Elastic Common Schema (ECS) 9.0.0-rc1 版本深度解析
ECS 项目简介
Elastic Common Schema (ECS) 是 Elastic 公司推出的一个开源项目,旨在为日志、指标和安全事件数据提供统一的字段命名规范。通过采用 ECS,不同来源的数据能够以一致的方式被存储、搜索和分析,极大地简化了数据集成和跨数据源关联分析的复杂度。ECS 定义了数百个字段,涵盖了从基础设施监控到安全分析等多个领域。
ECS 9.0.0-rc1 版本核心变化
1. 重大变更:废弃字段移除
在本次 9.0.0-rc1 版本中,开发团队移除了几个在之前主要版本中已被标记为废弃的字段:
- process.pgid:进程组ID字段
- service.node.role:服务节点角色字段
- inherited users:继承用户相关字段
这些字段的移除遵循了 ECS 的版本兼容性策略,建议用户检查自己的数据采集和处理管道,确保不再依赖这些已被移除的字段。对于仍需要这些信息的场景,应考虑使用替代字段或自定义字段。
2. 新增功能:来源追踪增强
本次版本引入了两个重要的新字段,用于增强对文件和进程来源的追踪能力:
- origin_referrer_url:指示文件、进程或DLL的原始引用URL
- origin_url:指示文件、进程或DLL的原始URL
这两个字段特别适用于安全分析场景,能够帮助安全团队追踪恶意软件的传播路径或识别可疑文件的下载来源。例如,当分析一个可疑进程时,可以通过 origin_url 字段快速定位到它最初是从哪个网站下载的。
3. 数据质量改进
开发团队对多个字段进行了优化以提高数据质量和查询效率:
- url.query 字段的 ignore_above 限制值被提高,现在可以存储更长的URL查询字符串
- 为表示集合的字段设置了 synthetic_source_keep = none,优化了存储效率
- 明确了 x509.serial_number 字段的编码规范,限制其只能使用16进制编码
这些改进虽然看似微小,但对于处理大量证书数据或复杂URL查询的场景将带来显著的性能提升。
4. 字段状态提升
多个之前处于beta状态的字段在此版本中被提升为GA(Generally Available)状态,标志着这些字段已经过充分验证,可以用于生产环境。这是ECS版本迭代中的常规过程,反映了项目团队对字段稳定性的持续评估。
5. 生态系统集成
本次版本新增了与OpenTelemetry的映射关系,这是ECS向更广泛的可观测性生态系统迈出的重要一步。通过提供与OpenTelemetry的官方映射,用户可以更方便地将OpenTelemetry收集的数据转换为ECS格式,实现数据的统一分析和可视化。
技术影响与升级建议
对于正在使用ECS的用户,9.0.0-rc1版本虽然是一个候选发布版,但已经包含了多项重要改进。建议用户:
- 测试环境验证:在测试环境中验证新版本与现有数据管道的兼容性
- 字段迁移准备:检查是否使用了将被移除的废弃字段,并准备迁移方案
- 安全分析增强:评估新的origin相关字段如何增强现有的安全监控能力
- 性能基准测试:对涉及URL查询或证书处理的场景进行性能基准测试
ECS 9.0.0-rc1展现了项目团队在数据标准化、性能优化和生态系统整合方面的持续努力。这些改进将帮助用户构建更加高效、一致的数据分析平台,特别是在安全分析和可观测性领域。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00