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

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