目次 はじめに 注意事項 対象者 検証環境 ポイント1 : なぜESRallyではなくJMeterなのか？（Kibana経由の負荷計測の必要性） ポイント2 : ハマりポイント最大要素！ kbn-xsrf: true ヘッダーの必須設定 設定すべき主要ヘッダー一覧 ポイント3 : キャッシュの罠を回避せよ！クエリ日時の動的置換（JMeter関数） ユーザーパラメータの設定例（過去15分間のデータ取得例） .jmx ファイル内のテキスト置換処理 ポイント4 : 安全かつ確実な認証設計（API KeyとCSV

Elasticといえば、Elasticsearchによる検索・ログ分析、Elastic Securityによる脅威検知、Elastic Observabilityによるシステム監視を思い浮かべる方が多いのではないでしょうか。 しかし、Elasticには、企業のIT資産を把握し、セキュリティ対策に活用するための機能も備わっています。例えば、次のようなことが可能です。 社内PCのOSやインストール済みソフトウェアを調べる PCやサーバーから情報を収集するElastic Agentを一元管理する クラウド上のサ

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

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

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

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。

ファイルサーバー等の検索システム構築において、事前に必要なストレージ容量を試算する際の手順を解説します。 今回は、FSCrawler (*1) を使って検索用ストレージサイズの概算見積りを行ってみたいと思います。 (*1) Elastic の正式な製品ではありませんが、ファイルを検索できるよう Elasticsearch に登録してくれるオープンソースです。 目次 1. 検証の概要 2. 環境 3. FSCrawler の初期化と設定 4. 検索用ファイルの配置 5. FSCrawlerの実行 6. 登録

Logstash の転送先や Python 等のアプリケーションから指定する Elasticsearch の接続先 URL（endpoint URL）は、運用形態（Self-Managed、Elastic Cloud Hosted、Elastic Cloud Serverless）ごとに取得方法や基本形式が異なります。 この記事では、それぞれの運用形態における接続先 URL の取得・確認手順をまとめて解説します。 目次 Self-Managed の場合 URLの基本形式 取得・確認手順 Elastic C

Kibanaの表示言語はこれまでサーバー単位の設定（ kibana.yml ）によって一括で決定されていましたが、 Kibana 9.5 からは  ユーザーごとに個別の表示言語を設定できる機能  がベータ版（Beta）として導入されました。 これにより、グローバルなチームや多言語環境でKibanaを運用している場合でも、各ユーザーが好みの言語でダッシュボードやUIを閲覧できるようになります。 本記事では、この表示言語の切り替え機能の概要と具体的な設定手順を解説します。 目次 検証環境

Elastic 9.5では、ログの保存方法、ベクトル検索、マルチモーダル検索、AIエージェントの運用、Prometheusからの移行など、幅広い領域に新機能が追加されました。 今回のポイントは、単に機能が増えたことではありません。これまでエンジニアが手作業で行っていた 保存方式の最適化、ベクトル検索の設定、PromQLの書き換え、AIエージェントの調査 を、Elastic側がより多く引き受ける方向へ進んだことです。 この記事では、Elastic 9.5の主要機能について、次の4点に絞って説明します。 何を