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

目次 この記事でやりたいこと 使ったデータ:強震観測CSVが57行 ダッシュボードは3枚に分けた ダッシュボード1:活動概要・時間再生 ダッシュボード2:M7.1地震後の活動分析 記録は、M7.1の直後の数時間に集中していた 記録件数が少なくなった時間帯にも、比較的大きな地震が含まれていた ダッシュボード3:規模と観測された揺れ マグニチュードと「実際の揺れ」は別物 「強い揺れ」は、どの物差しで測るかで順位が変わる 正直に言うと:データには限界がある 可視化の先へ:継続監視と対応につなげる ライブ監視:デ

Elastic Securityで検知ルールを有効にしたあと、こんな不安を感じたことはないでしょうか。 ルールはたくさん動いている。でも、これで本当に守れているのだろうか。 ルール一覧では、それぞれのルールを個別に確認できます。しかし、ルール全体が攻撃者のどのような行動を対象にしているのかを、ひと目で把握するのは簡単ではありません。 ここで使う道具が、MITRE ATT&CKです。Elastic Securityには、検知ルールをATT&CKという地図の上に並べて見せる「MITRE ATT

Elastic Stack（ELKスタック）を導入する際、多くのエンジニアが最初に頭を悩ませるのが「データの収集・加工（前処理）に何を使うか」という問題です。 かつては「前処理といえばLogstash」の一択でしたが、Elasticsearchに  Ingest Pipeline  が実装されて以降、その手軽さとパフォーマンスから強力な選択肢となっています。 本記事では、LogstashとIngest Pipelineのアーキテクチャの違い、機能面での優劣、そして「結局どちらを選ぶべき

Kibanaのダッシュボードで、標準の「Lens」では表現できない複雑なチャート（サンキーチャートやカスタムマップ、特殊な散布図など）を作りたいとき、強力な武器になるのが  Vega / Vega-Lite  です。 しかし、これまでは重厚な Elasticsearch の Query DSL（JSON）を手書きしてデータを集計する必要があり、記述の複雑さに頭を悩ませた方も多いのではないでしょうか？ そんな開発者・アナリストに朗報です。バージョン 9.4+（Serverless Sta

Elastic 9.4.0 より Elastic Agent Builder が GA になりました。 今回は、Elastic Agent Builder で作成した Tool や AI Agent が Local LLM 環境でも実際に動作するのか検証してみました。 目次 検証環境 準備 Tool, AI Agent, Connector の作成 Tool の作成 AI Agent の作成 Connector の作成 Feature Settings AI Agent の実行 Answer 実行結果の考

FIFA ワールドカップ 2026は、アメリカ・カナダ・メキシコの3か国開催です。 会場が大陸全体に散らばっているので、チームによって移動の負担がかなり違いそうだな、と思いました。 そこで、各チームのグループステージの「移動スケジュールの重さ」を、Elastic を使って地図とダッシュボードで見えるようにしてみました。この記事では、何を作ったのか、何のデータを使ったのか、そしてどこまでが言えてどこからは言えないのかを、なるべくシンプルに説明します。 目次 概要 着眼点 手法 ダッシュボードの作り方は1つじ

Elasticsearchの次世代クエリ言語「ES|QL」に、強力な新機能「ES|QL Views（ビュー）」が登場しました。（Elastic Stack 9.4+, Preview） この記事では、技術者向けにES|QL Viewsの概要、ユースケース、具体的な実装例、そして内部で動くユニークな最適化ロジック（Query Compaction）までを徹底解説します。 ※参考図（NotebookLMによる概要説明図） 目次 1. ES|QL Views とは？ 主な特徴 2. なぜ使うのか？（主要なユース

目次 1. はじめに 2. 検証環境 3. Downsampling の設定方法 4. Downsampling の実行と容量削減効果 5. ES|QL（TSコマンド）によるデータ確認と注意点 6. まとめ 7. 参考URL 1. はじめに Elastic Stackの比較的新しい機能として、 TSDS (Time Series Data Stream)  に対する  Downsampling（ダウンサンプリング）  がサポートされています。 これは、例えば「1秒ごとに収集さ

サイオステクノロジー株式会社 Saman Elastic Stack を学んだりデモしたりするとき、いつも困ることがありました。 ちょうどいい練習用データがない という問題です。 本番ログは使えない、ランダムなダミーログは退屈すぎる。ES|QL の練習や SOC ラボ、ダッシュボードのデモには、もう少し「意味のあるデータ」が欲しい。そこで、自分で作ってみました。 GitHub に公開しています: GitHub – SIOS-Technology-Inc/elastic-eventgen Con

Jina v5 Omni × Agent Builder × MCP で組み立てるマルチモーダル画像検索 PoC 📦 ソースコード : GitHub リポジトリ 14 枚の写真を Elastic に登録するだけで、Kibana のチャットから 「青い椅子の写真を見せて」 と日本語で問いかけると、本当に青い椅子が写った写真が返ってくる。 しかも フロントエンドコードはゼロ行 。Python 300 行と Elastic Cloud のクリック数回で完成します。 このブログでは、その PoC をどう組み立てた

想定読者：SOC アナリスト、脅威ハンター、検知エンジニア。SIEM の経験はあるが Elastic / EQL は初めて、あるいは復習したい方。 読了時間：約 15 分 セキュリティ運用の現場では、毎日とんでもない量のログを見ます。Elasticsearch は「ログを保存して検索する」のはとても得意です。でも、 脅威の検出 となると話が一段難しくなります。 なぜか。攻撃は単独のイベントではなく、 複数のステップが時間軸の上で連なる流れ だからです。 たとえば、次のような流れを「ひとかたまり」として検出

目次 はじめに 前提条件と準備 1. AI Agent でのモデル切り替え 2. Streams での活用：パーティショニング（分割提案） 2.1. Wired Streams の有効化 2.2. LLM によるパーティション分割 3. Streams での活用：プロセッシング（Grok パターン生成） まとめ 参考URL はじめに 先月のブログ、 Elastic Inference Service (EIS) を使った「ベクトル検索」および「生成AIによる回答（RAG）」（実践編） では、EIS を通じ

目次 はじめに 検証用リソース 1. Audit Logging とは何か？ 2. 監査ログを有効にする方法 elasticsearch.yml の設定例 Docker 環境でのログ出力設定 3. 主要な監査イベントの種類 4. ログ構造の理解（JSON 形式） 5. 実際の Audit Log サンプル 5.1. 認証失敗（存在しないユーザー / パスワード間違い） 5.2. 権限のないインデックスへのアクセス 5.3. 検索の実行とクエリ内容の記録 6. 実践的な運用 Tips ノイズのフィルタリング

Elastic がバージョン 9.4 をリリースしました。セキュリティ自動化エンジン「Workflows」の正式版リリースを筆頭に、AI によるルール生成・専門知識モジュール（Skills）・クエリ言語 ES|QL の大幅強化など、幅広い領域にわたるアップデートが含まれています。本記事では注目機能を速報でまとめます。 目次 1. Elastic Workflows が正式版（GA）に 2. Elastic AI Agent に専門知識モジュール「Skills」が登場 3. AI による ES|QL 検知ル