Elastic N.V. （纽约证券交易所代码：ESTC）（简称“Elastic”，Elasticsearch 和 Elastic Stack 的开发公司）宣布正式发布 Elastic Stack 6.5 版本。这次发布突出了我们对日志、指标和应用程序性能监测（APM）解决方案的持续投入，包括数项可对多类用例（例如应用搜索、网站搜索、企业搜索、业务分析和安全分析）起到帮助作用的基础性 Elastic Stack 功能。

　　最新版本旨在为 Elastic Stack 用户提供帮助，让其通过崭新用户界面（UI）、可视化内容和仪表板来更加高效地存储、管理和分析自己的数据，调整运营规模，并改善与数据进行互动的方式。6.5 包含我们基础架构解决方案的最初版本，还包括用于查看日志的专属 UI，可让观测团队以更加高效、更加简单的方式浏览数据。该版本还在 Elastic APM 中引入了分布式跟踪支持，以及 Java 和 Go 代理程序的正式发布版本。此版本还推出了人们期待已久的诸多 Kibana 功能：Canvas - 通过这一强大功能，用户可以在实时数据的基础上构建符合完美像素要求的信息图表体验；Spaces - 借助这种全新方式，用户可以将自己的仪表板和可视化内容分组并整理到“空间”中；安全访问权限 - 基于角色划分，例如安全、运营、财务和营销。

　　“Elastic Stack 可部署在本地，也可部署于云端，既可用于安全或日志等单一用例，也可用于很多其他用例。我们的专注点从来都是帮助用户实现成功，而无论用户决定以何种方式使用我们的技术。” Elastic 创始人暨首席执行官 Shay Banon 说道，“6.5 版本采用‘主版本号.子版本号’形式，彰显了我们在自身技术的诸多使用模式方面不懈的执行力度，同时也展示了我们产品在各种用例中发挥关键作用的基础性功能。”

　　基础架构监测：针对日志和指标分析的全新应用程序

　　一直以来，Elastic Stack 都为用户提供了强大的功能来分析 IT 基础架构中的日志和指标。通过 6.5 版本，用户将能够更加轻松地了解运行数据。推出的基础架构监测解决方案能够对基于实体、虚拟和容器的基础架构提供概览，并允许用户深入了解任何主机、pod 或容器的详情，而崭新的日志分析 UI 则提供高级日志查看器，让用户能够实时查看日志尾部信息，即使对已筛选数据也是如此。6.5 同时还包括 Functionbeat 的首发版本，Functionbeat 能够为基于云的无服务器基础架构（例如 AWS Lambda）增加全新监测能力，用于从诸多来源（例如 CloudWatch Logs 和 Simple Queue Service (SQS)）收集数据。

　　APM：开源 APM 增加了分布式跟踪功能，还可支持 Go 和 Java

　　Elastic APM 能够让用户将 APM 数据与基础架构日志、服务器指标和安全事件结合在一起，以更快地确定瓶颈和问题，而且一切均使用他们已非常熟悉的开源基础。在 6.5 中，我们推出了仍处于公测阶段的分布式跟踪功能，该功能可允许用户将事务串联在一起，并在请求流经公司/组织的基础架构时对请求的性能进行可视化。我们同时还公布了适用于热门编程语言 Go 和 Java 的代理程序的正式发布版本。

　　Kibana：通过 Canvas 和 Spaces 在更大范围内提供崭新的交互体验

　　Kibana 在网络运营中心 (NOC)、安全运营中心 (SOC) 和董事会会议室中已经得到广泛应用，因为其能够对存储在 Elasticsearch 中的数据进行可视化和探索。在 6.5 中，我们推出了两项重大功能，帮助用户更加轻松地在 Kibana 内进行分享和协作。用户能够通过 Canvas 以崭新的互动方式创建实时数据演示和符合完美像素要求的 Workpad，服务于包括运营、业务和高管级用户在内的各个团队。对于拥有成百上千个仪表板和可视化内容的 Kibana 用户而言，他们可以使用全新的 Kibana Spaces 功能将 Kibana 对象集合进行分组并整理到多个“空间”内，例如日志空间、营销空间等，然后再针对每个空间对基于角色的访问权限和特权进行定义。

　　Elastic Stack 6.5 还有其他一些重大开发内容，主要专注于易用性，包括下面这些改进和新功能：

　　·         跨集群复制（公测版）。用户可以将索引从一个集群复制到另一个集群。用例包括高可用性/灾难恢复、地理临近度/数据局部性，以及集中式搜索/分析。

　　·         Kibana 中的汇总支持（公测版）。 用户如今能够比以往任何时候都更加轻松地大幅降低指标数据的存储需求，按照较低粒度对数据进行智能汇总便可实现这一点。6.5 可为配置汇总作业提供支持，还可支持对已汇总数据进行可视化。

　　·         交互式文件导入（公测版）。 这是 Machine Learning 应用程序内的一项免费功能，能够让用户轻松将数据导入 Elastic Stack。上传文件时，系统会自动检测文件类型，而且还会动态推荐 Grok 模式。这能够极大简化加入新数据源或导入具体数据集的流程。

　　·         全新的 Machine Learning 功能。 针对多桶异常情况进行了改进；借助改进后的底层建模方法，系统目前能够更加准确地检测异常情况。