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Taste of Tech Topics

Acroquest Technology株式会社のエンジニアが書く技術ブログ

Elastic{ON} 2017 レポート 3日目 | 劇的Before&After!@Walgreens #elasticon

Elastic{ON}2017 レポートのまとめはこちら!!

こんにちは!
Yanagiharaです。

早いもので、3日間のElastic{ON}も終わってしまいました。。

Elastic{ON}では、AMAブースなど、頻繁に議論が行われていたり、
食事やパーティなども充実されていたり、
お祭り的な感じがとても印象的でした!

そしてお目当てであった、Elasticsearchに関する様々な事例が聞けて、
改めて、Elasticsearchって活躍の幅が広い!って感じました😀

参加セッション

そんな最終日、私が参加したセッションは次の通りです。

  1. Walgreens' Journey To Creating an End-to-End Search Platform
  2. Elastic at Datadog
  3. Integrating Human Genetic Data to Help Drive Drug Discovery: Elastic @ Merck
  4. Elasticsearch Search Improvements
  5. The Usual Suspects: Automatic Alerts to Monitor your Cluster
  6. Closing Keynote : Cause Award Honorees

この中でも、大きな事例である、
「Walgreens' Journey To Creating an End-to-End Search Platform」
を、簡単に紹介したいと思います。


Walgreens' Journey To Creating an End-to-End Search Platform

Walgreens

Walgreensはアメリカの薬局チェーンで、店舗数は8000にものぼります。
サンフランシスコでも何店も見かけました😎



そんなWalgreensでも、
ECサイトでの購入と、店舗での購入をつなげることを目指し、
ECサイト上の一般顧客用商品検索にもElasticsearchを使うようにしたそうです。

Before & After!

従来の検索システムには課題がいくつもありました。


  • Analyzer、Scoringに柔軟性がない
  • 改善が、リリースのタイミングに限られる
  • そもそも、システムの中身がブラックボックス化されていてわからない

などなど、たくさんあったそうです😢


ですが、それをElasticsearchにすることでそれらが改善されました。


  • リアルタイムでクエリを調整できる
  • 個々の顧客のデータを取り込むことができるようになった
  • 検索条件を変えてのA/Bテストができるようになった

など、できることが広がったそうです😂

特に、A/Bテストは、変更の柔軟性、反映の手軽さなど、
Elasticsearch化のおかげが大きいですし、
私も取り入れてみたいと思っていたところなので、
ここで事例を知れてよかったです!

Elasticsearch化について

構成はこのような感じでした。

商品情報から各種センサの情報など、多種なソースからのデータを利用して
検索を提供していました。
そこに自動デプロイや、BI可視化の仕組みなどの工夫が組み込まれています。

そして、これらを取り入れたところ・・・
実際にビジネス的な変化も現れました😏


などたくさんの成果があったそうです😉

最後に

改めて振り返ってみて
驚きの最新情報あり、世界的企業のユースケースありで
お腹いっぱいの、非常に濃い3日間でした!

この刺激のまま、日本に帰って、
Elasticsearchをさわり倒したいと思います😚

Elastic{ON}2017 レポートのまとめはこちら!!

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  • ビッグデータHadoop/Spark、NoSQL)、データ分析(Elasticsearch、Python関連)、Web開発(SpringCloud/SpringBoot、AngularJS)といった最新のOSSを利用する開発プロジェクトに関わりたい。
  • マイクロサービスDevOpsなどの技術を使ったり、データ分析機械学習などのスキルを活かしたい。
  • 社会貢献性の高いプロジェクトや、顧客の価値を創造するようなプロジェクトで、提案からリリースまで携わりたい。
  • 書籍・雑誌等の執筆や、対外的な勉強会の開催・参加を通した技術の発信、社内勉強会での技術情報共有により、エンジニアとして成長したい。

 
少しでも上記に興味を持たれた方は、是非以下のページをご覧ください。

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Elastic{ON} 2017 3日目 |Timelionで時系列データの可視化、分析をその場で実行! #elasticon

Elastic{ON}2017 レポートのまとめはこちら!!

こんにちは、菅野です!

Elastic{ON}最終日。
光陰矢の如しとは言いますが、
確かに、あっという間の3日目です!

名残惜しくはありますが、
本日のElastic{ON}レポートです。

参加セッション

私が本日参加したセッションは次の通りです。

  1. Timelion: Magic, Math, and Everything in the Middle
  2. Security @ Slack
  3. Elastic Cloud @ Fandango: How They Shifted Deployment Model to Scale & Meet Their Deadlines
  4. Writing Logstash Plugins in the 5.X Era
  5. Closing Keynote: Cause Award Honorees and Open Q & A with Elastic Founders

その中でもTimelion: Magic, Math, and Everything in the Middle
が面白かったので紹介しますね。

Timelion: Magic, Math, and Everything in the Middle

概要

f:id:acro-engineer:20170310165238j:plain:w500


時系列データを処理に特化した可視化プラグインTimelion。
5.X系からは標準でKibanaに組み込まれるようになりました。
こちらのプラグインでどんな可視化や、分析ができるかを
今回のセッションでデモンストレーションしていました。

こんな感じで!
f:id:acro-engineer:20170310165851j:plain:w500

その場で!
f:id:acro-engineer:20170310170050j:plain:w500

時系列データを可視化していっていました!

その場でグラフをどんどん変更できる!こういったことができるのはさすが、Kibanaですね😆

面白かった可視化デモ

簡易な異常検知

Timelionで使用できる関数を組み合わせることで、
このように統計処理を用いた異常検知を行うことができます。

f:id:acro-engineer:20170309104413j:plain:w500

何をしているのかを簡単に解説

上記のグラフでは検出対象のデータと、異常値を示すデータの二種類を表示しています。
異常値を示すデータでは、以下の処理を行っています。

  1. holt関数を用い、過去のデータから予測線を算出します。
  2. subtract関数を用い分析対象のデータとの差を計算します。
  3. abs関数を用いることで実測と予測線の差を絶対値で計算をします。
  4. if文を用いることでその絶対値が50を超える場合、元のデータを点でプロット、それ以外は何も表示しないようにします。

過去のデータから未来を予測し、今までになかったパターンを探すような計算をしています。

・・・・・・・・😵
流石にこれを瞬時にできる人はいませんよね😒


極めれば詳しい分析もできるTimelion!
奥が深いですね😉

このように様々な時系列データの可視化や分析ができるTimelion
ぜひ使ってみてください。

最後に

あっという間の3日間でした!

実は、私、当社で定期的に行っているElasticハンズオンで
異常検知のLTをしていた経験があるんです。

その異常検知もTimelionで行っていたので、
本場サンフランシスコのElastic{ON}でも、Timelionを使った異常検知が見れて、
非常に興奮しました!!

やっぱりTimelionの可能性、わくわくしますね😉

このわくわくを日本でお伝えできるのを楽しみにしています!!

Elastic{ON}2017 レポートのまとめはこちら!!

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Elastic{ON} 2017 2日目 | Elasticsearch SQLの中身を解剖 #elasticon

Elastic{ON}2017 レポートのまとめはこちら!!

こんにちは、nakaです!

Elastic{ON}も二日目!
さて、今日私から紹介するのは、
「Elasticsearch SQL」のセッション。
f:id:acro-engineer:20170309200348p:plain

昨日のOpening Keynoteで話題となった
Elasticsearch SQLがどうやって作られているのか、
どのような機能をサポートするつもりなのかを紹介してくれました。

現在サポートする機能について

以下がElasticsearch SQLでサポートする機能です。

  • SQL実行はReadのみサポート
  • 単一のIndexおよびTypeへの実行が可能

f:id:acro-engineer:20170309174241p:plain:w500

最初のリリースにより、データ取得に関して、
基本的な機能が入ることになりますね。

後は特徴として

  • 50%はElasticsearchの機能を使って、実現
  • クエリ実行はElasticsearch内部で実施。
  • 直接Elasticsearchクエリを実行するのでフットプリントがない

ということなので、SQL実行をするとしても、
強みである分散処理は最大限生かした構成となりますね。

SQLが実行可能な分散DBとなると、
かなり強力な機能と感じます。

Elasticsearch SQLの中身は?

今日のセッションでは、Costin氏より、
Elasticsearch SQLの中身がどのような作りになっていて、
どのような順番に、どのような処理が行われるかを、
最初から最後まで丁寧に説明してもらいました。

Elasticsearch SQLの中身の透明性を担保するため、
全てを隠さず紹介してくれたと感じました。
まさにOSS文化ですね。

SQL実行の流れ

以下はSQL実行時の大まかな流れです。
f:id:acro-engineer:20170309173248p:plain:w500

パース、アナリシス、プランニング、実行と
DBと同じ流れでElasticsearch SQLも実行されることがわかります。

パースの実行

パーサーでは、以下のようにクエリを分解し、
何が書かれているのかをプログラム側で理解しています。
f:id:acro-engineer:20170309173723p:plain:w500

アナリシスの実行

構文を理解した後は、クエリのチェックおよび、
テーブル名や列名など各種構文の値の解決を行います。
f:id:acro-engineer:20170309175204p:plain:w500

クエリの最適化によるプランニング

クエリの各種値が解決できた後は、プランニングで最適化を行います。
無駄な処理はまとめられます。
f:id:acro-engineer:20170309175538p:plain:w500

クエリの生成

最適化された構文をもとに、Elasticsearchクエリに変換します。
ここから先はElasticsearchにお任せですね。
f:id:acro-engineer:20170309175820p:plain:w500

クエリの実行

Elasticsearchのクエリとして実行します。
Streamで結果の取得が可能だったりと、必要な機能はサポートしています。
f:id:acro-engineer:20170309180213p:plain:w500

JOINについて

現在のところ、JOIN機能も入れる予定とのことでしたが、
JOINはElasticsearchの特性上、
単一インデックスへの対応です。
f:id:acro-engineer:20170309183843p:plain:w500

単一のインデックスでJOIN?
と思うかもしれませんが、ネストしたドキュメントに使うという発想ですね。

例えば、DBから値を移植する場合に、
データを格納したテーブルと、マスタ情報を格納したデータを紐づけ、
紐づいたまま一つのインデックスに入れれば、
JOIN相当の検索を実施することができます。


とはいえ、業務で使うことを考えると、
やはり、複数インデックスに対し、
JOINで結合したいという声が多いです。

この点、Costin氏としては将来、
どうする方針で考えているかが気になります。
明日AMAでもう一度聞こうと思います。

その他

また以下考えるべきポイントや、特徴を説明してもらいました。

analyzedとnot analyzedフィールドの違い

Elasticsearchには文字列フォーマットとして、
analyzed(text型)フィールドと、not analyzed(keyword型)フィールドがあります。

どちらのフォーマットかによって、
内部的に実行されるElasticsearchクエリが変わります。

例えば以下は、SQLで取得するカラムを絞った場合ですが、
analyzedフィールドは、_sourceフィールドに列名を入れ、絞ります。

not analyzedフィールドでは、必要な列名を列挙することで、列を絞ります。
f:id:acro-engineer:20170309180901p:plain:w500

DBにはnot analyzedという考え方がないため、
Elasticsearch SQLを使い場合は、注意ですね。

Elasticsearch SQL特有の構文をサポート

Elasticsearchで強力なAggregationと、スクリプト埋め込みは、
Elasticsearch SQLでも使えるようになります。
f:id:acro-engineer:20170309181526p:plain:w400f:id:acro-engineer:20170309181530p:plain:w400

このようにSQL構文内に埋め込むことができます。

その他サポート機能

Elasticsearch SQL用のCLIが提供となります。
Openning keynoteのデモで紹介していた
コマンドラインツールですね。


またJDBCも使えるようになります。
JDBCは使いたい人が多くいるのではないでしょうか。
これで対応可能なユースケースが増えそうです。


ということで、かなりSQL機能はかっちりと
SQLの作法に従い開発しており、
しっかりと動きそうだと感じました。

どのような構造にしたのかをすべて話すのは、
OSSならではと思います。
このOpenさが信頼につながるのではないでしょうか?

セッション後はパーティ

今日はセッションが終わった後、
Elastic{ON}のダンスパーティ!

会場はなんと、博物館を貸し切っていました。
このような会場は初めてです。
こんな感じでダンスしてました。

Post from RICOH THETA. - Spherical Image - RICOH THETA

最後に

明日はついにElastic{ON}最終日
最後まで走り切りたいと思います。

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Elastic{ON} 2017 Partyに参加してきました! #elasticon

Elastic{ON}2017 レポートのまとめはこちら!!

こんばんは、@です。
本日はElastic{ON} Partyに参加していました。

Elastic{ON} Partyはなんとthe California Academy of Sciencesを貸し切って行われました。
the California Academy of Sciencesは博物館です。
そこでパーティーが行われていました。とても、日本では考えられないような場所でのパーティです!

まず、the California Academy of Sciencesの外観が非常におしゃれです。

f:id:acro-engineer:20170309160559j:plain:w500

入ってすぐ、恐竜が正面にいました。結構大きくて迫力がありました。

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中ではDJがいたり、ドリンクのサービスがあったりと非常に賑やかでした。
ドリンクサービスをする台はプラチナスポンサーのIBM社の名前とElastic{ON}とかかれています。
ドリンクサービスのサーブ台はこちらです。

f:id:acro-engineer:20170309184941j:plain

因みに博物館を貸し切っているので、中の展示物の鑑賞もできます。
まずは森林ゾーン、こちらは昆虫や植物、動物の展示がされています。

f:id:acro-engineer:20170309180553j:plain:w500

その後、地下で水族館らしい箇所にいってきました。
お酒飲みながらお魚を見るのははじめてです。この画像はクラゲです。

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最後、広報の白井と合流して、会場にいる人とThetaを使って写真撮影しました。
まずは、ダンス中です!!

Post from RICOH THETA. - Spherical Image - RICOH THETA

そして、Elastic社 CEOのSteven氏と一緒にぱしゃり。

Post from RICOH THETA. - Spherical Image - RICOH THETA

Partyはとても面白かったです!そして、明日は最終日です!!
しっかりと情報を仕入れてきます。

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Elastic{ON} 2017 2日目 | What's X-citing in X-Pack #elasticon

Elastic{ON}2017 レポートのまとめはこちら!!

Hi, Everyone.
This is Aung Satt from Acroquest.

Today, I attended to session called "What's X-citing in X-Pack" and there were six presenters presented X-Pack components, such as, Security, Alerting, Monitoring & Management, Reporting, Graph, etc... respectively.

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Although, I waited for Machine Learning which was announced to be one component in X-Pack was not appeared in today X-Pack session.
I will summarize by each component as follow.

1. Management & Monitoring

Management will play a role which is not just for Kibana anymore, and which can be used for

  1. User Management (v5.0+)
  2. Role Management (v5.0+)
  3. Search Profiler (v5.1+); which is free with basic license.

Moreover, Monitoring became being able to see overview of Logstash besides of Elasticsearch and Kibana in v5.2.
As revolutions for Monitoring.

  1. Cluster Alerts; Proactive, automatic notifications of problems from Watcher
  2. Logstash Pipeline Viewer; you can find bottlenecks in your Logstash nodes and plugins.
  3. Machine Learning Integration
  4. Beats integration

Noticeably changes are Alerts in Monitoring will be always actionable.
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2. Security
To make more secure your clusters, Security will remove default password, "changeme" and no more passwords in configuration file and instead of that will single sign on with key authentication.
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3. Reporting
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Reporting will provides you, more layout options and besides supporting to you downloadable PDF, Reporting will allow you to export you visualization into CSV data.

4. Alerting
Alerting is not changed so much. It will be added Index action which can specify document id for alerting starts from X-Pack v5.3. And Alerting will be powered by Distributed Watch execution which can guarantee for watch execution happens on all nodes and will not do anyworkload on Master node.
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Graph

Graph is pretty impressive for its improvement. As you may already know, Graph supports you to understand the relation between documents and Graph has been a stage to make alerts and visualizations on Kibana by just selecting a data node which will be showing in Graph according to your relation of Data.

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This can make you to understand more about your data and easier to create reports.
And Graph seems to add new ways to describe your relation of data with Metric table and Swim Lane Table.

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In today session, it was good to know the improvements and future possible approaches from x-pack for the value of customers and efficiency.
Be stay in tune, and I will be posting, newest information about ELK from ElasticOn 2017 events.

Thank you.

Elastic{ON}2017 レポートのまとめはこちら!!

Elastic{ON} 2017 2日目 | X-Packに待望のMachine Learningが搭載されます #elasticon

Elastic{ON}2017 レポートのまとめはこちら!!

こんにちは。
@です。

昨日はBeatsやElasticsearchの新機能・RoadMapなどが公開されましたが、
今日もMachine LearningやKibana、Logstashに関するセッションなどがあり、盛りだくさんな1日でした。

本日も参加したセッションについてフィードバックします。
参加したセッションは下記の通りです。

参加セッション

  1. What's the Latest in Logstash?
  2. What's X‑citing in X‑Pack?
  3. Machine Learning in the Elastic Stack
  4. What's Next for Elastic Cloud
  5. Elasticsearch SQL
  6. Machine Learning and Statistical Methods for Time Series Analysis

今日は面白い内容が盛りだくさんで、全部をブログで伝えるのは難しいほどです。

Logstashのセッションでは、Logstashの設定をKIbana画面から管理できる機能や、
モニタリングに関する発表など、ユーザーにとっての使いやすさが大幅に向上する機能追加が多くありましたし、
X-PackもUI方面での改善がいくつか発表されました。
今回のElastic{ON}は全体的にユーザビリティの向上に重点を置いているようです。

また、ECE(Elastic Cloud Enterprise)の説明もありました。
こちらは、Elastic Cloudのサービスをオンプレミス向けに提供したもので、
GUIからクラスタの作成や監視、細かな設定などを行うことができます。

ある程度大規模なクラスタを運用する際には有力な選択肢の一つになってくるのではないでしょうか。

色々と興味深いセッションがありましたが、
本日の目玉は何と言ってもX-Packに搭載されるMachine Learningですね。

Machine Learning in the Elastic Stack

待望のX-Pack Machine Learningです。
以前からPrelert for Elasticsearchのβ版でElasticsearch・Kibanaと連携できましたが、
ついにX-Packの機能として正式にリリースされます。

教師無しの機械学習によって、
時系列データの異常を検出することができるというものです。
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X-PackのMachine Learningでは、データの周期性などを学習して、異常を検知します。
今までのAlerting(Watcher)では、基本的に閾値を指定しておく必要があったのですが、
Machine Learningでは、それを自動判定してくれます。

下のスライドでは、周期性のあるデータからモデルを計算し、異常を検知しています。
また、学習したモデルを使えば、未来のデータ推移を予測することもできます。
現状では予測線を描画する機能はKibanaに実装されていませんが、将来的には実装されると思われます。

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人間の目では異常だとわからないデータを抽出したり、
その異常の要因を分析したりと、いままでのElastic Stackでは実現できなかったことが
できるようになり、可能性が大きく広がることでしょう。


実際にX-Packに組み込まれたMachine Learningが、どのように動くのかという話もありました。
クラスタを組んだ時の挙動を理解する上で非常に重要な話を聞くことができました。

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デモではセキュリティ方面の利用が多かった印象です。
例えばElasticのデモブースでは、
アクセスログをMachine Learningで解析して不審なIPアドレスを割り出し、
IPアドレスから割り出したアクセス元の位置情報をtilemapで可視化したり、Graphを用いてそのIPアドレスに関連するドメイン名を表示したりしていました。
アクセス解析は一つのメジャーなユースケースになりそうです。

他の分野にも使うことができるか、色々試して見たいですね。
正式リリースはバージョン5.4(4月下旬)とのことなので、今から楽しみです!

ちなみにMachine Learning責任者のSteveさんと写真撮らせてもらいました。
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おまけ 〜Elastic{ON} Party〜

2日目はセッションの終了後に盛大なパーティーがありました。
場所はCalifornia Academy of Sciences。なんと博物館での開催でした。

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こんな感じ...
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Elastic{ON} 2017 2日目 | Elasticをクラウド上で運用しやすくなるElastic Cloud Enterprise! #elasticon

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Good evening, everyone!
営業広報の白井です。

今朝は、Women’s Breakfastという企画に参加して、朝食を食べながら、
Elastic社CEOのSteven Schuurman氏やそれぞれの企業で活躍しているcareer womanの方々との、
パネルディスカッションでした!
世界中のcareer womanと話せるなんて、とても新鮮!
これからの女性の働き方について、一緒に話せて、とても刺激となりました!

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会の終わりには、Elastic社の方々と記念撮影!

Post from RICOH THETA. - Spherical Image - RICOH THETA

参加セッション

今日も私は可視化的な話のところで、わくわくしました!

私が参加したセッションは以下のとおり。

  1. Sustainable Harvesting: How a Few Geeks Learned to Elastic Stack Logs
  2. Localizing Kibana for the Global Language Landscape
  3. Products, Support, Commerce, and Relevancy: The Story Behind Search on Dell.com
  4. Machine Learning in the Elastic Stack
  5. What's Next for Elastic Cloud
  6. Elastic Cloud Inside Out
  7. Machine Learning and Statistical Methods for Time Series Analysis

今日は、ユースケース系のセッションとElastic社発表のセッションを半々くらいで回っていました。
特に気になったのは、最近よく営業でお客様からも話にあがる、Cloudのセッションですね。

What's Next for Elastic Cloud

概要

これまでのElastic Cloudは、Elastic社が用意していたAWS環境上にElastic Cloudを
構築していたのですが、本日紹介されたElastic Cloud Enterpriseが公開されると、
自社持ちのAWSやAzure、自社のプライベートクラウドなどにも簡単に構築できるようになるそうです!

今までは、セキュリティ的な懸念もあり、社内サーバに構築したいと希望される方も多かったので、
かなり構築しやすくなるのではないでしょうか?!

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面白いポイント!

テンプレートが用意される

Elasticsearch、Logstash、Kibanaを使用した場合、それぞれのインストーラーをダウンロードして、
インストールして、、、と繰り返していて、手間がかかる部分があったかと思います。
ですが、Elastic Cloud Enterpriseでは、構築用のShellスクリプトが用意されるので、
簡単にElastic Stackが構築できてしまいます!

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Admin管理者は、管理UIからなんでも設定できる

Kibanaの画面を見せたいが、ユーザの種類によっては一部の画面は見せたくない、と言った場合がありますよね。
今回は、GUI上で、チェックボックスをポチポチするだけで、
公開範囲やユーザ設定も簡単にできちゃいます!

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クラスターの一覧がより見やすく、編集しやすくなる

今までは、どこに何をダウンロードしているかなどがわかりづらかったのが、
一覧が整備されたことで、Elastic Cloud Enterpriseになると、
リソースの管理が簡単にできるようになります!
複数プロジェクトを動かしたい人からするとありがたい機能。

まずは、Beta版として、Platinumライセンス相当の機能が提供されるそうです。

最後に

本日セッション終了後に、Elastic{ON} Partyに参加してきました!
California Academy of Sciencesが貸し切りだったので、夜の博物館を楽しみにながら、
お酒を飲みながら、ダンスパーティー!
踊りつつ、Elastic社の方々と話しつつで、存分に楽しんできました😀

Post from RICOH THETA. - Spherical Image - RICOH THETA

そして、明日はいよいよ最終日。
最後の最後まで、徹底的に調査していくぞ!

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