Elastic Stack 7.3.0 发布，引入数据帧-Linuxeden开源社区

Elastic Stack 是一系列开源产品的合集，包括 Elasticsearch、Kibana、Logstash 以及 Beats 等等，能够安全可靠地获取任何来源、任何格式的数据，并且能够实时地对数据进行搜索、分析和可视化。

7.3.0 版本已经发布，具体更新如下：

利用这项新功能，可以动态透视 Elasticsearch 数据，创建以实体为中心的活动索引，它打开了全新分析世界的大门，包括新的机器学习分析，诸如异常值检测、聚类、分类等。

借助数据帧功能，可以新建一个以实体为中心的索引，每个唯一的 IP 地址都有一个文档，用于跟踪每个感兴趣的指标 — 在这个用例中为总请求数、每个响应状态的计数和传输的字节数。最重要的是，数据帧支持连续处理，这意味着当有新文档添加到输入索引中时，这一转换后的以实体为中心的索引将自动更新。

Elastic Stack 7.3.0 发布，引入数据帧

用户现在可以从 SIEM 应用中轻松启用和运行一组机器学习异常检测作业，用以专门检测特定的网络攻击行为。检测到的异常可以方便地显示在 SIEM 应用的托管和网络视图上。

Elastic Stack 7.3.0 发布，引入数据帧

不想使用预配置作业的用户可以使用 Machine Learning 应用轻松添加自定义异常检测作业。

通过此项集成，现在利用机器学习来帮助检测攻击行为变得前所未有的容易。

位置一直是搜索中十分重要的一部分，无论是调查您网络中的攻击源、诊断特定区域内应用程序响应时间较慢的原因、实时跟踪送货卡车，还是只想找到附近最好吃的墨西哥卷饼，都离不开位置搜索。

Elastic Stack 7.3.0 发布，引入数据帧

此外，Elastic 地图还添加了几项新功能，其中最令人兴奋的是能够将特性、形状和图层从 GeoJSON 文件上传到地图中。其他诸如在绘制自定义图标和可视化过去已知位置方面的功能改进，增强了整体的用户体验。有关完整详情，请阅读 Elastic 地图博文

Elasticsearch 引入了只支持选举的主节点，添加了期待已久的稀有词汇聚合、新的快照/恢复管理 UI、动态更新的同义词及其他更多内容
Kibana 提供了对 Kerberos、自动完成和 KQL 的支持来过滤聚合，并提供了画布工作板模板，可以更轻松地构建漂亮的显示内容
Beats 增加了对一系列新数据源的支持（包括 Oracle 和 Amazon RDS 这样的关系数据库、针对 Kubernetes kube-proxy、kube-scheduler 以及 kube-controller-manager 的指标）、对 GCP VPC 流日志的网络流支持，并改进了对 Amazon Kinesis Data Streams 和带有 Functionbeat 的 Amazon Cloudwatch 的支持。
Logstash 现在默认包含 JMS 支持
Elastic APM .NET Agent 现已正式发布。此外，Elastic APM 添加了一种新的方法来查看带有聚合服务分解图的服务、来自 Kibana 的代理采样率配置，以及更多内容
Elastic Uptime 改进了多位置监测器在监测摘要和详情方面的界面外观
Elastic Logs 添加了关键字高亮显示，以及基于 trace.id 跳转到 APM 痕迹的功能
Elastic Infrastructure 应用中的 Metrics Explorer 现在可以在生产系统中使用，您可以根据时序指标快速执行聚合可视化。此外，Elastic Infrastructure 还改进了对其他核心 Kubernetes 服务的监测，并在 AWS 模块中新增了 RDS 指标集

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详情见发布说明：

转自 https://www.oschina.net/news/108716/elastic-stack-7-3-0-released