检索分析服务 Elasticsearch版
阿里云检索分析服务Elasticsearch版兼容开源ELK功能，免运维全托管，提升企业数据检索与运维分析能力。
【Elastic Engineering】添加免费且开放的 Elastic APM 作为 Elastic 可观测性部署的一部分
什么是 APM？ 利用应用程序性能监测，您可以查看应用程序将时间花在哪些地方、在执行哪些操作、在调用哪些其他应用程序或服务，以及遇到了哪些错误或异常情况。
【Elastic Engineering】Elastic 代理和 Fleet 让您更容易地将系统与 Elastic 集成
今天，我们很高兴地宣布三项重大改进，它们将使您的系统和应用程序与 Elastic Stack 的集成变得更加容易。
【Elastic Engineering】开始使用运行时字段 — 了解 Elastic 对读时模式的实现
过去，Elasticsearch 一直依赖于写时模式方法来实现快速的数据搜索。现在，我们为 Elasticsearch 添加了读时模式功能，这不仅让用户能够在采集数据后灵活地更改文档的模式，还可以生成只作为搜索查询的一部分存在的字段。用户可以选择将读时模式和写时模式结合使用，根据需要在性能和灵活性之间取得平衡。
【Elastic Engineering】在 Elasticsearch 7.10 中通过提高存储效率节省空间和成本
我们很高兴地宣布，在 Elasticsearch 7.10 中创建的索引将更小了。一味求大并非都是好事，我们的内部基准测试报告显示，空间占用降幅高达 10%。
【Elastic Engineering】Elasticsearch 缓存深度剖析：一次提高一种缓存的查询速度
缓存是加快数据检索速度的王道。因此，如果您有兴趣了解 Elasticsearch 如何利用各种缓存来确保您尽可能快地检索数据，请仔细研读这篇博文，接下来的内容全是干货。本篇博文将阐释 Elasticsearch 的各种缓存功能，这些功能可帮助您在进行初始数据访问后更快地检索数据。Elasticsearch 是使用各种缓存的大户，但在本篇博文中，我们将只着重介绍以下三种：
【Elastic Engineering】使用 Elasticsearch 时间点读取器获得随时间推移而保持一致的数据视图
大多数数据都不断变化。在 Elasticsearch 中查询索引，实际上是在一个给定的时间点搜索数据。由于索引不断变化（在大多数可观测性和安全性用例中皆如此），在不同的时间执行两个相同的查询将返回不同的结果，因为数据会随着时间而变化。那么，如果需要消除时间变量的影响，该怎么做呢？
【最佳实践】阿里云Elasticsearch应用性能监控分析（APM）
本文介绍了阿里云Elasticseasrch APM服务概念架构及功能，以及如何快速接入并使用，通过阿里云托管的Elasticsearch 应用性能监控（APM）服务，您可以结合阿里云Elasticsearch实现系统可观测性能力搭建。
阿里云Elasticsearch应用性能监控分析最佳实践
本次直播介绍阿里云Elasticsearch如何基于开源Elastic APM功能提供云上应用性能监控分析能力，帮助用户快速拉起并集中托管APM Server实例，实时监控数千个应用程序的性能数据。同时通过对接阿里云Elasticsearch日志增强版集群提供高并发写入托管及低成本海量存储，结合Kibana可视化分析，提供高效的应用程序性能优化与监控能力。 扫码进入技术交流群讲师/嘉宾简介阿里云高级产品经理 钱雨欣（沐泽）
阿里云与Elastic生态合作再升级，携手擎创发布智能运维解决方案
2021云栖大会，阿里云与Elastic生态合作再次升级，Elastic作为阿里云战略合作伙伴，携手Elastic社区，出席了开源引力峰会、产品生态合作峰会、源力SHOW场等论坛，针对全球开源发展合作之道、开源技术与商业模式创新等热点话题进行深度探讨。并基于阿里云Elasticsearch，携手SaaS生态伙伴擎创科技，发布了智能运维联合解决方案。
阿里云ACE×Elastic 联合meetup
议程①Elasticsearch在B端业务下的应用与实践议程②Elastic Monitor 基于Elasticsearch的监控平台构建议程③字节跳动 Elasticsearch在分析场景的实践讲师介绍讲师①吕飞扬，网易云商资深开发工程师讲师②翁剑平，阿里巴巴高级开发工程师讲师③毛苏晗，字节跳动资深技术专家
Elastic Stack 实战手册（早鸟版）
开源搜索引擎这十来年的发展，基本就是 Lucene 体系的发展。而基于 Lucene 的诸多搜索引擎中，Elasticsearch 以其极好的易用性、开箱即用的体验迅速折服了开发者。其边界也从最早的搜索引擎，扩展到了日志全观察、安全分析等场景，形成了今天的 Elastic Stack，具备从数据采集、处理、分析到展示的强大生态能力。
