How Elastic helps Audi Revolut F1® Team find what matters across engineering software
TL;DR · AI 摘要
Elastic通过整合日志与遥测数据，帮助奥迪F1车队在工程软件中实现毫秒级问题定位，其技术栈已应用于车队的工厂环境。
核心要点
- Elastic技术栈整合日志、指标和遥测数据，实现统一操作视图
- Logstash+Elasticsearch+Kibana组合支持工厂环境软件问题追踪
- AI结合历史数据与运行手册可辅助根因分析
结构提纲
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思维导图
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- Elastic与F1合作的技术方案
- 数据整合
- 日志/指标/遥测统一视图
- 跨系统搜索
- 工具链
- Logstash收集
- Elasticsearch存储
- Kibana分析
- AI增强
- 历史数据关联
- 运行手册整合
金句 / Highlights
值得收藏与分享的关键句。
Elastic技术使工程师能在毫秒级时间内搜索跨系统的工程数据
Logstash-Elasticsearch-Kibana组合在工厂环境实现软件问题追踪
AI通过整合历史数据与运行手册，可辅助工程师进行根因分析
Elastic 如何帮助奥迪 Revolut F1®车队在工程软件中发现关键信息 | Elastic 博客
Elastic 如何帮助奥迪 Revolut F1®车队在工程软件中发现关键信息
作者：
Melissa Rigney
2026年10月22日
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现代赛车是数据生成机器。在一级方程式赛车中，性能背后的技术工作依赖于可靠运行的复杂软件系统。当应用程序需要关注时，工程师需要快速找到相关信号、理解发生了什么并进行调查。这一挑战在赛车抵达赛道之前就已经存在。
在 Elastic，我们深知这一挑战。在企业技术环境中，困难的部分不仅仅是收集
这就是为什么我非常激动地宣布 Elastic 与奥迪 Revolut F1®车队达成一项为期多年的全新合作伙伴关系。Elastic 将作为 2026 年美国大奖赛（10 月 23-25 日在奥斯汀举行）的官方比赛合作伙伴，并从 2027 年起成为其官方搜索与可观测性供应商。这一合作建立在现有的技术关系之上：该车队目前已使用 Elastic 来支持其工程软件环境中的调查工作。
从软件日志到更快的调查
奥迪 Revolut F1®车队在世界上最具挑战性的技术环境中运营，并依赖于互联工程应用的网络。工程师需要处理分布在多个系统中的运营数据，可靠性对于在没有第二次尝试机会的情况下保持运营至关重要。
Elastic 将从工厂到赛道的日志、指标和其他遥测数据整合到一个统一的运营视图中。工程师可以在毫秒级时间内搜索这些数据，快速定位所需信息，并在比赛日压力下对关键系统进行调查。Logstash 收集并处理应用程序日志；Elasticsearch 使这些日志可搜索；Kibana 提供仪表板和分析功能。工程师可以调查错误，并在工厂环境中追踪连接软件应用中的问题。
越来越多地，这些数据也为人工智能提供了上下文。Elastic 可以整合遥测数据、过往事件、操作手册和运营知识，为人工智能提供所需的上下文，帮助识别根本原因并支持修复措施，同时让工程师保持对决策的控制。
一级方程式赛车在极端环境下测试这些能力，但其背后的核心挑战是熟悉的。当关键操作依赖于复杂且分布式的数据时，团队需要快速理解发生了什么并采取行动。
为持续前进而构建
一级方程式赛车是一个持续发展的环境，支持这些工作的软件必须跟上节奏。每场比赛都会产生新信息，每项改进都至关重要，车队一直在寻找提高速度和可靠性的运营方式。
这就是为什么这项合作对我们来说特别令人兴奋。我们很自豪 Elastic 已经成为车队工程软件环境的一部分，并且这项合作为探索未来的发展方向提供了空间。
从2027年起，作为官方搜索与可观测性供应商，我们将与奥迪Revolut F1®车队合作，探索搜索与可观测性技术如何进一步支持其工程环境。在共同开发和验证过程中，我们将分享具体的新用例。
目前，我们期待2026年在美国奥斯汀举办的美国大奖赛，届时Elastic品牌标识将出现在奥迪R26赛车的Halo系统和头枕位置。随着车队逐步公布，我们将分享获得批准的赛车图片。