はじめに 検索基盤チームの mrkm4ntr です。以前、 CPU 使用率による Elasticsearch の autoscaling について書きました。ピーク時間帯に合わせて確保していたリソースを、トラフィックに合わせて増減することで、Elasticsearch のコストを約 40% 削減できました。 この autoscaling には、まだコストを削る余地が残っていました。この記事では、そのために行った 2 つの改善を紹介します。 scale-out の高速化 : shard のコピー待ちをなくす

要約 ：Elastic Agent Builder 9.5（Elastic Stack 9.5.4 / 9.5.5）で、AI エージェントの安全対策を、実際に環境を作って試しました。ツールを絞る設定、ロールの権限（DLS / FLS）、実行前の人の承認は、製品の機能で実現できました。一方で、Trace（エージェントの実行の記録）にツールの詳細を記録する設定を ON にすると、顧客データを見る権限の無い人にも、Trace から顧客データが見えました。本文、設定、クエリ、画面へのたどり方は GitHub にま

目次 TL;DR はじめに Kibana v9.5.x での表示 移行対策 1. Elastic が用意しているモデルを利用する場合 2. 自作の OpenAI 互換 Connector （LM Studio 等）を利用する場合 まとめと今後の展望 TL;DR Kibana v9.5.0 以降、従来の AI Connector が非推奨（deprecated）となりました。 今後は Kibana / Elasticsearch の Inference Service および Inference Endpo

生成AIの利用が広がる中で、次のテーマとして注目されているのがAIエージェントです。AIエージェントを最もシンプルに表すなら、 モデルが自律的にツールを繰り返し使う仕組み です。 目的を与えると、モデルは次に何をすべきかを考え、必要なツールを選びます。そして、その結果を受け取って、さらに次の行動を決めます。 この自律的にツールを使うという性質が、AIエージェントを便利にしています。同時に、この性質はセキュリティ上の意味も大きく変えます。 従来のLLMで問題になっていたのは、主に何を出力するかでした。しかし

本記事は 2026 年 8 月 14 日に公開された「 How Autodesk migrated 2.3 billion documents to Amazon OpenSearch Service using Migration Assistant and intelligent routing 」を翻訳したものです。 OpenSearch は、検索、分析、セキュリティモニタリング、オブザーバビリティのアプリケーション向けのオープンソースソフトウェアスイートで、Apache License 2.0 で

意味で碑を探し、場所と災害種別で避難場所を絞る。その検索を支えるES|QLツール、現在地の受け渡し、トレースで分かったことを紹介します。 目次 はじめに 先に用語を 5 つだけ 全体の流れ 3 つのツール 3 つに共通する型（ツール 3 で見る）：現在地を点にして、距離を測り、半径で絞る ツール 2（避難場所）：災害種別で厳密に絞る ツール 1（意味検索）：伝承内容が近い碑を「候補」として出す つまずきやすい所：任意の空欄には既定値が要る 意味検索（semantic）をどこで、どう使っているか データを入

こんにちは。 株式会社ユーザベース スピーダ事業の田島です。 突然ですが、ESの前方一致検索でこんな経験、ありませんか。 「たしかに登録したはずのデータが、検索しても出てこない」 全部が出てこないなら「バグだ」とすぐ気づけます。やっかいなのは、ほとんどのデータはちゃんと出てくるのに、なぜか特定のものだけが抜け落ちるというケースです。今回は、その原因不明の検索漏れの正体を調べ、Elasticsearch の index_prefixes という機能で解決できた話を書きます。 同じところで困っている方の参考に

目次 はじめに 作ったもの 誰のための記事か 1. 完成形を先に見る 地名では検索できない。それは意図的です 2. GIS の言葉と Elastic の言葉 3. 設計の原則：数字と事実は Elasticsearch、言葉は LLM 4. 部品の紹介 5. 属性の引き継ぎの仕組み 5-1. まず「ツール」とは何か 5-2. ツール 1：質問に近い内容の碑を探す 5-3. 「構造化された属性」とは 5-4. ツール 2：選んだ種別で避難場所を探す 5-5. 全体の流れ 5-6. 属性を使う理由と、その限界

Logstashを用いたログ収集基盤において、フォーマット不整合によるパース失敗や、Elasticsearch側のマッピング衝突による書き込みエラーは避けて通れません。本記事では、運用負荷を下げるためのLogstashエラー処理設計パターンについて解説します。 目次 1. Logstashにおけるエラーの分類 2. フィルター処理でのエラーハンドリング（タグベースの分岐） タグを利用したエラーログの分離ルーティング 3. 主要 filter プラグインとデフォルトエラータグのマップ 4. まとめ：エラーを

こんにちは。LINEヤフーのプラットフォーム部門でメトリクスチームに所属している千葉です。普段は、全社のサービスを支える大規模モニタリングプラットフォーム「Yamas」の開発と運用に取り組んでいます。...

目次 誰の、どんな問題を解決する記事か トレースの基本構造 スパンの種類 どこに、どんな名前で保存されるか 準備 トレース収集の設定を確認する サンプルデータを入れる 四つの調査シナリオ シナリオ 1：ツールを使わない場合と使う場合の比較 シナリオ 2：複数ツールを使った処理の遅延調査 ツールの中で LLM が呼ばれている 入力トークンはラウンドの中でも増える 同じ質問をもう一度送ると シナリオ 3：ツールエラーの調査 シナリオ 4：長い会話のトークン増加調査 小さな注意：View Trace はすぐに開

目次 1. はじめに 2. 動作環境 3. 以前のバージョンとの比較 4. シーケンス図（概略図） 5. 準備 6. MCPサーバーのURL の取得 6.1. Elasticsearch / Agent / Tool の画面の表示 6.2. すべてのツールを管理 6.3. MCPサーバーのURLをコピー 7. API Key の発行 7.1. APIキー作成画面の検索 7.2. APIキー作成画面への遷移 7.3. APIキーの作成 7.4. APIキーのコピー 8. LM Studio からの MCPサ

目次 概要 主な変更点 できること 動作に必要な環境など シーケンス図（超概略図） 動かし方 1. 準備 1.1. GitHub リポジトリのダウンロード 1.2. .env ファイルに必要な情報を記載します。 2. ビルドおよびコンテナの起動 2.1. ビルド 2.2. コンテナの起動 3. EIS の設定 4. Elasticsearch へのデータ登録 4.1. 密ベクトル生成前のテキストデータの登録 4.2. インデックスの作成 4.3. マッピングの作成 4.4. _reindex 4.5. キ

Elastic Cloud 上では、Elastic 関連の無償オンライントレーニングを受講することができます。不定期で新しいコースが追加されており、最新機能を実機環境で直接試すことも可能です。 目次 受講に必要なもの 無償トレーニングの入り口 elastic.co/training/ 受講可能なコース一覧（2026年9月時点） 受講手順 Elastic Cloud 内の Learning portal 受講手順 受講可能なコース一覧（2026年9月時点） Tips （日本語翻訳の小ワザ） おわりに 受講に

こんな場面に心当たりはないでしょうか。 ログの保存コストを下げたい。件数の多いパターンから削りたいが、障害時に必要なログかもしれず、削っていいのか判断できない 検知ルールごとのアラート件数を見て、常時鳴っているルールと今日だけ鳴ったルールを区別できない サービスごとのエラー率は正常に見えるのに、どこかのバージョンだけ静かに悪化している気がする いずれも、合計や平均では答えが出ません。必要なのは「時間とともにどう動いたか」です。しかし数十行の結果に対して、1 行ずつグラフを作って確かめるわけにもいきません。