先日のブログ  では、AutoOps による Elasticsearch クラスタの監視について紹介しました。 今回は、Kibana の Dev Tools (Console) 上で「今すぐクラスタの状態を知りたい」「具体的な数値をサクッと確認したい」といった場面で非常に重宝する _cat API を紹介します。 目次 1. _cat API とは？ 2. 運用効率を劇的に上げる共通パラメータ 3. 現場で多用する主要エンドポイント 3.1. クラスタの健康診断: /_cat/health 3.2. ノー

サイオステクノロジー株式会社 Saman ⚡ TL;DR：3分で分かる要点 やりたかったこと Elastic公式アナウンスを、英語のまま手動で追うのをやめる どう解決したか Logstash → Elasticsearch → Elastic Workflows → AI要約 → Slack 何が自動化されたか 毎朝9時に新着アナウンスが日本語でSlackに流れてくる 学べること Elastic WorkflowsのTrigger / Step / Connector / Data flowの実践パターン

Elasticsearch は強力な REST API を備えており、ほぼすべての操作を HTTP リクエストで行うことができます。 Kibana の Dev Tools も便利ですが、CLI の王者 curl を使いこなすことで、シェルスクリプトによる自動化や、リモートサーバーでのデバッグ効率が飛躍的に向上します。 本記事では、初心者がまず覚えるべき基本コマンドから、現場で役立つ Tips までをまとめました。 ※本記事では、Windows 11 上の PowerShell から curl.exe を実

情報源： Elastic on Defence Cyber Marvel 2026: A Technical overview from the Exercise Floor Elastic Security Labs に掲載された DCM26 の記事をもとに、本ブログでは構成や設計上のポイントを整理します。 サイオステクノロジー株式会社 Saman イギリス国防省主催の Defence Cyber Marvel 2026（DCM26） は、伝統的なITネットワーク、企業環境、複雑な産業制御システムを対象

目次 概要 実現できること AutoOps とは システム構成イメージ サンプルの内容 動作確認環境 ファイルの説明 セットアップ手順 1. パスワードなどの設定 2. コンテナの起動 3. オンプレミス側での API Key の発行 3.1. オンプレミス Kibana へのログイン 3.2. API Key の発行 3.3. Home 画面 3.4. Welcome 画面 3.5. API Key 作成画面 3.6. API Key の貼り付け 4. Cloud Connect 4.1. メニュー移動

サイオステクノロジー株式会社 Saman これから5回に分けて、Elastic Securityを使ったセキュリティ監視の基礎を、手を動かしながら学んでいきます。第1回はデータの取り込みと、Discover・Securityの両方で見えるようにするまでの環境構築です。 今後の予定 本シリーズでは、以下の流れでステップアップしていきます。 第2回：KQLでログを読み、最初の検知ルールを作る 第3回：Timelineで攻撃の全体像を追う 第4回：EQL / ES|QLで攻撃を自動検出・集計する 第5回：ノイズ

Elastic Inference Service (EIS) を使った「ベクトル検索」と「生成AIによる回答（RAG）」について、全2回にわたって解説します。 第1回となる今回は「準備編」として、環境構築からクラウド連携までを詳しく説明します。 目次 Elastic Inference Service (EIS) とは？ 本連載で実現できること システム構成イメージ 動作確認環境 サンプルコード ベクトル検索のための準備作業 1. 環境変数の準備 2. コンテナの起動 3. Elastic Cloud

SIOS Technology, Inc. Saman 目次 はじめに：この記事で解決できること 問題の本質：フルスキャン前提の設計 解決策の発想：Elasticsearch Transformsとは何か Transformの構造を理解する サンプルデータで効果を検証する 実験①：高cardinalityキーでの集約（clientip × 1時間） 実験②：低cardinalityキーでの集約（response × 1時間） Transformが生む2種類の圧縮 ① 縦方向の圧縮（行を減らす） ② 横方向

目次 はじめに 開発環境 構成図 事前準備 リポジトリの取得と展開 環境変数の設定 コンテナの起動 EDOT Collector の設定 5.1. Python コンテナへの接続 5.2. EDOT Collector のダウンロード Elasticsearch との連携設定 6.1. System OpenTelemetry Assets の有効化 6.2. API Key の生成 6.3. otel.yml の編集 6.4. EDOT Collector の起動 Python アプリのトレース取得 7

目次 はじめに 開発環境 事前準備 メインデータの用意（Sample web logs） 国マスタのインポート Lookup Index への変換 【実践】ES|QL での集計比較 Lookup Join なし（国コードのみ） Lookup Join あり（国名を結合） まとめ 参考資料 添付資料：country_list.csv はじめに これまで Elasticsearch で「メインのインデックスに、別インデックスの情報を紐付けて表示したい」場合、Enrich Processor を使用して、取り込

Amazon CloudWatchやKibanaを使わずに無課金でログ分析 ! 自己紹介 株式会社ココナラの大塚 泰成 卍 前提 (制約) Amazon CloudWatchやKibanaを積極的に使わないケースにおいて、 ログの解析を容易かつシンプルに構築したいと思います。 やらないこと ※ 各ライブラリについて補足説明は省略します。(nginxとはこういうOSSですみたいな) 無課金で達成したいことの詳細 (ゴール) 上記の前提を踏まえた上で パスごとにアクセス数を集計できる エラー率を算出出来る ど

「Azure」上に、Elasticsearch、Kibana、Fleet Serverを含むElastic Stackの検証環境を「Self-Managed」方式で構築するための詳細な手順書（ホワイトペーパー： Azure上へのElastic検証環境構築手順書（Self-Managed版) ）を公開しました。 ホワイトペーパーのダウンロードはこちらから なぜSelf-Managedなのか？ Elasticの環境をAzure上に構築する方法には、主に4つの選択肢があります。Elastic Cloud Hos

目次 はじめに 再帰チャンキング (Recursive Chunking) とは 概略 分割のイメージ Recursive Chunkingによる分割結果 参考URL 実践：インデキシング 1. 準備 2. Inference Endpoint の作成 3. インデックスの作成 4. マッピングの追加 5. ドキュメントの取り込み 6. データの反映 実践：検索と結果検証 ケース1. 表データの検索 考察 比較：Sentence Chunking の場合 ケース2. 階層が深いブロックの検索 比較：Wor

Elasticsearch を使っていると、クエリ記述には KQL や ES|QL、Query DSLなどいくつかの書き方が登場します。しかし、そのすべての 下で動いているのは Apache Lucene の検索エンジン です。 Luceneを「高性能なエンジン」だとすれば、Elasticsearchはそのエンジンを搭載した「高級車」のようなものです。Lucene を一言でいうと、 テキストを検索しやすい形に変えて、素早く答えてくれるエンジン です。 この記事では、Kibanaにデフォルトで入っている K

目次 はじめに 準備作業 環境 サンプルデータの取り込み ダッシュボードの作成 1. ダッシュボードの新規作成 2. Variable control の作成 3. グラフと Variable control の紐づけ 動作確認 まとめ はじめに Elastic の Kibana では、これまでグラフごとに集計項目を固定して作成する必要がありました。 しかし、Elastic Stack 8.18 以降（または 9.0 以降）で強化された「Variable control」機能と ES|QL を組み合わせる