샌프란시스코, Feb. 28, 2018 (GLOBE NEWSWIRE) -- (Elastic{ON} 2018) – Elasticsearch와 Elastic Stack을 개발한 Elastic이 2억2천5백만 누적 다운로드를 넘어섰다고 오늘 발표했다. 동사는 1년 전에 1억 다운로드를 기록한 바 있다. 또한, Elastic은 사용자들이 더 쉽게 다운로드 및 검증하고, X-Pack의 기능 개발 과정에서 Elastic 엔지니어링팀과 협업할 수 있도록 하는 전략의 일환으로 X-Pack 코드를 공개했다. 이러한 개발 협업에는 보안, 수정, 모니터링, 그래프 및 머신 러닝과 같은 다양한 기능 개발이 포함된다.
Elastic 설립자이자 CEO인 Shay Banon은 "우리 제품을 중대한 사업 용도로 사용하는 수백만 명의 개발자와 수천 명의 고객이 우리 제품을 채택했다는 사실을 진정으로 겸손하게 받아들인다"며, “X-Pack 코드를 공개함으로써 사용자들에게 완전한 투명성을 제공함과 동시에 사용자들이 당사의 오픈 소스 제품과 협업하듯, 당사와도 협업할 수 있는 기능을 제공하게 될 것이다. 코드를 공개함으로써 우리는 우수한 제품과 기능을 개발하는 데 도움을 얻을 것이며, 당사의 소프트웨어를 사용하는 모든 개발자, 고객, 파트너에게 혁신의 영감을 주는 지속가능한 비즈니스 모델을 구축하게 될 것이다”라고 말했다.
지난 18개월 사이 3개의 새로운 회사를 인수하고 전 세계 10만여 명의 개발자가 참여하는 사용자 커뮤니티를 구축한 Elastic{ON} 2018은 최대 규모의 Elasticsearch 사용자 모임이다. 3일에 걸쳐 진행되고 2,500여 명의 참가자들이 모여 아이디어를 배우고 공유할 이번 행사에서는 기록적인 숫자의 새로운 기능이 공개되고 향후 출시될 기술이 소개될 예정이다.
- Elastic APM: Elastic APM 최초의 상용화 가능 버전(production-ready)으로 출시된 이 제품은 Elastic 제품 스택의 성능을 확장시킨 애플리케이션이다. 이 제품은 애플리케이션 개발자와 데브옵스(devop) 개발자가 개별 코드 라인 별로 시스템과 비즈니스 성과에 미치는 영향을 모니터하고 분석할 수 있게 해준다. 이 기능은 디버깅 프로세스 속도를 높일 뿐 아니라 확장하며, 코드 퍼포먼스를 운영 효율에 대한 단일 전체 뷰로 통합해준다. Elastic APM은 Elasticsearch 인덱스에 데이터를 저장하고 APM 데이터를 Logstash 및 Beats를 통해 수집된 로그와 메트릭에 연계할 수 있게 해주며, Node.js, Python, Ruby 및 JavaScript용 서버 측 구성 요소와 에이전트, 그리고 일반적인 APM 워크플로우에 맞춤 구성된 APM 앱을 포함한다. Elastic APM은 6.2 버전의 일부로 제공되고 있다.
- Swiftype App Search: 개발자가 자신의 애플리케이션에 보다 강력한 검색 기능을 추가할 수 있도록 설계된 Swiftype App Search는 강력한 API 세트와 결과 포지셔닝, 동의어 및 오타 허용 등의 추가 검색 기능을 제공한다. Swiftype App Search는 인프라, 관리, 유지 보수가 필요 없는 SaaS 턴키 솔루션으로 손쉽게 바로 사용할 수 있다. Swiftype App Search는 현재 공개 베타 버전으로 제공되고 있다.
- 머신 러닝 예측: Elastic의 머신 러닝 기능을 확대한 첫 주요 버전으로서, 예측 분석의 영역으로 기능을 확장하였다. 사용자는 시계열 데이터를 모델링하고 정교한 기성 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 미래의 결과를 시간 간격별로 예측할 수 있다. 온 디맨드 예측 기능이 제공되므로, 사용자는 기존의 머신 러닝 작업을 수행할 수 있으며, 머신 러닝에 탑재된 예측 모델을 사용하여 예측 기간 중 해당 모델의 성장이 예상되는 지점에 대한 정확한 예측을 얻을 수 있다. 예측 결과는 Elasticsearch 인덱스에 기록되어 사용자들이 실제 결과와 예측 모델을 비교할 수 있게 해준다. Elastic 머신 러닝의 예측 기능은 현재 6.2 버전의 일부분으로 제공되고 있다.
- GIS 앱: Elastic의 최신 {RE}search 프로젝트인 GIS(지리 정보 시스템)는 모든 유형의 지리 데이터를 캡처, 저장, 조작, 분석, 관리, 표시하도록 설계된 시스템이다. Kibana의 일부로 제공되는 이 앱은 즉석 지형 공간을 분석하고, 개선된 시각화 지도 자료를 대시보드에 임베드하는 새로운 기능을 제공하며, 다중 레이어, 개별 지오 포인트 매핑 및 클라이언트 측 스타일 지정과 같은 주요 기능이 포함되어 있다. GIS 앱은 현재 기술 프리뷰 단계에 있다.
- SQL for Elasticsearch: 이 새로운 기능은 Elastic Stack의 강력한 기능을 세계에서 가장 유명한 SQL 개발자 데이터베이스 커뮤니티에 개방함으로써 사용자들이 가장 익숙한 SQL 구문으로 Elasticsearch 데이터를 쿼리할 수 있게 한다. 이 기능은 또한, 바로 사용할 수 있는 JDBC 지원을 통해 Elasticsearch에서 외부 SQL 환경으로 데이터를 (다시) 내보내는 작업을 대폭 간소화한다. RESTful 인터페이스를 통해 Elasticsearch가 SQL을 이해할 수 있게 함으로써, SQL for Elasticsearch는 SQL 구문을 사용하여 Elasticsearch 데이터를 쿼리하고 기존 SQL 엔진과 일관된 테이블 형식으로 결과를 반환하고 데이터를 탐색할 수 있는 사용자 인터페이스를 제공한다. SQL for Elasticsearch는 작년에 컨셉으로 소개되었으며 이제 곧 알파 및 베타 버전으로 제공될 예정이다.
- Canvas: Canvas는 차세대 데이터 시각화 및 데이터 인상주의 기술의 흥미진진한 새로운 개념을 제시한다. Kibana의 폭발적인 인기 상승과 함께, Canvas는 Elasticsearch 데이터에서 얻은 통찰력을 라이브 및 실시간 대시 보드, 프레젠테이션 및 인포그래픽에서 알리는 새로운 기법을 제공한다. Canvas를 사용하면 이전과는 전혀 다른 형태로 Elasticsearch 데이터 관련 스토리를 표현할 수 있게 해준다. 이제는 PowerPoint를 작성하기 위해 철저하고 반복적이며 많은 작업 시간이 소요되는 Excel로의 데이터 내보내기 프로세스를 거칠 필요가 없어졌다. Canvas는 플러그인으로 사용할 수 있으며, 사용자들이 새로운 데이터 소스, 시각화 유형 및 UI 구성 요소를 가져올 수 있다. Canvas는 작년에 컨셉으로 소개된 바 있으며, 현재는 기술 프리뷰 단계에 있다.
- 롤업: 데이터를 장기간 저장해야 하는 경우, 일반적으로 메트릭 및 로깅 사용 사례와 연관이 있는 롤업을 사용하면 제한된 데이터 세트를 저장하여 과거 데이터의 디스크 사용량을 줄일 수 있다. 사용자는 Elasticsearch 롤업 작업을 이용하여 "롤업"되는 정기적인 작업이나 사전 집계한 데이터를 구성하고 해당 롤업을 인덱스에 저장할 수 있다. 예를 들자면 "웹 서버의 응답 시간당 평균 로드 시간"과 같은 메트릭이다. 해당 평균 데이터가 롤업되고 저장되지만, 사용자, 페이지 및 IP 정보와 같은 다른 미가공 데이터 속성은 롤업되고 저장되지 않는다. 이 기능은 Elasticsearch의 베타 버전에 곧 제공될 예정이며, 추후 Kibana 지원에 제공될 것이다.
- 유연한 구축 구성: 고객이 더 많은 데이터를 Elasticsearch에 넣고 사용 사례를 확대하는 가운데 Elastic이 사용자들에게 클러스터를 맞춤 구성할 수 있는 기능을 제공하기 위해 “슬라이더” 개념을 소개한다. Elastic Cloud 및 Elastic Cloud Enterprise(ECE) 고객들에게 제공되는 새로운 기능에는 다음의 기능이 포함된다. 여러 클래스의 하드웨어 지원, 클러스터 템플릿 및 핫/웜 클러스터 지원, 머신 러닝 추가 기능, 전용 마스터 노드, 기존 클러스터 구성의 APM 노드. 이 새로운 기능들은 Elastic Cloud 및 Elastic Cloud Enterprise에서 곧 제공될 예정이다.
- Logstash Azure Monitoring 모듈: Microsoft와의 협업 기능을 탑재한 Logstash Azure Monitoring 모듈은 고객의 Azure 인프라와 서비스를 Elastic Stack으로 모니터링하는 가장 손쉬운 수단이다. 이 새로운 모듈은 Azure의 중앙 집중식 로깅 서비스와 통합되어 Azure 로그와 메트릭을 JSON으로 표준화한다. 이 모듈은 Elasticsearch에서 데이터를 사용하는 과정에서 Logstash를 활용한다. 이 모듈을 Kibana와 함께 사용하면 인프라 변화와 인증 실패를 분석할 수 있고, 의심스러운 활동과 악의적인 사용자를 식별할 수 있으며, 사용자 활동을 조사하여 근본 원인 분석을 수행하고, SQL DB 배포를 모니터링하고 최적화한다. 이 모듈은 베타 출시 즉시 제공될 예정이다.
마지막으로, Elastic은 새로운 공식 Elastic 인증 프로그램을 발표했다. Elastic은 사용자의 전문적 인증 요구에 따라, 사용자들에게 전문가 교육 과정을 제공하여 Elastic 전문가 인증서를 제공할 예정이다. 새롭게 개설된 Elasticsearch Engineer I 및 Elasticsearch Engineer II 과정은 Elasticsearch 클러스터의 설치, 관리 및 최적화는 물론 새로운 사용자 데이터 분석 솔루션 개발 관련 실용 지식을 제공한다. 이 과정은 Elastic Certified Engineer 인증을 받는 데 필요한 기초 과정으로, 실습, 기술 및 성과 기반 인증 시험, 그리고 시험에 합격한 사용자에게 배부될 공식 디지털 Elastic 인증 배지가 포함된다.
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Elastic 소개
Elastic은 검색, 로깅, 보안 및 분석 사용 사례의 실시간, 대규모 사용을 지원하는 소프트웨어를 구축한다. 2012년에 창립한 이 회사는 오픈 소스 Elastic Stack(Elasticsearch, Kibana, Beats, Logstash), X-Pack (commercial features), Elastic Cloud(호스팅 제품)를 개발한다. 현재까지 2억2천5백만 건의 누적 다운로드 횟수를 달성했다. Benchmark Capital, Index Ventures, NEA가 1억 달러 이상을 투자하여 지원하고 있는 Elastic은 30개국에 800여 명의 직원을 고용하고 있다. 자세한 내용은 elastic.co 페이지에서 확인하십시오.
미디어 연락처
AMER
Michael Lindenberger
Reidy Communications for Elastic
Michael@reidycommunications.com
(415) 531-1449
아시아태평양
Jeff Yoshimura
Communications @ Elastic
pr@elastic.co