Elasticsearch 背后的公司Elastic在发布的Elastic 8.17 中引入了几项关键增强功能，侧重于性能增强、扩展的功能和更高的运营效率。
新版本的一个关键功能是 Elasticsearch logsdb 索引模式的正式发布。与没有logsdb 索引模式的最新版本相比，新功能将日志数据的存储占用空间减少5%。Elastic 旨在为可观测性和安全团队提供增强的可见性，同时保持其随时可用于分析。
据 Elastic 称，此更新使组织能够以更低的成本存储更多数据，并提供对日志的快速访问，以更快地解决问题和调查。Logsdb 允许团队保留所有日志数据，而无需过早筛选或删除日志，从而提高运营效率。通过保持所有日志的可访问性，它支持持续的分析和故障排除，而不会影响数据保留。
“日志对于检测和修复至关重要，但基础设施和应用程序生成的日志量不断增长，推高了成本，并迫使人们做出妥协，从而阻碍了分析，”Elastic 首席产品官 Ken Exner 说。Logsdb 索引模式通过智能索引排序、合成源和高级压缩等功能减少了磁盘占用空间和存储日志数据的总体成本。
Logsdb 索引可供自行管理的客户和 Elastic Cloud 使用。它也是 Elastic Cloud Serverless 的默认设置。
Elastic 8.17还推出了 Elastic Rerank，由 Elastic 开发的跨编码器重新排名模型，用于增强搜索相关性，而无需重新索引或更改其数据架构。该工具的工作原理是根据对查询和文档的更深入语义理解来改进搜索结果的顺序。
Elastic Rerank 用户可以改进现有的搜索应用程序，包括混合语义搜索和检索增强生成 （RAG）。Elastic 声称，当用于对 BM25 搜索结果进行重新排名时，它在一系列检索任务中的排名质量平均提高了 40%，与模型的性能相当 11 倍。
重新排序模型为任何搜索体验提供了语义提升。在 Elasticsearch Open Inference API 中构建重新排名模型，使 Elastic Rerank 能够轻松加载和在搜索管道中使用。它允许用户只需向现有查询添加一些参数，即可快速将语义排名的准确性优势应用于他们的 Elasticsearch 数据。
Elastic 通过 Elasticsearch Inference API，可以轻松地将 Elastic Rerank 集成到现有搜索系统中。该模型在公司的产品套件中提供技术预览版。
Elastic Cloud 推出了SAML 单点登录（SSO）功能，旨在简化企业访问管理。这项新功能使组织能够集中进行身份验证，从而降低跨 Elastic Cloud 环境管理用户帐户的复杂性。
为了更快、更高效地在 Elasticsearch 中进行搜索查询，该公司通过ES|QL – 一种专为 Elasticsearch 设计的类似 SQL 的查询语言。全文搜索提供了更好的搜索功能，尤其是在处理条件逻辑或多个术语时。此外，新的 QTSR 函数通过启用 Lucene 查询字符串查询来支持对日志数据进行高级筛选。
Elastic 8.17 版发布仅距上一个版本仅一个月左右。该公司希望快速跟踪一些关键功能，以便为其用户节省存储空间并提升搜索性能。随着企业寻求更高效的方法来管理不断增长的数据量，而不会影响性能或增加成本，因此这些更新尤为重要。
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