映射中的问题，以确保日志和其他数据集的准确性和完整性。
Elastic Cloud如何增强数据分析能力？
Elastic Cloud现在支持OpenTelemetry协议（OTLP）通用分析，增强了对数据分析的能力。
如何查看Azure OpenAI服务的使用情况？
Elastic Observability提供了一个仪表板，展示Azure OpenAI服务的请求和错误率、令牌使用情况和聊天完成延迟等信息。
➡️
