AI・機械学習

時系列の異常を検知--検索エンジン「Elasticsearch」の機械学習技術の可能性

OSSの全文検索エンジン「Elasticsearch」を開発するElasticはElasticsearchなどで構成されるソフトウェア群「Elastic Stack」に機械学習モジュール「Machine Learning」を追加した。その独自性をまとめた。

 オープンソースソフトウェア(OSS)の全文検索エンジン「Elasticsearch」を開発するElasticは2016年9月に行動分析技術を手掛けるPrelertを買収。その成果として、Elasticは、Elasticsearchなどで構成されるソフトウェア群「Elastic Stack」にPrelertの技術を応用した機能「Machine Learning」を2017年5月に追加した。現在はベータ版(製品版は2017年上半期にリリース予定)だが、時系列データの異常検知が今までより簡単になるというユニークな特徴がある。

 全文検索エンジンというと、対象となるデータはWordやExcel、PowerPointなどのファイル、テキストを思い浮かべる。しかし、OSSの全文検索エンジン「Apache Lucene」をベースにしているElasticsearchの場合、こうしたデータに加えて、システムが吐き出すログなども対象にしている。さまざまなデータのフォーマットに対応し、データの構造を定義せずに格納できるスキーマレスで組むことができる。

 こうした技術的特性からElasticsearchはさまざまな分野に応用できる。例えば、ある商品の売上実績のデータがあれば、ビジネス分析として活用できる。IoTでのセンサならば、温度や人の動態などを計測できる。

 セキュリティの分野であれば、ウェブサーバやファイアウォールなどのログを分析することもできる。つまり、セキュリティ情報イベント管理(Security Information Event Management:SIEM)としても活用できる。米国の軍人や軍属などに金融商品などを販売するUSAAはSIEMとしてElasticsearchを活用している。

日本企業でも採用

 Elasticsearchを中核とするElastic Stackは、「Kibana」「Beats」「Logstash」で構成される。Kibanaは管理ツールであり、Elasticsearchが対象とするデータの可視化や分析などの機能を搭載している。

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