Elastic Observability 8.15：AI 助手、OTel 和日志质量增强功能
作者：来自 Elastic Alex Fedotyev, Tom Grabowski, Vinay Chandrasekhar, Miguel Luna
Elastic Observability 8.15 宣布了几个关键功能：
新的和增强的原生 OpenTelemetry 功能：
- OpenTelemetry Collector 的 Elastic 分发：此版本使用户能够以最少的配置将日志和主机指标发送到 Elastic。利用 Elastic Agent 的新 OpenTelemetry (OTel) 模式，此版本将提供 OTel 原生体验，使客户能够无缝探索和监控我们 Observability 解决方案中的基础设施。
- Elastic Cloud 中对 OpenTelemetry 协议 (OTLP) 通用分析的支持：在我们的分析代理成功捐赠给 OpenTelemetry 项目后，我们增加了对 Elastic Cloud 的支持以接受 OTLP 分析数据，以补充我们在 OpenTelemetry 项目中所做的工作。
Elastic AI Assistant 增强功能：
- 带有 Gemini 1.5 Pro 模型连接器的 Google Vertex：除了 OpenAI、Microsoft Azure (GPT-4+) 和 AWS Bedrock (Claude 3.0+) 之外，我们现在还为 Elastic AI Assistant 提供了带有 Gemini 1.5 Pro 模型连接器的 Google Vertex，以实现可观察性。
- Elastic AI Assistant 知识库的自定义索引支持：利用知识库中的任何搜索索引，更灵活地为 Elastic AI Assistant 赋能。
Azure OpenAI 的大型语言模型 (LLM) 可观察性：Elastic Observability 现在可深入了解 Azure OpenAI 服务的使用情况。集成包括一个开箱即用的仪表板，可汇总服务使用情况的最相关方面，包括请求和错误率、令牌使用情况和聊天完成延迟。
数据集质量页面：此页面可帮助用户识别数据提取、索引或字段映射方面的问题，以更好地了解数据的质量，从而确保日志和其他数据集准确且完整。
Elastic Observability 8.15 现已在 Elastic Cloud 上推出 - 这是唯一一款包含最新版本所有新功能的托管 Elasticsearch 产品。你还可以下载 Elastic Stack 和我们的云编排产品 - Elastic Cloud Enterprise 和 Elastic Cloud on Kubernetes - 以获得自我管理体验。
Elastic 8.15 还有哪些新功能？查看 8.15 公告帖子了解更多信息 >>
介绍 Elastic Distro for OpenTelemetry Collector
OpenTelemetry Collector 的 Elastic 分发 现已推出公共技术预览版，为收集日志和分析主机健康状况提供无缝解决方案。
借助 Elastic Distro for OpenTelemetry Collector，用户只需单击三次即可将日志和主机指标发送到他们的 Elastic Stack。
Elastic Distro for OpenTelemetry 使用户能够：
- 收集和发送日志：使用 OpenTelemetry Collector 从各种来源收集日志数据并将其直接发送到 Elastic，然后可以在 Kibana Discover 中进行分析。
- 评估主机健康状况：利用 OpenTelemetry 主机指标接收器来监控和评估主机的性能。然后可以在 Elastic 的 Observability Hosts UI 中可视化和分析这些数据，从而深入了解主机的性能和健康状况。
Elastic Cloud 现在接受 OTLP 格式的通用分析数据
我们正在 Elastic Cloud (ESS) 中添加对 OTLP 格式通用分析的支持。此功能目前处于技术预览阶段，将使我们最近捐赠的通用分析代理的用户能够将 OTLP 与 Elastic Cloud 结合使用。
通用分析代理支持对应用程序进行持续分析，捕获详细的性能数据，现在可以将这些数据发送到 Elastic 进行深入分析。
Elastic AI Assistant 增加 Google Gemini 支持和知识库索引配置
Elastic AI Assistant 现在可以利用 Google Vertex AI 并使用 Gemini 系列模型。我们建议从 Gemini 1.5 Pro 开始使用 Elastic AI Assistant，因为 Gemini 具有较大的上下文窗口。对于在 GCP 中运行 Elastic 的用户来说，它尤其有用。
Elastic AI Assistant 8.15 中的新功能还允许用户配置任何包含已使用 Elastic Learned Sparse EncodeR (ELSER) ML 模型向量化的文档的索引，以作为 Elastic AI Assistant 知识库的一部分进行搜索。这为如何将知识库数据纳入其中以告知正在使用的任何 LLM 提供了灵活性。
LLM 可观察性：Azure OpenAI
我们很高兴地宣布 Azure OpenAI 集成现已全面上市，该集成为 Azure OpenAI 服务的性能和使用情况提供了全面的可观察性！
虽然我们已经提供了一段时间的 LLM 环境可见性，但添加 Azure OpenAI 集成后，可以更丰富地了解基于 Azure OpenAI 的应用程序的性能和使用情况，从而进一步增强 LLM 可观察性。
有关更多信息和入门信息，请参阅 Elastic Observability Labs 中的博客和用户指南！
日志数据集质量改进
Elastic Observability 中新数据集质量功能的测试版允许用户识别和隔离与日志数据质量相关的任何问题，这些问题可能在提取、解析和字段映射期间发生。通过提供所有数据集的概览，包括估计大小、提取的文档和基于降级文档的质量信息，用户可以查看随时间推移的质量趋势；识别负责任的集成、字段和数据类型；并深入了解具体问题。文档查看器还会突出显示日志提取和解析的任何问题，确保每条日志消息的数据完整性。将你的集群升级到最新版本，亲自尝试这一新体验！
SLO 历史记录和状态报告
我们添加了一些更新，使导航服务级别目标 (Service Level Objectives - SLOs) 更加容易。我们在 SLO 概览页面中引入了 “History” 选项卡，因此用户现在可以回顾任何时间段并放大查看当时 SLO 的状态，以及放大图表以细化时间段。
除了查看 SLO 的历史记录外，我们还实施了其他状态选项，以便更好地管理 SLO。新增的状态条件包括 “Stale”” 和 “No Data”，可用于查找已停止报告数据或从未开始允许用户编辑或清理的 SLO。
试用
在发行说明中阅读有关这些功能和更多内容。
现有的 Elastic Cloud 客户可以直接从 Elastic Cloud 控制台访问其中的许多功能。没有利用云上的 Elastic？开始免费试用。
本文中描述的任何功能或特性的发布和时间均由 Elastic 自行决定。任何当前不可用的功能或特性可能无法按时交付或根本无法交付。
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原文：Elastic Observability 8.15: AI Assistant, OTel, and log quality enhancements | Elastic Blog