Elasticsearch a introduit Streams AI, une nouvelle fonctionnalité qui partitionne automatiquement les données d'observabilité de plusieurs équipes utilisant un seul point de terminaison OpenTelemetry (OTLP). Traditionnellement, les équipes devaient définir des règles de routage complexes pour diriger les données de télémétrie vers les bons index Elasticsearch. Streams AI élimine cela en utilisant un partitionnement piloté par l'IA, qui apprend les modèles de données et attribue les données aux flux appropriés sans configuration manuelle. Cela est particulièrement précieux pour les organisations avec plusieurs équipes produit envoyant des métriques, des logs et des traces à un cluster Elasticsearch partagé. La fonctionnalité réduit la charge opérationnelle, évite les erreurs de routage et accélère l'intégration de nouvelles équipes. Bien que la source soit un blog de développeur chinois, la technologie sous-jacente provient d'Elastic et a une pertinence mondiale pour quiconque utilise la pile Elastic pour l'observabilité. Ce signal est opportun car les plateformes d'observabilité adoptent de plus en plus l'IA pour automatiser la gestion des données.
Elasticsearch Streams AI introduit le partitionnement automatique des données d'observabilité, permettant à plusieurs équipes de partager un seul point de terminaison OTLP sans règles de routage manuelles. Cela simplifie la gestion des pipelines de télémétrie et réduit la complexité de configuration pour les équipes plateforme.