Elastic、メトリクス向け検索エンジンを刷新――AIのワークロードによる監視支出の変化を受け、Prometheusに対し30倍の処理速度を主張
9月22日に開催された特別電話会議にて、同社の新メトリクス提供と、オブザーバビリティ（可観測性）支出の統合に向けた市場開拓戦略を詳述
Elasticは9月22日、投資家向けの特別電話会議を開催し、今事業年度の開始月である6月に投入したメトリクス製品の技術的基礎と商業的論理について説明した。その主眼は、同社がこれまでログ分析の用途で使用してきたドキュメントストア形式ではなく、カラムナ（列指向）形式でメトリクスを保存するよう再設計されたElasticsearchにある。経営陣によれば、この移行はPrometheus、Mimir、ClickHouseといった専用メトリクスプラットフォームと真っ向から競合するために不可欠な措置であったという。
セキュリティおよびオブザーバビリティ・ソリューション担当シニア・バイス・プレジデントであるサントシュ・クリシュナン（Santosh Krishnan）氏は、同プロジェクトのJune（6月）の発表までに12カ月〜18カ月の研究開発（R&D）を要したことを明らかにした。このデータポイントは、同社が多年にわたる競争の優位性（モート）として位置づける技術的裏付けの規模を物語っている。「プラットフォームにイノベーションを追加するたびに、当社は常に非対称的なアドバンテージを得ることができます」とクリシュナン氏は述べ、非構造化ログデータにおけるElastic既存の強みが、専用設計されたメトリクスエンジンへと拡張されている点を強調した。
競合との直接対決を意識したベンチマーク結果
会議で提示された最も具体的な新しいデータポイントはパフォーマンスのベンチマークである。オブザーバビリティ部門のジェネラル・マネージャーであるバハルディン・アザルミ（Bahaaldine Azarmi）氏は、Elasticの新カラムナストアがPrometheusおよびMimirに対して30倍、ClickHouseに対して8倍高速であると述べ、ベンチマーク結果はオープンソースコードを通じて公開され、再現可能であるとした。このアーキテクチャでは、メモリ上で高カーディナリティ（多様性）データを管理する「dim filter（ディム・フィルター）」技術や、ストレージ効率を高める最適化されたコーデックを採用している。アザルミ氏がメトリクスにおける最大の技術的課題として挙げた点、すなわち「ログとは異なり、メトリクスには無関係なデータをパースすることなく選択的にクエリする必要のある多数のディメンションやラベルが付随してくる」という問題に対処する設計となっている。経営陣は、顧客のコストやパフォーマンスを損なうことなくシステムが処理できるディメンション数であるカーディナリティを、競合メトリクスプラットフォームとの主要な戦場と位置づけている。同社によると、競合製品のいくつかは顧客にデータ保持期間のトレードオフを強いることで、障害発生時に死角を生み出しているという。
PromQLの互換性確保が大詰めを迎える
アザルミ氏は、ElasticがPrometheusユーザーの間で標準となっているクエリ言語「PromQL」との互換性において90%に達しており、「100%達成に向けて順調に進んでいる」と明らかにした。このデータポイントは、Prometheusの大規模な既存ユーザー層にとっての乗り換えコストを低下させるため、極めて意義深い。経営陣は、既存のログ顧客層、およびより長期間の保持や高カーディナリティを理由に他のメトリクスベンダーから価格面で「ペナルティ」を課されている顧客層と並び、このコホートを市場開拓の3つのターゲットの一つとして明言している。
AIワークロードが単なる機能ではなく、需要の触媒に
経営陣は、エージェント型AIによって生じる運用の負担と今回のメトリクス発表を繰り返し結びつけて説明した。アザルミ氏は、従来のアプリケーションモニタリングにおける明確なトランザクション経路とは異なり、エージェントベースのワークロードでは推論のステップ、ツール呼び出し、ターン数が予測不可能なため、構造的に大きく異なると主張した。「AIは実際にメトリクスの爆発的な増加を引き起こしている」と彼は述べ、GPUの稼働サイクル、LLMの呼び出し、エージェントの仕組みなどが監視を必要とする新たなシグナルのカテゴリーになると指摘した。クリシュナン氏はアナリストとの質疑応答でこれを補強し、オブザーバビリティへの支出が2つの明確な方向性（コンピューティング基盤構築そのもののインフラストラクチャ監視と、稼働時間だけでなく安全性や挙動に焦点を当てた新しいカテゴリーのエージェントレベル監視）によって牽引されていると指摘した。
普及は急増（ホッキースティック）ではなく緩やかな形に
商業的な軌道に関して、クリシュナン氏は、短期的な採用がホッキースティック型（急増型）にはならないと率直に認めた。同氏はアナリストに対し、初期の設計パートナーとのエンゲージメントは「極めて良好」であるものの、エンタープライズ向けの営業サイクルの性質上、採用は即座の変曲点ではなく「緩やかなランプアップ（段階的増加）型」になると警告した。現在、Elasticの既存事業のおよそ3分の2はログとSIEMに紐づいており、クリシュナン氏は、メトリクス製品の短期的な機会が主に、既存のSRE（サイト信頼性エンジニアリング）中心の顧客基盤への新規クロスセルにあることを認めた。この領域では、サードパーティのインフラストラクチャ監視ツールがElasticのログ分析契約よりも高い経済的価値を持っていることが多い。経営陣は顧客あたりの具体的な売上高の増加額の提示を控え、クリシュナン氏は「まだ初期段階であり…今後の発表にご期待ください」と述べるにとどめた。
支出の統合に加え、新たなレイヤーのインクリメンタルな需要
キャンター・フィッツジェラルド（Cantor Fitzgerald）のトーマス・ブレイクリー（Thomas Blakey）氏からの、今回のメトリクス推進が競合からのシェア奪取を意味するのか、それとも純粋に新たな追加需要を生むものなのかという質問に対し、クリシュナン氏はその両方であると答えた。「そこには間違いなく支出の統合という側面があります」と述べつつ、AI主導のインフラ成長により顧客が既存のツール群全体の再評価を迫られており、単なるベンダー統合を超えた「ちょっとしたボーナスのようなもの（グレイビー）」が生まれていると付け加えた。システムに流れ込むメトリクスデータのボリュームは、ログデータのボリュームと同等の規模に達しているという（ただしメトリクスの保持期間は短くなる傾向にある）。
Deductive AIの買収と10月開催の製品イベントが触媒に
アザルミ氏は、エージェント主導による根本原因分析（RCA）の調査を専門とするDeductive AI社の最近の買収が、10月8日にニューヨークで開催されるElasticのイベントに向けて計画されている大規模なオブザーバビリティ発表へとつながっていると指摘した。同氏は、AIエージェントがメトリクス、トレース、ログ、ベクトル化されたナッジベースを横断して根本原因分析を行えるプラットフォームを実現するという同社の野望について語り、この機能は4つのデータ型すべてが同一のアーキテクチャ内に存在して初めて可能になるものだと説明した。経営陣自身が定量的な採用指標の開示はまだ時期尚早と認めていることを踏まえると、投資家は10月のイベントを、メトリクスの投入が実際の受注（ブッキング）につながっているという証拠を確認するための次のチェックポイントと捉えるべきである。
ノルオン銀行（Norion Bank）による顧客の導入事例
顧客紹介の動画では、8年にわたるElasticのユーザーであるノルオン銀行（Norion Bank）が登場し、そのオブザーバビリティエンジニアらが、新しい時系列データストリームの早期テストにより導入後1カ月以内で「実質的な」ストレージコストの削減を実現したと語った。あるエンジニアは、予算の圧迫を受ける中での同カテゴリーの価値提案を次のように的確に表現した。「よくある疑問は、障害からの復旧をいかに早くするかではなく、これをいかに安く抑えるかという点に変わっていきます」。コスト抑制と検知速度の間のこうした緊張関係こそが、Elasticが統合メトリクスストアによって解決を図ろうとしているトレードオフにほかならない。もっとも、同銀行のコメントは、DORA（デジタル業務レジリエンス法）やGDPR（一般データ保護規則）などのコンプライアンス規制が、テレメトリーデータに関する単純なコスト削減の議論を複雑にする保持・監査要件を付加していることも浮き彫りにした。