核心能力
混沌 → 清晰
SRE 深陷警报和脆弱管道的困扰，因为大多数事件背后的“原因”都埋藏在混乱但富含上下文的日志中。Streams 能在数分钟内将混沌转化为清晰，提供所需答案，使日志成为您的调查首选。
引导式演示
从原始日志到真实的答案
从采集到调查，Streams 简化并自动化了构建自定义管道和手动提取字段的工作，为您提供洁净、结构化、高保真的数据，助您大海捞针。
您只需提供数据。剩下的交给我们。
无需维护任何管道——只需发送日志。
不丢失数据——借助 Elastic 的高性能数据存储，保留完整上下文。
无需手动筛选——AI 突出显示需要关注的信号，让您可以专注于解决问题。
日志管理变得简单
无需再逐行检索 PB 级日志。Streams 能发现人类无法察觉的模式，通过 AI 实现日志解析、分区、结构化处理并呈现重要事件。
Elastic
您当前的解决方案
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常见问题
日志是堆栈中最具普遍性且背景信息丰富的信号。每个系统都会生成日志。日志提供了理解问题发生根源及修复方案所需的原始详细信息。因此，它们成为故障排查与调查分析的主要可信来源。
随着应用程序日益复杂，日志的数量和种类呈爆炸式增长。日志的存储成本变得过高，价值提取也愈发困难。行业应对方式是将详细日志数据视为负担，丢弃关键上下文信息，并良莠不分地抛弃信号。如今团队疲于应对无法提供“原因”（即所需答案）的仪表板和警报，或是耗费时间维护脆弱的管道，而非解决问题。
传统可观测性方案将日志置于指标和追踪之后，而 Streams 则使日志成为检测和调查的主要信号，助您加速问题定位。AI 驱动的工作流让日志变得可用且可操作，凸显传统可观测工具缺失的“原因”，使 SRE 能快速处理事件，无需投入数周时间进行数据工程和构建复杂管道。
重大事件可自动检测日志中的严重异常与模式，例如内存不足错误、服务器崩溃、启停事件及其他运维变更，为 SRE 提供预警和清晰的调查起点。事件针对特定系统（如 Apache Spark），并基于上下文自动标记。您可以直接在 UI 中筛选、分组或浏览事件。
Streams 使用 AI 简化解析、丰富、分区和模式更新，无需再维护复杂的 Grok 模式或自定义管道。SRE 可以在几分钟内开始调查问题，而不是花费数周时间进行管道设置和数据工程。
通过呈现最关键日志并自动构建数据结构以优化存储，Streams 使 SRE 能够保留高价值数据而不丢失重要信息，降低总体存储成本。
Streams 可以与现有的数据源和摄取点协同工作。它可逐步增强或替换现有管道，且不会破坏当前工作流。
是的。Streams 消除了对复杂管道、高成本摄取和手动日志关联的需求。它提供即时见解、AI 驱动的事件检测和经济高效的存储，使其成为传统解决方案的现代替代方案。