借助 Elastic 数据网格，让任务数据与 IT 数据实现可操作化

通过将 Elastic 用作数据网格层，无论信息位于何处，都可对其采取行动，无需集中或重复。

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为什么公共部门组织需要统一的数据网格

公共部门团队面临分散的数据、过时的基础设施和日益增加的合规要求。这些挑战降低了调查效率、增加了成本，并限制了 AI 的有效应用。Elastic 通过统一的数据网格架构帮助克服这些障碍。

从混乱到统一的数据网格架构

  • 在边缘分析数据以简化访问

    将数据保留在边缘。无需迁移，即可实现更快的分析、更低的成本和更强的安全性。

  • 对不同的数据进行规范化以适用于任何用例

    数据网格层可摄取所有数据，无论其来源、位置或格式如何，并采用通用语法。团队可以对其进行全面查询，从而快速、准确地获得见解，避免重复。

  • 通过安全控制措施保护敏感数据

    集成的基于角色 (RBAC) 和基于属性 (ABAC) 的访问控制可确保只有正确的用户才能访问敏感数据。这可以防止数据泄露并支持严格的合规性要求。

使用数据网格实现 AI 和 ML 数据民主化

  • 在领域团队中嵌入 AI 和 ML

    有了数据网格，任何人都可以使用 AI 和机器学习 (ML)，而不仅仅是数据科学家。授权用户可利用数据层内置的 ML 与分析功能，无论数据格式或位置如何，都能访问所需的最相关数据。

  • 实现跨机构的 AI 驱动数据产品

    生成式 AI 需要完整、实时的数据视图，以提供相关、符合上下文的结果。数据网格让所有数据可整体搜索并保持安全，从而简化跨团队、跨机构的数据共享。结果：为大规模 AI 应用建立共享数据基础。

  • 提升 AI 治理

    数据分散使得实施一致的 AI 治理变得困难。借助数据网格，可在数据层直接应用治理策略，确保跨系统、跨属性和跨用例实现集成且一致的治理。

Elastic 的数据网格平台

Elasticsearch Platform 基于分布式搜索能力构建，将各类格式与环境中的所有数据统一到一个安全、AI 就绪的基础平台中。

Elastic 的数据网格方法有何独特之处？

Elasticsearch 可在任何位置搜索和分析数据，避免昂贵的重构式迁移，使团队能够在单一平台上自信地搜索、分析和采取行动，其功能包括：

  • 跨集群搜索 (CCS)

    在多个远程集群上运行单个搜索请求，以实现扩展的无缝可见性。

  • 可搜索快照

    以经济高效的方式访问和查询历史数据或不常用数据，而不会影响性能。

  • 基于角色的访问控制 (RBAC)

    借助集成且精细化的安全控制措施，保护敏感信息。

  • 零信任基础

    Elastic 的数据网格支持现代安全框架，如零信任，能够在复杂环境中实现弹性、互操作性和安全的操作。

Elastic 的数据网格资源

  • 白皮书

    将 Elastic 作为全球数据网格，加速您的使命

    下载白皮书

  • 博客

    了解数据网格在公共部门的应用

    阅读博客

  • 博客

    通过安全、治理和政策统一数据访问

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数据网格常见问题解答

简单来说，什么是数据网格？

数据网格可统一跨系统、跨环境的数据，使所有信息实现整体可搜索与可用。与集中化不同，数据网格将数据留在其所在位置（本地部署、云或混合），并为其建立索引，以便全球访问。这样既能降低复杂性、成本和风险，又能提供单一的真相来源。