A Elastic foi nomeada Líder no Quadrante Mágico™ do Gartner® de 2026 para Plataformas de Observabilidade pelo terceiro ano consecutivo. Este reconhecimento ocorre junto com o relatório complementar do Gartner de Capacidades Críticas para Plataformas de Observabilidade, no qual a Elastic ficou em primeiro lugar em três dos sete casos de uso avaliados.
Na nossa visão, o mercado de observabilidade está diferente de quando recebemos esse reconhecimento pela primeira vez. A inteligência artificial (IA) acelerou o crescimento do volume de telemetria de maneiras que eram difíceis de prever, pressionando os custos de armazenamento e os orçamentos das equipes que os gerenciam. As expectativas para investigações assistidas por IA passaram de ferramentas conversacionais para ferramentas operacionais e baseadas em agentes (agentic). Além disso, o ecossistema continuou a evoluir, com o OpenTelemetry (OTel) e o Prometheus se consolidando como padrões que qualquer plataforma séria precisa suportar nativamente, sem o custo extra de tradução de esquemas (schema).
Acreditamos que este reconhecimento reflete como respondemos a essas mudanças. Eis o que acreditamos que nos trouxe até aqui:
Alta eficiência de custos para logs, métricas e rastreamentos (traces)
Os volumes de telemetria estão explodindo graças à IA, elevando os custos em todo o setor. A resposta padrão tem sido armazenar menos: adotar políticas de retenção mais rígidas, amostragens agressivas e despriorizar alguns tipos de dados. O problema com essa abordagem é que o impacto vira uma bola de neve. Cada dado de telemetria descartado é um contexto que não está mais disponível — e contexto é exatamente do que as investigações impulsionadas por IA dependem.
A Elastic aborda isso de forma diferente. O Elasticsearch armazena logs e rastreamentos (traces) com até 4x mais eficiência do que a indexação padrão, e métricas de forma até 2,5x melhor do que o Prometheus. A plataforma roda dois mecanismos criados para propósitos específicos sob uma interface única: um mecanismo de busca de texto completo otimizado para logs e traces, e um mecanismo totalmente colunar otimizado para métricas. Cada motor foi projetado para o formato dos dados com os quais lida, de onde vêm os ganhos de eficiência. Ambos compartilham a mesma linguagem de consulta, APIs e painéis. Assim, as equipes trabalham com todos os três tipos de sinais a partir de uma só interface, sem back-ends separados para manter e sem precisar alternar entre ferramentas. Armazenar tudo com a Elastic custa menos do que armazenar apenas uma fração em uma plataforma menos eficiente.
Seus logs têm a resposta. A Elastic a encontra.
Os logs são o sinal mais rico em observabilidade, mas costumam ser subutilizados por não serem estruturados e serem caros para se armazenar com fidelidade total. A maioria das equipes guarda apenas o que o orçamento permite e trata a busca em logs como algo reativo — feito por especialistas somente quando um incidente exige.
O Elastic Streams extrai estrutura, significado e contexto operacional de logs brutos automaticamente, transformando um sinal que era reativo e restrito a especialistas em um sinal proativo. A tecnologia usa a IA para revelar Indicadores de Conhecimento (KIs – Knowledge Indicators) sem exigir que os engenheiros saibam o que procurar com antecedência. Ela extrai entidades e dependências de dados não estruturados para que o contexto relevante já esteja disponível no exato momento em que um alerta for acionado.
Investigações baseadas em IA com contexto completo
A Elastic oferece agentes de IA e machine learning (ML) desenvolvidos com base no contexto mais rico possível para investigações e análise de causa raiz (RCA). Como a telemetria é armazenada com eficiência suficiente para que nada precise ser descartado, e os dados de log são estruturados o bastante para se tornarem acionáveis, a IA tem o contexto completo para trabalhar.
Por trás de tudo isso está a camada de recuperação de dados (retrieval). O Elasticsearch recupera logs, métricas e tracesrelevantes de forma semântica, não apenas por correspondência exata de palavras-chave. A qualidade dessa busca é o que determina se a IA encontrará o contexto certo ou apenas uma aproximação. É aqui que a engenharia de contexto se torna essencial: a Elastic estrutura e enriquece a telemetria logo na ingestão, marcando entidades, extraindo dependências e construindo mapas de serviço, de modo que os dados fiquem preparados para o consumo da IA antes mesmo de um alerta disparar.
Para as equipes que precisam construir seus próprios fluxos de investigação, o Elastic Agent Builder e os Workflowsfornecem as ferramentas básicas para a construção de agentes de IA personalizados. A Elastic também disponibiliza um repositório aberto de habilidades de agentes (Agent Skills) que podem consultar o Elasticsearch, executar a linguagem ES|QL e raciocinar sobre os resultados. Recursos pré-configurados de detecção de anomalias e categorização de logs já são uma parte fundamental da plataforma há anos. Todas essas capacidades sustentam as investigações e resoluções conduzidas por agentes autônomos.
Preparada para o futuro com padrões abertos
Apostar em uma plataforma de tecnologia fechada significa ter retrabalho de migração toda vez que o ecossistema evolui. Toda mudança na instrumentação traz um custo de engenharia em formato de novos pipelines, tradução de esquemas e reconciliação de dados. Dentro do universo da observabilidade, o OTel está se tornando o padrão dominante de instrumentação, enquanto o Prometheus costuma ser o padrão para métricas. O Elasticsearch é aberto por design, neutro em relação a esquemas e foi construído com base no OTel desde o início.
O que este reconhecimento significa para nós
Acreditamos que ser nomeada Líder no Quadrante Mágico do Gartner pelo terceiro ano consecutivo reflete o que nossos clientes têm nos dito: a observabilidade não deveria exigir sacrifícios. As equipes devem conseguir armazenar toda a sua telemetria de forma eficiente, construir arquiteturas baseadas em padrões abertos em vez de soluções fechadas, e garantir uma base sólida para a IA.
Cada uma das quatro áreas abordadas aqui se conecta com as outras: a eficiência viabiliza o contexto completo; o contexto completo torna as investigações por IA confiáveis; e os padrões abertos garantem que o investimento não seja perdido quando a indústria evoluir. Acreditamos que esse reconhecimento reflete nosso progresso contínuo em todas essas quatro frentes.
Explore como o Elastic Observability ajuda as organizações a investigar problemas mais rapidamente, monitorar aplicativos alimentados por IA, abraçar padrões abertos e operar com confiança em larga escala.
Fonte: https://www.elastic.co/pt/blog/elastic-leader-gartner-magic-quadrant-observability-platforms-2026/