Elasticsearch succombe au machine learning

Et un de plus ! Elasticsearch ne pouvait pas rester en dehors du sujet tendance : l’intelligence artificielle. La solution de recherche Open Source au sein des grandes bases de données non structurées a annoncé l’intégration de fonctions de machine learning au sein de ses services.

Ces ajouts sont le fruit du rachat de la start-up Prelert, spécialisé dans l’analyse comportementale. Parmi les fonctionnalités disponibles, Elasticsearch donne quelques exemples sur son blog. Elles vont tourner autour de la « détection d’anomalies dans les données temporelles ». Par données temporelles, l’éditeur entend : les fichiers logs, les métriques d’applicatifs et de performance, les flux de réseau ou des données financières et des données de transactions. Les algorithmes de Prelert vont avoir la capacité d’identifier et de connaître la déviation d’un indicateur ou d’un taux d’événement par rapport à son comportement habituel. L’idée est de pouvoir créer des indicateurs de référence afin de pouvoir être alerté en cas de comportement inhabituel en prenant en compte des critères et des données périphériques ou exogènes.

L’IA s’invite dans X-Pack

En plus, le machine learning peut être utilisé pour gérer des milliers d’indicateurs et des fichiers logs et là encore observer les décalages comportementaux. Enfin, Elasticsearch propose des fonctionnalités d’apprentissage automatique avancées. Comme par exemple la possibilité de « rechercher des utilisateurs dont le comportement diverge par rapport à un groupe donné, identifier du trafic DNS inhabituel ou des embouteillages dans les rues londoniennes ».

Les fonctions de machine learning sont une composante de X-Pack en version 5.4. Il s’agit d’une combinaison de plusieurs solutions complémentaires : sécurité, rapport, monitoring, alerte, graph. Ce package s’intègre directement dans la suite Elasticsearch comprenant le logiciel distribué et temps réel de recherche et d’analyse éponyme stockant des informations au format JSON, Logstash, pour recueillir, analyser, indexer et rechercher les logs ; et le moteur de visualisation Kibana (ne nécessitant aucune écriture de code pour s’interfacer avec Elasticsearch).

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