Elastic 9.1/8.19: BBQ by Default, ES|QL with CCS GA, JOINS GA, Azure AI Foundry Integration

Dettagli tecnici approfonditi

La nuova versione di Elastic 9.1 introduce Better Binary Quantization (BBQ) attivato di default, che offre prestazioni cinque volte superiori rispetto a OpenSearch. Questa funzionalità riduce il footprint della memoria di oltre il 95%, rendendola la tecnica di quantizzazione più efficiente disponibile.

Un'altra novità significativa è l'integrazione con Azure AI Foundry, che centralizza l'osservabilità raccogliendo log e metriche da qualsiasi modello ospitato sulla piattaforma. Questo migliora la capacità di monitorare e rispondere rapidamente agli incidenti, essenziale per le operazioni di sicurezza.

Elastic Security ha introdotto Attack Discovery con supporto per automazione e pianificazione delle azioni. Questo permette di eseguire scansioni programmate con filtri personalizzati, modelli e azioni specifiche, riducendo il lavoro ripetitivo e migliorando la copertura delle minacce.

Inoltre, è stato implementato un nuovo algoritmo chiamato ACORN per la ricerca vettoriale filtrata, che integra il filtro direttamente nella traversata del grafo HNSW, offrendo una flessibilità maggiore e fino a cinque volte le prestazioni di ricerca filtrata senza compromettere l'accuratezza.

La token pruning per vettori sparsi è ora disponibile di default, migliorando ulteriormente la semantica della ricerca per gli utenti di ELSER. Questo ottimizza le prestazioni e l'efficienza della ricerca semantica.

Per quanto riguarda Elastic Observability, è stato introdotto un endpoint gestito OTLP che semplifica l'invio di dati OpenTelemetry senza la necessità di collettori o conversioni semantiche. Questo migliora notevolmente l'efficienza operativa e i costi.

Infine, Elastic Cloud Serverless è ora disponibile anche su Microsoft Azure, offrendo una soluzione scalabile per le soluzioni di ricerca, osservabilità e sicurezza di Elastic senza la necessità di gestire cluster, nodi o shard.

Tutte queste nuove funzionalità sono dettagliatamente documentate nelle note di rilascio di Elasticsearch, note di rilascio di Observability e note di rilascio di Security.

Dati, trend correlati, impatto sul settore

Elastic ha recentemente annunciato la disponibilità generale di Elastic 9.1 e 8.19, introducendo una serie di nuove funzionalità che migliorano le prestazioni e l'efficienza delle soluzioni di ricerca, osservabilità e sicurezza basate su Elasticsearch.

Tra le novità più rilevanti, spicca Better Binary Quantization (BBQ), che è ora attivato di default in Elastic 9.1. Questa tecnologia offre un miglioramento delle prestazioni fino a cinque volte superiore rispetto a OpenSearch e riduce la memoria necessaria del 95%.

Inoltre, Elastic Observability ora include l'integrazione con Azure AI Foundry, che centralizza le operazioni di osservabilità estraendo log e metriche da qualsiasi modello di intelligenza artificiale ospitato su Azure. Questo rappresenta un passo avanti significativo per le aziende che utilizzano servizi cloud di Microsoft.

Per quanto riguarda la sicurezza, Elastic Security ha introdotto funzionalità automatizzate per la scoperta e il riscontro degli attacchi, nonché miglioramenti nei sistemi di allarme per facilitare la gestione degli incidenti. Questi aggiornamenti sono particolarmente rilevanti in un contesto in cui le minacce informatiche sono in costante evoluzione.

Infine, l'Elasticsearch Platform introduce ES|QL con LOOKUP join e cross-cluster search (CCS), offrendo una soluzione più performante e resiliente per la gestione dei dati. Queste nuove funzionalità semplificano l'architettura dei dati e migliorano la capacità di recuperare risultati parziali in caso di errori di query.

Questi aggiornamenti riflettono una tendenza crescente nell'industria della cybersecurity, dove l'ottimizzazione delle prestazioni e l'automazione dei processi sono diventate cruciali per mantenere la competitività. Le aziende che adottano queste nuove tecnologie possono beneficiare di una maggiore efficienza operativa e di una migliore capacità di risposta alle minacce.

Per ulteriori dettagli, è possibile consultare i [release notes di Elastic 9.1/8.19](https://www.elastic.co/docs/release-notes/elasticsearch) e i blog specifici per ciascuna soluzione.

Consigli pratici per l'utente/investitore

Aggiornamenti Elastic 9.1 e 8.19: Nuove funzionalità e miglioramenti di sicurezza

Elastic ha rilasciato le versioni 9.1 e 8.19 del suo Elasticsearch Platform, introducendo numerose innovazioni che migliorano significativamente le capacità di search, observability e security. Tra le novità più rilevanti, spicca l'attivazione predefinita della Better Binary Quantization (BBQ), che offre prestazioni fino a 5 volte superiori rispetto a OpenSearch. Questa tecnologia riduce il footprint di memoria del 95%, rappresentando un passo avanti cruciale per l'efficienza dei sistemi di ricerca.

Miglioramenti in Elastic Observability

Una delle novità più significative è l'integrazione con Azure AI Foundry, che centralizza la gestione delle log e dei metrici provenienti da qualsiasi modello ospitato su Azure AI Foundry. Questo miglioramento consente una maggiore efficienza operativa e una riduzione dei costi, oltre a offrire una piattaforma futuro-proof per gli investimenti in observability.

Sicurezza Avanzata con Elastic Security

Elastic Security introduce funzionalità avanzate come l'Attack Discovery automatizzato e la possibilità di schedulare azioni personalizzate, migliorando così la copertura delle minacce e semplificando le indagini. Inoltre, la nuova funzione di Natural Language Investigations con validazione automatica garantisce che le query generate dall'AI Assistant siano accurate e rilevanti.

Efficienza e Scalabilità del Platform Elasticsearch

Il Platform Elasticsearch ha ricevuto miglioramenti significativi, tra cui l'introduzione della lingua ES|QL per join e cross-cluster search (CCS), che offre una soluzione performante e resiliente. La nuova funzionalità Failure Store consente di catturare e analizzare i documenti falliti durante l'ingestione, migliorando la gestione dei dati e riducendo le perdite silenziose.

Consigli Pratici per Utenti e Investitori

1. Aggiornamento Rapido: Gli utenti dovrebbero considerare l'aggiornamento alle versioni 9.1 o 8.19 per beneficiare delle nuove funzionalità di sicurezza e efficienza. 2. Integrazione con Azure AI Foundry: Le aziende che utilizzano modelli su Azure dovrebbero valutare l'integrazione con Elastic Observability per centralizzare la gestione delle log e dei metrici. 3. Implementazione di BBQ: Attivare la Better Binary Quantization per ottimizzare le prestazioni della ricerca e ridurre il consumo di memoria. 4. Utilizzo di ES|QL: Adottare la lingua ES|QL per join e cross-cluster search per migliorare l'efficienza delle query e la resilienza del sistema. 5. Monitoraggio dei Failure Store: Configurare il Failure Store per catturare e analizzare i documenti falliti, migliorando così la gestione dei dati e riducendo le perdite silenziose. Questi aggiornamenti rappresentano un passo avanti significativo nella cybersecurity e nell'efficienza operativa, offrendo nuove opportunità per gli utenti e gli investitori di migliorare la sicurezza e le prestazioni dei loro sistemi.

Previsione futura netta basata sui fatti

Con il rilascio di Elastic 9.1 e 8.19, vediamo una serie di innovazioni significative che migliorano notevolmente le capacità di ricerca, osservabilità e sicurezza della piattaforma. La quantizzazione binaria migliorata (BBQ), ora attivata per impostazione predefinita in 9.1, offre prestazioni fino a cinque volte superiori rispetto a OpenSearch, riducendo la memoria di oltre il 95%. Questo rappresenta un passo avanti cruciale per l'efficienza e le performance della piattaforma.

L'integrazione con Azure AI Foundry in Elastic Observability centralizza la raccolta di log e metriche da qualsiasi modello ospitato sulla piattaforma, migliorando significativamente l'osservabilità. Le nuove funzionalità di alerting per SREs semplificano la gestione degli incidenti e la conformità agli SLO.

In Elastic Security, le scansioni automatizzate delle minacce e le azioni programmate riducono il lavoro ripetitivo e migliorano la copertura delle minacce. La persistenza e la condivisione dei risultati di Attack Discovery facilitano indagini più rapide e collaborative.

Le nuove funzionalità del linguaggio ES|QL, come il join LOOKUP e l'ES|QL su CCS, offrono alternative performanti e resilienti alle operazioni di enrichment, migliorando ulteriormente l'architettura dei dati.

Queste innovazioni non solo migliorano le prestazioni e l'efficienza della piattaforma, ma aprono anche nuove possibilità per gli sviluppatori e i professionisti della sicurezza. Prevediamo che queste funzionalità continueranno a evolversi, offrendo soluzioni sempre più potenti e flessibili per affrontare le sfide future in ambito cybersecurity.