Гулять так гулять!
Вышел ElasticSearch 9.3
Elastic Workflows теперь доступен в режиме предварительной версии. Эта штука реализует автоматизацию рабочих процессов в Elasticsearch.
Elastic Agent Builder теперь GA. Предоставляет набор возможностей на основе искусственного интеллекта, позволяющих разработчикам напрямую взаимодействовать с данными Elasticsearch и упростить разработку пользовательских агентов ИИ.
Три модели Jina AI (jina-embeddings-v3, jina-reranker-v2-base-multilingual и jina-reranker-v3) теперь GA через Elastic Inference Service (EIS). Обеспечивают быструю, ускоренную на графическом процессоре многоязычную эмбеддинговую обработку и высокоточную переранжировку.
Ускоренная на графическом процессоре векторная индексация появилась в качестве предварительной версии. Благодаря интеграции с NVIDIA cuVS — библиотеки с открытым исходным кодом для работы на графических процессорах, векторный поиск и кластеризация данных позволяет юзерам on-prem Elasticsearch ускорить индексирование данных с помощью графических процессоров NVIDIA.
Подробности в блоге Elastic
@elasticstack_ru
Вышел ElasticSearch 9.3
Elastic Workflows теперь доступен в режиме предварительной версии. Эта штука реализует автоматизацию рабочих процессов в Elasticsearch.
Elastic Agent Builder теперь GA. Предоставляет набор возможностей на основе искусственного интеллекта, позволяющих разработчикам напрямую взаимодействовать с данными Elasticsearch и упростить разработку пользовательских агентов ИИ.
Три модели Jina AI (jina-embeddings-v3, jina-reranker-v2-base-multilingual и jina-reranker-v3) теперь GA через Elastic Inference Service (EIS). Обеспечивают быструю, ускоренную на графическом процессоре многоязычную эмбеддинговую обработку и высокоточную переранжировку.
Ускоренная на графическом процессоре векторная индексация появилась в качестве предварительной версии. Благодаря интеграции с NVIDIA cuVS — библиотеки с открытым исходным кодом для работы на графических процессорах, векторный поиск и кластеризация данных позволяет юзерам on-prem Elasticsearch ускорить индексирование данных с помощью графических процессоров NVIDIA.
Подробности в блоге Elastic
@elasticstack_ru
🔥7👍2👎1
elasticsearch-labs
В этом репозитории на Github вы найдете Python notebooks, примеры приложений и другие ресурсы для тестирования платформы Elastic:
🚀 Использование Elasticsearch в качестве векторной базы данных для хранения эмбеддингов, обеспечения гибридного и семантического поиска.
🚀 Разработка сценариев: расширенная генерация поисковых запросов (RAG), суммаризация и ответы на вопросы (QA).
🚀 Примеры интегрираций OpenAI, Hugging Face и LangChain и использование Elasticsearch в качестве основы для приложений, работающих на базе LLM.
@elasticstack_ru
В этом репозитории на Github вы найдете Python notebooks, примеры приложений и другие ресурсы для тестирования платформы Elastic:
🚀 Использование Elasticsearch в качестве векторной базы данных для хранения эмбеддингов, обеспечения гибридного и семантического поиска.
🚀 Разработка сценариев: расширенная генерация поисковых запросов (RAG), суммаризация и ответы на вопросы (QA).
🚀 Примеры интегрираций OpenAI, Hugging Face и LangChain и использование Elasticsearch в качестве основы для приложений, работающих на базе LLM.
@elasticstack_ru
🔥8👍1👎1
Как мы организовали работу с логами с помощью OpenSearch
В этой статье вы узнаете об использовании OpenSearch в качестве системы аналитики логов.
@elasticstack_ru
В этой статье вы узнаете об использовании OpenSearch в качестве системы аналитики логов.
@elasticstack_ru
🔥13👎4
Вышел Data Prepper 2.14
В этой версии расширена поддержка сценариев мониторинга благодаря обновленной карте сервисов мониторинга производительности приложений (APM) и улучшена поддержка Prometheus.
🚀 Появился процессор
🚀 Улучшена логика приема метрик от Prometheus (remote write). Добавлены механизмы сортировки и дедупликации. Также появилась опция
🚀 Появилась поддержка ARM-архитектуры.
🚀 Образ Docker для Data Prepper стал на 46% меньше по размеру.
Статья в блоге OpenSearch
@elasticstack_ru
В этой версии расширена поддержка сценариев мониторинга благодаря обновленной карте сервисов мониторинга производительности приложений (APM) и улучшена поддержка Prometheus.
🚀 Появился процессор
otel_apm_service_map, который является развитием процессора service_map в части возможностей отслеживания вызовов между компонентами с течением времени. Также новый процессор автоматически генерит метрики Rate, Errors и Duration (RED).🚀 Улучшена логика приема метрик от Prometheus (remote write). Добавлены механизмы сортировки и дедупликации. Также появилась опция
out_of_order_time_window, которая позволяет принимать и пересортировать метрики, поступающие не по порядку.🚀 Появилась поддержка ARM-архитектуры.
🚀 Образ Docker для Data Prepper стал на 46% меньше по размеру.
Статья в блоге OpenSearch
@elasticstack_ru
🔥9👍2👎1
Snapshot Operations in OpenSearch
Статья хоть и не совсем свежая, но с момента ее публикации механизм создания снапшотов не изменился. Здесь описана структура хранения данных, как происходит обновление хранящихся данных и как выполняется восстановление из снапшотов.
@elasticstack_ru
Статья хоть и не совсем свежая, но с момента ее публикации механизм создания снапшотов не изменился. Здесь описана структура хранения данных, как происходит обновление хранящихся данных и как выполняется восстановление из снапшотов.
@elasticstack_ru
👍7⚡1
The 2026 OpenSearch Roadmap: Four pillars for AI-native innovation
Роудмэп развития проекта на 2026 год состоит из 4 основных компонентов:
🔴 Модернизация поиска
🔴 Наблюдаемость и аналитика
🔴 Масштабируемость и отказоустойчивость
🔴 Сообщество и платформа
В этой статье в блоге OpenSearch рассматривается каждый из компонентов, начиная с общего обзора и заканчивая техническими деталями. В статье вы найдете ссылки на соответствующие RFC и задачи GitHub, где можно изучить конкретные нововведения, оставить отзыв и внести свой вклад в разработку.
@elasticstack_ru
Роудмэп развития проекта на 2026 год состоит из 4 основных компонентов:
🔴 Модернизация поиска
🔴 Наблюдаемость и аналитика
🔴 Масштабируемость и отказоустойчивость
🔴 Сообщество и платформа
В этой статье в блоге OpenSearch рассматривается каждый из компонентов, начиная с общего обзора и заканчивая техническими деталями. В статье вы найдете ссылки на соответствующие RFC и задачи GitHub, где можно изучить конкретные нововведения, оставить отзыв и внести свой вклад в разработку.
@elasticstack_ru
🔥5👍2👎1
Вышел Data Prepper 2.15
Что нового:
🚀 появилась поддержка Apache Iceberg в качестве источника. Apache Iceberg — это формат хранения, используемый в архитектурах типа datalake. Пайплайн в data Prepper регулярно считывает состояние (изменения) таблиц Iceberg и записывает их в OpenSearch.
🚀 Data Prepper теперь может извлекать данные из Prometheus (RW) и записывать в него. Поддерживаются все стандартные типы метрик Prometheus, включая counter, gauge, histogram и sum. Можно использовать его вместе с приемником Prometheus для создания сквозных конвейеров метрик Prometheus в Data Prepper.
Подробнее в блоге OpenSearch
@elasticstack_ru
Что нового:
🚀 появилась поддержка Apache Iceberg в качестве источника. Apache Iceberg — это формат хранения, используемый в архитектурах типа datalake. Пайплайн в data Prepper регулярно считывает состояние (изменения) таблиц Iceberg и записывает их в OpenSearch.
🚀 Data Prepper теперь может извлекать данные из Prometheus (RW) и записывать в него. Поддерживаются все стандартные типы метрик Prometheus, включая counter, gauge, histogram и sum. Можно использовать его вместе с приемником Prometheus для создания сквозных конвейеров метрик Prometheus в Data Prepper.
Подробнее в блоге OpenSearch
@elasticstack_ru
🔥5👍3👎1
OpenSearchCon Europe 2026
Посмотрите записи с мероприятия. Много интересных докладов.
@elasticstack_ru
Посмотрите записи с мероприятия. Много интересных докладов.
@elasticstack_ru
👍3🔥2
Вышел Elastic 9.4: Workflows в GA, обновления Agent Builder и поддержка Prometheus/PromQL
Подробности в блоге Elastic
@elasticstack_ru
Подробности в блоге Elastic
@elasticstack_ru
🔥6👍2
Мы пропустили этот момент, но 7 апреля вышел OpenSearch 3.6
Что нового:
🚀 Автоматизация разработки поисковых приложений при помощи OpenSearch Launchpad
🚀 OpenSearch Relevance Agent для автоматической настройки релевантности поиска
🚀 APM-мониторинг с визуализацией в OpenSearch Dashboards, где можно группировать сервисы по атрибутам ресурсов, таким как язык SDK, фильтровать по пороговым значениям частоты ошибок или сбоев
🚀 Улучшен опыт использования PPL
🚀 Улучшен опыт использования Query Insights
Подробности в блоге OpenSearch
@elasticstack_ru
Что нового:
🚀 Автоматизация разработки поисковых приложений при помощи OpenSearch Launchpad
🚀 OpenSearch Relevance Agent для автоматической настройки релевантности поиска
🚀 APM-мониторинг с визуализацией в OpenSearch Dashboards, где можно группировать сервисы по атрибутам ресурсов, таким как язык SDK, фильтровать по пороговым значениям частоты ошибок или сбоев
🚀 Улучшен опыт использования PPL
🚀 Улучшен опыт использования Query Insights
Подробности в блоге OpenSearch
@elasticstack_ru
🔥5👍1
8-10 июня тренинг OpenSearch Advanced
Приходите на 3-дневный интенсив по продвинутой работе с OpenSearch для тех, кто уже с ним знаком. На интенсиве вас ждет погружение в расширенный функционал системы, у вас будет возможность поработать в лабораторном окружении с функциями, которые вы, возможно, раньше не использовали.
🚀 Безопасность в OpenSearch (ролевая модель и уровни доступа).
🚀 Распределенная архитектура (кросс-кластерный поиск и репликация).
🚀 Продвинутая репликация (распределение нагрузки, удаленное хранилище и поиск по снапшотам).
🚀 Оптимизация хранения данных (продвинутый маппинг и другие настройки индексов).
🚀 Работа с Vector, DataPrepper, Ingest Pipeline и Kafka (загрузка и обработка данных).
🚀 Работа с PPL, DQL и SQL (эффективный поиск по данным).
🚀 Мониторинг кластера (методы и инструменты).
🚀 OpenSearch Dashboards (ролевая модель, Workspaces, Tenants, отчеты, Data Sources и визуализации).
В лабораторном окружении мы развернем два кластера OpenSearch, Prometheus, Vector, Kafka и много чего другого, чтобы вы смогли поработать с перечисленным выше функционалом. Приходите и познакомьтесь с OpenSearch поближе!
Программа тренинга OpenSearch Advanced
Дополнительные вопросы можно задать через hello@gals.software или @galssoftware.
Приходите на 3-дневный интенсив по продвинутой работе с OpenSearch для тех, кто уже с ним знаком. На интенсиве вас ждет погружение в расширенный функционал системы, у вас будет возможность поработать в лабораторном окружении с функциями, которые вы, возможно, раньше не использовали.
🚀 Безопасность в OpenSearch (ролевая модель и уровни доступа).
🚀 Распределенная архитектура (кросс-кластерный поиск и репликация).
🚀 Продвинутая репликация (распределение нагрузки, удаленное хранилище и поиск по снапшотам).
🚀 Оптимизация хранения данных (продвинутый маппинг и другие настройки индексов).
🚀 Работа с Vector, DataPrepper, Ingest Pipeline и Kafka (загрузка и обработка данных).
🚀 Работа с PPL, DQL и SQL (эффективный поиск по данным).
🚀 Мониторинг кластера (методы и инструменты).
🚀 OpenSearch Dashboards (ролевая модель, Workspaces, Tenants, отчеты, Data Sources и визуализации).
В лабораторном окружении мы развернем два кластера OpenSearch, Prometheus, Vector, Kafka и много чего другого, чтобы вы смогли поработать с перечисленным выше функционалом. Приходите и познакомьтесь с OpenSearch поближе!
Программа тренинга OpenSearch Advanced
Дополнительные вопросы можно задать через hello@gals.software или @galssoftware.
🔥5👍1
Хотим провести вебинар по OpenSearch в ближайшие недели. Выберите какая тема была бы интереснее.
Anonymous Poll
21%
безопасность (ролевая модель, разграничение доступов)
29%
репликация (документная, сегментная, удаленное хранилище)
50%
оптимизация хранения (кодеки, маппинг полей)
Elastic Stack recipes
Хотим провести вебинар по OpenSearch в ближайшие недели. Выберите какая тема была бы интереснее.
Спасибо за ваши голоса🙏
На этой неделе анонсируем вебинар по оптимизации хранения. Следите за анонсами 🔥
На этой неделе анонсируем вебинар по оптимизации хранения. Следите за анонсами 🔥
👍3
Вышел OpenSearch 3.7
Пролетели 2 месяца и вот уже следующая версия подоспела.
Что нового:
➡️ Метрики Prometheus теперь можно запрашивать при помощи PromQL непосредственно из OSD
➡️ Новое представление Explore Metrics позволяет выполнять запросы в Prometheus и визуализировать эти данные
➡️ Новый унифицированный интерфейс оповещений: мониторы OpenSearch + правила оповещений Prometheus
➡️ Новый каталог SLO с бюджетом ошибок с указанием скорости расходования бюджета
➡️ Появились переменные дашбордов, что позволяет параметризовать панели мониторинга с помощью многократно используемых переменных вместо поддержания практически идентичных копий для каждого набора данных.
➡️ Появился конвейер преобразований на уровне визуализации при выполнении PPL-запросов.
➡️ Появилась симуляция выполнения ISM-политики
➡️ В интерфейс Query Insights добавились инструменты профилирования (ранее для профилирования запроса приходилось переходить в отдельное представление)
➡️ Появились API-ключи, предоставляющие разрешения для кластера и индекса, непосредственно связанные с ключом.
И многое другое. Подробнее в блоге OpenSearch.
@elasticstack_ru
Пролетели 2 месяца и вот уже следующая версия подоспела.
Что нового:
И многое другое. Подробнее в блоге OpenSearch.
@elasticstack_ru
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5🔥1
ES|QL Workshop
Регистрируйтесь на воркшоп от Elastic, который состоится 23 июня в 11 часов по московскому времени.
@elasticstack_ru
Регистрируйтесь на воркшоп от Elastic, который состоится 23 июня в 11 часов по московскому времени.
ES|QL вскоре будет основным языком запросов для Elasticsearch. Он разработан таким образом, чтобы его было легко освоить и использовать конечным пользователям, командам SRE, аналитикам безопасности, разработчикам приложений и администраторам. Используя ES|QL, вы сможете находить конкретные события, проводить статистический анализ и создавать визуализации.
@elasticstack_ru
👍2🔥2