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Elastic dope son outil Elasticsearch au machine learning

Le moteur de recherche et d'analyse Elasticsearch se dote de fonctionnalités de machine learning issues du rachat de Prelert. Cela crée de nouvelles opportunités en perspective pour les utilisateurs. 

« Certains de mes services ont-ils changé de comportement ? ». Ou encore « Y a-t-il des processus inhabituels qui s'exécutent sur mes machines ? ». Voici certaines des questions que pourront prochainement poser les utilisateurs de l’outil Elasticsearch afin d’optimiser leurs recherches. 

En effet, Elastic vient d’annoncer que le moteur de recherche et d'analyse Elasticsearch se dote de fonctionnalités de machine learning (ML). Elles sont issues du rachat de Prelert il y a huit mois, le temps qu’il aura fallu pour intégrer la technologie. Attention car le ML sera disponible en bêta à partir de la version 5.4.0 uniquement. 

Par ailleurs les outils de Prelert seront disponibles via X-Pack, qui est une suite de fonctionnalités complémentaires pour les outils de l’Elastic Suite (Elasticsearch, Kibana, Beats et Logstach). Notez également que les tâches seront automatiquement distribuées et gérées sur tout le cluster Elasticsearch, à l'instar des index et des shards. Actuellement des fonctions de ML non supervisé sont déjà disponibles. Cela signifie qu’elles proposent des capacités de « détection d'anomalies dans les données temporelles » uniquement. Elastic veut donc aller plus loin en se basant notamment sur une notion comportementale des analyses et des données. 

Plusieurs exemples concrets

Elastic décrit plusieurs scénarios en détail de ce qu’il sera possible de faire à terme avec les nouvelles fonctionnalités de ML. Succinctement, un utilisateur pourra par exemple utiliser des indicateurs simples (single metric job). La technologie permettra d’apprendre des situations de vos données au jour le jour. Si un indicateur évolue de manière anormale, l’utilisateur sera alors averti. Selon Elastic, cette méthode va bien au-delà des méthodes simplistes (comme la loi de Gauss), souvent basées sur des statistiques erronées. 

Un autre exemple consiste à suivre automatiquement l'évolution de milliers d'indicateurs. « Par exemple, si je dispose du délai de réponse pour un grand nombre de services d'application, je peux tout simplement analyser dans la durée celui de chaque service. Ainsi, je peux identifier les services dont le comportement est anormal et bénéficier d'un aperçu des irrégularités du système », écrit l’éditeur. Enfin, des tâches avancées seront aussi possibles telles que « rechercher des utilisateurs dont le comportement diverge par rapport à un groupe donné, identifier du trafic DNS inhabituel ou des embouteillages dans les rues londoniennes ». 


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