elastic（纽约证券交易所代码：estc）近日宣布推出一项基于代理的kubernetes调查工作流，以及基于模型上下文协议的可观测性技能。
该功能可在告警触发的同时自动诊断故障，当站点可靠性工程师（sre）打开告警时，根因分析、证据链和修复建议已准备就绪。对于大规模运行kubernetes的团队而言，从收到告警到找到答案的时间差，不仅延长故障时长、加剧服务中断影响，也让值班工程师疲惫不堪。
elastic通过自动启动调查流程，在工程师被呼叫前就开始工作，有效填补了这一空白。此项新能力建立在elastic已有的kubernetes仪表盘、预制告警模板和机器学习异常检测之上，提供两种加速排障的方式：一是当告警触发时自动运行诊断的智能调查工作流；二是将相同的调查能力集成到工程师日常使用的ai工具和集成开发环境中，如claude、cursor、vs code等。
ai代理能实时查询elasticsearch中的日志和指标数据，并直接在工具内呈现交互式视图，包括集群健康状态汇总、服务依赖关系图、异常详情、终端故障的爆炸半径分析以及告警规则管理。
elasticsearch凭借比同类产品高2.5倍的存储效率，确保工程师在调查事件时能够访问完整的运营上下文。elastic可观测性总经理bahaaldine azarmi表示：“凌晨3点被叫醒的工程师不想从头开始调查，他们想要答案。
通过本次发布，elastic在告警触发的那一刻就启动了调查流程，让团队能够更快、更有信心地解决问题。而且由于它运行在工程师已使用的工具内部，无需切换上下文，也无需学习新界面。
”elastic kubernetes集成（包含仪表盘、告警模板和机器学习异常检测）目前已向所有elastic cloud hosted、serverless和自管部署用户开放。
新的kubernetes调查工作流和mcp应用则处于技术预览阶段。
