Elastic is a Strong Performer in The Forrester Wave™ for AIOps Platforms, Q4 2026

Elastic 在 Forrester Wave™ AIOps 平台报告中被评为强劲表现者 | Elastic 博客

Elastic 在 Forrester Wave™ AIOps 平台报告中被评为强劲表现者

开放架构、可解释的人工智能和完整上下文

作者：

Natalie Blake

2026年10月28日

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Elastic 在 Forrester Wave™：AIOps 平台 Q4 2026 报告中被评为强劲表现者，该报告从24项标准对10家供应商进行了评估。Forrester 在算法信任与可解释性、代码可观测性（OaC）与 GitOps 对齐、AI 堆栈与语义可观测性、主权部署与数据隔离、定价灵活性与透明度这五项标准中，均给予了 Elastic 最高评分。我们认为这些优势支撑了我们构建 AIOps 的方式——通过 AI SRE 展示证据、从每次调查中学习，并发现警报遗漏的问题。

为什么事件响应需要不同类型的帮助

在我们看来，运维领域的人工智能对话已经超越了模型是否能提出根本原因的阶段。现在团队关注的问题是能否依赖答案。遥测数据持续增长，代码生成代码，基于 AI 的组件使故障更难预测。我们认为答案取决于透明度、学习能力、上下文和开放性。以下是我们方法的独特之处。

信任始于证据

人工智能的建议可靠性取决于工程师验证其建议的能力。

我们构建了 Elastic nightshift AI SRE，作为全天候运行的 AI 同事，像工程师一样进行调查。它会展示其推理过程、查看的数据、考虑的解释以及支持结论的证据。SRE 团队可以从调查开始跟踪整个过程，并在批准操作前确认结果。

保持完整的上下文

人工智能只能基于可访问的数据进行推理。许多团队为了控制成本会削减遥测数据，这意味着当事件发生时，调查所需的证据可能已经不存在。我们认为，团队不应在成本效益与快速准确的事件解决之间做出取舍。Elastic 为日志、追踪和指标提供了高效存储，使团队能够将所有数据集中存储，并为 AI 提供完整的信息进行分析。此外，Elastic 将环境中的关键信息提炼为紧凑的上下文，供 SRE 代理推理，从而提高准确性和令牌效率。

能学习并预见未来的 AI

每次调查后系统应更加完善。Elastic 的 AI SRE 会将从过往事件中学到的经验带入下一次调查，因此重复出现的问题能被更快识别，其建议也会随时间改进。

基于警报的检测只能覆盖可预测的故障。Elastic 专为打破假设的事件而设计，能揭示其他值得关注的问题，包括无法通过规则定义的未知未知因素。

保持选择开放的开放标准

可观测性工具发展迅速，封闭架构使每次变更都代价高昂。Elastic 从设计上就是开放的，基于 OpenTelemetry 构建。我们保留数据的原始形式，使团队在采用新监控工具时无需重建管道或转换模式。随着生态系统的发展，对数据的投资依然具有价值。

这项认可对我们的意义

我们认为，被Forrester Wave™: AIOps Platforms, Q4 2026评为"Strong Performer"，体现了工程师对运营中AI的期待：可验证的答案、不受存储成本限制的完整上下文，以及基于开放标准构建的自由。

这些要素相互关联：高效的存储使完整上下文成为可能，完整的上下文让AI分析更加精准，透明的推理过程使分析可被验证，而开放标准则确保了投资的可移植性。

阅读完整报告

Forrester Wave™: AIOps Platforms, Q4 2026报告现已发布。阅读报告。

探索Elastic nightshift AI SRE如何让AI代理投入工作：实时处理遥测数据，关联日志、指标和追踪信息，揭示潜在原因，同时工程师验证证据并批准操作。

了解客户如何使用Elastic Observability实现AI驱动的基础设施运维。

Forrester不对研究出版物中包含的任何公司、产品、品牌或服务表示认可，也不建议任何人根据这些出版物中的评级选择特定公司或品牌的产品和服务。信息基于最佳可用资源。观点反映当时的判断，可能随时变更。该报告是Forrester更广泛资源集合的一部分，包括交互模型、框架、工具、数据以及分析师指导的访问权限。欲了解更多信息，请阅读Forrester的客观性声明。

本文中描述的任何功能或功能的发布和发布时间均由Elastic单独决定。目前不可用的任何功能或功能可能无法按时交付，甚至可能根本不会交付。

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