Elastic öffnet Code und Supportstrukturen für X-Packs

Ein Teil der X-Pack-Funktionserweiterungen für Elasticsearch kann auch künftig nur kommerziell genutzt werden. Elastic erweitert das Lizenzmodell aber dahingehend, dass die Community aktiv in die Weiterentwicklung des Codes eingebunden wird.

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Als kommerzielle Ergänzung zur Open-Source-Suchmaschine bieten die Macher von Elasticsearch die sogenannten X-Pack-Funktionserweiterungen für Security, Alerting, Monitoring, Reporting, Graph-Exploration und Machine Learning an – überwiegend als Closed Source. Im Rahmen der Elastic{ON}-Konferenz kündigte CEO Shay Banon nun jedoch einen Vorstoß für mehr Offenheit gegenüber der Community an.

Developer und Anwender, die sich aktiv in die Weiterentwicklung der X-Packs einbringen wollen, sollen nicht nur Einblick in den Quellcode sowie die zugehörige Kommunikation erhalten, sondern auch eigene Issues und Pull Requests öffnen können – sowohl für die freien wie auch die kommerziellen Funktionen. Dazu werden ab Version 6.3 die Elastic-Lizenzkonditionen angepasst, sodass klar geregelt ist, welche Produkte der Elastic-EULA unterliegen und welche unter Apache-2-Lizenz zur Verfügung stehen.

Damit reagiert Elastic nach Aussage von Banon auf die mit Nachdruck in der Community geäußerten Wünsche nach mehr Einblick in die X-Pack-Funktionen. Ab Version 6.3 soll es daher auch eine reine Apache-2-Variante von Elasticsearch zum Download geben, bei der alle frei verfügbaren X-Pack-Erweiterungen standardmäßig aktiviert sind, ohne das wie bisher eine Registrierung erforderlich ist. Die kommerziellen Funktionen können per Trial-Lizenz zugeschaltet und getestet werden.

Offener für die Community: Die freien und kommerziellen X-Packs (Bild: Elastic)

Für die aktuell verfügbare Version 6.2 hält Elastic unterdessen ebenfalls einige zentrale Neuerungen für den Elastic Stack bereit. Neben der Integration des übernommenen Suchdienstanbieters Swiftype erhalten Anwendungsentwickler und DevOps-Verantwortliche mit Elastic APM beispielsweise die Möglichkeit, den Einfluss einzelner Zeilen Code auf die Performance zu analysieren. Die Erweiterung für das Application Performance Management soll einen ganzheitlichen Überblick verschaffen und im Zusammenspiel mit den Daten, die per Logstash und Beats gewonnen werden, dazu beitragen, den Debugging-Prozess zu optimieren.

Eine erste Erweiterung für das Machine Learning Forecasting erlaubt Predictive Analytics. So lassen sich auf Basis von ML-Algorithmen beispielsweise Zeitreihenanalysen durchführen, die Vorhersagen bis zu mehreren Zeitintervallen in die Zukunft ermöglichen. Auch ein Vergleich der im Elasticsearch-Index gespeicherten Forecast-Daten mit den tatsächlichen Ergebnissen ist möglich. Eine komplette Übersicht und nähere Details zu sämtlichen Neuerungen im aktuellen Elastic Stack befinden sich auf der Elastic-Website. (map)