Elastic dévoile à Elastic{ON} 2018 un nombre record de nouvelles fonctionnalités et présente en avant-première ses prochains développements

Avec plus de 225 millions de téléchargements, Elastic ouvre le code source d'X-Pack

Elastic{ON} 2018 San Francisco – 28 février, 2018
– 
Elastic
, l'entreprise à l'origine d'
Elasticsearch
et d
'Elastic Stack
, annonce avoir dépassé le cap des 225 millions de téléchargements, en comparaison de 100 millions un an auparavant. De plus, Elastic annonce l'ouverture du code source de sa technologie X-Pack dans le cadre de sa stratégie permettant aux utilisateurs de plus facilement télécharger et examiner les fonctionnalités X-Pack, et de collaborer avec l'équipe d'ingénierie d'Elastic sur les futurs développements d'X-Pack. A ce jour, X-Pack comprend des fonctionnalités telles que security, alerting, monitoring, Graph, et machine learning.

« Nous sommes très honorés que nos produits aient été adoptés par des millions de développeurs et des milliers de clients qui leur font confiance pour développer des cas d'usage critiques pour leur entreprise, » déclare Shay Banon, Fondateur et CEO d'Elastic. « L'ouverture du code source de notre X-Pack offrira aux utilisateurs une totale transparence et la capacité de collaborer avec nous, tout comme ils le font avec nos produits open source. Cela nous aidera à créer de meilleurs produits et fonctionnalités et nous permettra de bâtir un modèle économique durable qui favorise l'esprit d'innovation de tous les développeurs, clients et partenaires qui utilisent nos logiciels. »

Avec l'acquisition de trois nouvelles sociétés durant les 18 derniers mois et la croissance d'une communauté d'utilisateurs qui compte plus de 100 000 développeurs dans le monde entier,
Elastic{ON} 2018
est le plus grand rassemblement d'utilisateurs d'Elasticsearch. Pendant trois jours, plus de 2 500 participants sont rassemblés pour apprendre et partager leurs idées, découvrir pour la première fois un nombre record de nouvelles fonctionnalités et voir en avant-première les technologies à venir. 

• Elastic APM
  : cette première version d'Elastic APM prête pour la production est une extension de la suite de produits Elastic en matière de performance d'applications. Elle permet aux développeurs d'applications et aux ingénieurs DevOps de contrôler et d'analyser l'impact de lignes de code spécifiques sur la performance des systèmes et de l'entreprise. Non seulement elle accélère, mais elle élargit le processus de débogage, en incorporant la performance du code dans la vue holistique de l'efficience opérationnelle. Elastic APM stocke les données dans un répertoire Elasticsearch, permet de corréler les données APM avec des logs et indicateurs collectés via Logstash et Beats, inclut un composant au niveau du serveur et des agents Node.js, Python, Ruby et JavaScript, ainsi qu'une application APM conçue pour un workflow d'APM type. Elastic APM est désormais disponible dans la version 6.2.
  
  
   
• Swiftype App Search
  : conçu pour que les développeurs puissent équiper leurs applications d'une fonction de recherche plus puissante, Swiftype App Search fournit un ensemble complet d'APIs et des fonctions de recherche spécifiques supplémentaires, telles que le classement des résultats, synonymes, et tolérance aux erreurs de saisie. Solution SaaS clé en main, Swittype App Search ne nécessite aucune infrastructure, administration et maintenance tout en étant simple à la prise en main. Swiftype App Search est désormais disponible en version beta.
  
  
   
• Machine Learning Forecasting
  :
  cette première extension majeure des fonctionnalités de machine learning d'Elastic augmente les fonctionnalités d'analyse prédictive. Les utilisateurs peuvent modéliser des données de séries chronologiques et utiliser des algorithmes de machine learning sophistiqués prêts à l'emploi pour prévoir des résultats à plusieurs intervalles à venir. Grâce à des prévisions à la demande, les utilisateurs peuvent prendre un job de machine learning existant, tout en utilisant le modèle prédictif intégré au machine learning, obtenir des prédictions précises sur où ce modèle est supposé se développer durant la période de prévisions. Les résultats des prévisions sont écrits dans un répertoire Elasticsearch, ce qui permet aux utilisateurs de comparer les résultats obtenus aux modèles de prévisions. Les fonctionnalités de machine learning forecasting d'Elastic sont désormais disponibles au sein de la version 6.2.
  
  
   
• GIS App :
  le tout nouveau projet de moteur de recherche d'Elastic, GIS (geographic information systems) est un système conçu pour capturer, stocker, manipuler, analyser, gérer et présenter tous types de données géographiques. Au sein de Kibana, cette application offre une nouvelle façon de réaliser des analyses géospatiales ad-hoc, intègre des visualisations plus performantes de cartes dans les tableaux de bord, et inclut des fonctionnalités clés telles que support multicouches, cartographie de points géographiques particuliers et client side styling. Le produit GIS app est actuellement en version préliminaire.
  
  
   
• SQL for Elasticsearch:
  cette nouvelle fonction donne aux développeurs SQL, communauté de la base de données la plus répandue au monde, un accès à la puissance de la Suite Elastic en permettant de requêter des données dans Elasticsearch selon une syntaxe SQL qui leur est familière. Elle simplifie considérablement la (ré)exportation des données Elasticsearch vers des environnements SQL externes avec un support JDBC personnalisé. En permettant à Elasticsearch de comprendre SQL via une interface RESTful, SQL for Elasticsearch permet de faire des requêtes dans Elasticsearch en utilisant une syntaxe SQL, restitue les résultats de ces requêtes sous forme de tableaux cohérent avec des moteurs SQL traditionnels, et fournit une interface pour explorer les données. SQL for Elasticsearch a été présenté l'année dernière en tant que concept et sera bientôt disponible dans une version alpha, puis bêta.
  
  
   
• Canvas
  : un nouveau concept passionnant pour la nouvelle génération de visualisation des données et d'impressionnisme des données. Avec l'incroyable gain de popularité de Kibana, Canvas représente une nouvelle façon d'exposer les informations obtenues à partir des données Elasticsearch ou de tableaux de bord temps réel, de présentations, et d'infographie en ligne.  Canvas permet aux utilisateurs d'exprimer l'histoire de leurs données Elasticsearch comme jamais auparavant, tout en supprimant le processus répétitif, chronophage et exhaustif d'exportation des données dans Excel pour concevoir un PowerPoint. Canvas peut aussi être connecté, permettant aux utilisateurs d'importer de nouvelles sources de données, des types de visualisations, et des composants d'interface utilisateur. Introduit l'année dernière en tant que concept, Canvas est aujourd'hui en version préliminaire.
  
  
   
• Rollups:
  couramment associés aux cas d'usage d'indicateurs et de logging pour lesquels stocker les données pendant de longues périodes est requis, rollups permet de stocker un ensemble limité de données, ce qui réduit l'usage du disque pour l'historique des données. Un job d'Elasticsearch rollup permet de configurer des jobs périodiques qui « se répète » ou de pré-agréger des données, et de stocker le « rollup » dans un répertoire. Par exemple : un indicateur tel que « temps moyen de chargement d'un serveur par heure », dont la moyenne des données est rolled up et stockée, mais dont les autres attributs de données bruts tels qu'utilisateur, page et informations spécifiques ne le sont pas. Cette fonction sera bientôt disponible en version bêta pour Elasticsearch et plus tard avec le support de Kibana.
  
  
   
• Configurations de déploiement flexible :
  alors que les clients mettent de plus en plus de données dans Elasticsearch et élargissent leurs cas d'usage, Elastic lance le concept de « curseurs » pour permettre de personnaliser leurs configurations de clusters. Disponibles pour les clients
  Elastic Cloud
  et
  Elastic Cloud Enterprise (ECE)
  , les nouvelles fonctionnalités comprennent : support de multiples catégories de matériel ;  support des modèles de cluster et clusters hot/warm ; ajout de machine learning, dédié aux noeuds principaux, et de noeuds APM aux configurations de clusters existants. Ces nouvelles fonctions seront disponibles prochainement dans Elastic Cloud et Elastic Cloud Entreprise.
  
  
   
• Logstash Azure Monitoring Module
  : conçu en collaboration avec Microsoft, le module Logstash Azure Monitoring constitue la manière la plus simple de contrôler une infrastructure et des services Azure avec la Suite Elastic.  Ce nouveau module s'intègre au service de logging centralisé d'Azure pour normaliser les logs et les indicateurs Azure en JSON. Il utilise Logstash pour consommer les données dans Elasticsearch. Avec Kibana les utilisateurs peuvent analyser les changements de l'infrastructure et les échecs d'autorisation, identifier les activités suspicieuses et les acteurs malveillants potentiels, analyser les causes sous-jacentes en examinant l'activité des utilisateurs, contrôler et optimiser les déploiements de BD SQL. Ce module sera bientôt disponible en version beta.

Enfin, Elastic annonce un nouveau programme officiel de certification Elastic. A la demande des utilisateurs de bénéficier d'accréditations professionnelles, Elastic offrira de nouveaux cursus de formation conçus pour que les utilisateurs deviennent des experts et soient certifiés par Elastic. Les nouveaux cours, Elasticsearch Engineer I et Elasticsearch Engineer II, fourniront les connaissances utiles pour installer, administrer et optimiser des clusters Elasticsearch, ainsi que pour développer de nouvelles solutions d'analyse des données. Ces formations constituent les bases pour devenir Elastic Certified Engineer. Elles incluent des travaux pratiques, un examen de certification technique et basé sur la performance, ainsi qu'un badge numérique officiel de certification Elastic pour les utilisateurs qui réussissent leur examen.

A propos d'Elastic


Elastic est le premier fournisseur de logiciel au monde qui rend les données structurées et non structurées utilisables en temps réel, pour les cas comme la recherche, le logging, la sécurité et l'analytique. Fondés en 2012 par les personnes à l'origine des projets open source Elasticsearch, Kibana, Beats et Logstash, la Suite Elastic, X-Pack (plugins commerciaux) et Elastic Cloud (offre hébergée). A ce jour, il y a eu plus de 225 millions de téléchargements. Elastic a obtenu le soutien de Benchmark Capital, Index Ventures et NEA avec plus 100 millions de dollars de financement, les effectifs d'Elastic compte près de 800 employés répartis dans 30 pays.  En savoir plus sur
elastic.co
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