优势
35%
性价比提升率60%
相较于同类实例的能耗降低率概述
由于数字化转型、人工智能发展及云技术的采用，数据的数量、速度和种类均呈指数级增长。不同的数据系统会提供不同的响应时间以满足各类业务需求，而 Elastic 的 Elasticsearch 人工智能数据湖能在几毫秒内返回结果。这家搜索人工智能公司意识到，在当前这个要求严苛的环境中，要加快增长速度，关键在于以海量规模实现卓越的性价比。
为实现这一目标，Elastic 向 Amazon Web Services（AWS）寻求帮助，探索通过采用最新计算实例来实现扩展和加速的方法。借助创新性的 AWS 解决方案，Elastic 变革了自身的基础设施方案，从而为全球客户创造更大的价值。
关于 Elastic
Elastic 是一家搜索人工智能公司，可帮助组织近乎实时地查找、分析和可视化数据。Elastic 在全球拥有超过 2.1 万名客户，提供搜索、可观测性和安全解决方案。
机会 | 使用 AWS Graviton 提高 Elastic 的成本效率
AWS 合作伙伴 Elastic 成立于 2012 年，该公司从一个开源搜索引擎项目起步，逐步发展为全方位的数据解决方案提供商，目前为全球超 2.1 万名客户提供服务，而且客户群体还在持续扩大。该公司构建的搜索人工智能数据湖能在几毫秒内返回结果，同时保持成本效益。通过与 AWS 的合作，Elastic 正在塑造创新未来，在可观测性、安全及生成式人工智能领域持续引领行业发展。这一市场领导力已得到认可：Elastic 在《2025 年第二季度 Forrester Wave：安全分析平台报告》与《2025 年 Gartner 可观测性平台魔力象限报告》中均被评为领导者。这些行业荣誉充分彰显了 Elastic 的创新能力和大规模交付价值的实力。
该公司的 Elasticsearch 技术为关键的搜索、可观测性及安全解决方案提供支持，帮助组织每天分析 TB 级数据，并近实时（NRT）应对安全威胁。该公司在人工智能领域发挥举足轻重的作用，支持从企业搜索应用程序到机器学习工作负载的几乎所有场景。Elastic 将全文搜索与向量搜索相结合，为生成式人工智能应用程序提供支持，这些应用程序包括人工智能助手、语义搜索、检索增强生成系统，以及具备强大安全性与可扩展性的代理式应用程序。
然而，如此大规模地支持各种工作负载给基础设施带来了严峻的挑战。Elastic 的搜索操作本质上属于 CPU 密集型任务。执行复杂查询、运行相关性评分和排名算法、处理近实时（NRT）文档索引等操作都需要大量计算资源，而且所有操作都要确保毫秒级的响应速度。同时，对于存储密集型的安全操作，该公司还需要能够在保证成本效益的前提下，为上述高要求的 CPU 工作负载提供高性能的解决方案。这促使 Elastic 开始探索在 AWS 上优化计算基础设施的新策略。Elastic 云架构总监 Udayasimha Theepireddy 表示：“我们之所以与 AWS 合作，是因为 AWS 能跟上我们的创新节奏，同时满足我们的扩展需求。”
在评估多项方案后，Elastic 在 AWS Graviton 处理器中找到了答案，这是一款由 AWS 开发的定制服务器处理器，旨在为在 Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2，几乎可以为任何工作负载提供安全且可调整大小的计算容量）上运行的云工作负载提供卓越性价比。AWS 能提供 Elastic 所需的强大计算技术以及经济高效的基础设施，使其能够按照客户需要的速度实现扩展和创新。
解决方案 | 实施 AWS Graviton 可将性价比提升高达 35%
为找到能满足自身基础设施需求的解决方案，Elastic 的性能基准测试团队对多款基于 AWS Graviton 处理器的 Amazon EC2 实例系列进行了全面的内部测试和验证。最终，该团队选择了 Amazon EC2 C6g 实例，这是一款为需要高速度、低延迟的本地存储的应用程序打造的计算优化型实例。此外，该团队还采用了专为 CPU 密集型工作负载设计的 Amazon EC2 C7g 实例。
与传统的虚拟处理器不同，基于 AWS Graviton 的实例上的每个虚拟 CPU 都由物理处理器内核提供支持。事实证明，此架构优势对 Elastic 多样化的工作负载需求特别有益，几乎涵盖所有工作负载和使用场景。此外，相较于同类实例，Graviton 处理器的能耗降低高达 60%，这一特性有助于进一步优化性价比。
对于 Elastic 的新客户，AWS Graviton 是默认部署选项，无需额外配置或专业技术知识。客户只需创建部署任务，其 Elasticsearch 可观测性、安全或搜索相关工作负载便会自动在经过优化的 AWS Graviton 基础设施上运行。为方便现有客户采用该方案，Elastic 开发了一键迁移流程，能自动处理所有数据传输，且几乎不会造成停机。这一功能消除了可能阻碍现有客户使用 AWS Graviton 的技术障碍。
Elastic 向所有部署选项的客户推荐 AWS Graviton，包括通过 Elastic Cloud Enterprise 和 Elastic Cloud on Kubernetes 实现的自管理 Elasticsearch 解决方案。对于更倾向于采用自管理部署模式的公共部门及其他受监管行业的机构而言，基于 AWS Graviton 的实例尤其实用。此外，AWS Graviton 还为 Elastic Cloud Serverless 的大部分服务提供支持，在该公司全系列产品组合中，均能实现卓越的性价比与统一的基础设施优化。
Elastic 首席产品经理 Yuvraj Gupta 说：“与类似实例相比，Elastic 将自身工作负载的性价比提升了高达 35%。”该解决方案提高了写密集型工作负载的索引吞吐量，并且降低了读密集型操作的搜索延迟。
“通过使用 Elastic on AWS Graviton 实例，我们的客户可以提升性价比，并将节省的成本投入到新型创新应用程序的开发中。”Theepireddy 说道。这形成了一个良性循环：客户向 Elastic 导入更多数据与用例，同时也能从新功能中获益。
成果 | 利用可信技术推动全球增长
Elastic 现在正加大对生成式人工智能的投入，以满足市场对人工智能驱动的搜索及分析解决方案日益增长的需求。借助 AWS 计算技术，再结合全面的容量规划与技术支持，Elastic 已具备服务庞大的客户群体，同时保持毫秒级响应速度所需的可靠基础。
现在，该公司可以专注于自身的优势领域，即开发尖端功能，帮助客户从数据中获得见解，而无需担心基础设施的限制。Theepireddy 表示：“通过与 AWS 合作，我们正在将这种创新精神和企业精神传递给我们的客户。他们能够经济高效地构建生成式人工智能解决方案。”
通过与 AWS 合作，我们正在将这种创新精神和企业精神传递给我们的客户。他们能够经济高效地构建生成式人工智能解决方案。
Udayasimha Theepireddy
Elastic 云架构总监开始使用
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