智能体时代：Elastic 在 Google Cloud Next 2026

作者：来自 Elastic Brian Bergholm

来自 Google Cloud 今年智能体企业大会的亮点。

总结

• Elastic 因帮助客户在智能体时代持续推进而被评为年度合作伙伴。
• Elastic 是Google Distributed Cloud 隔离网络（air-gapped）环境中的嵌入式安全层。
• Elastic 的Jina Embeddings v3现已作为可自部署模型提供于Gemini Enterprise Agent Platform Model Garden。
• Elastic 在 Google Cloud 上结合 Google Axion 处理器后速度提升了 25%。

很明显，在 2026 年的 Google Cloud Next 2026 上，有一件事情已经非常清晰：agentic 时代已经到来。Agentic Enterprise 正在成为现实，并且许多行业已经开始显现出切实可见的成果。

相比一年前，大部分讨论还停留在概念层面，并且主要围绕概念验证（proof-of-concept）项目展开；如今，随着 AI 技术逐渐成熟，其应用已经广泛扩展到解决真实世界 use case 的阶段。

再次荣获年度合作伙伴奖！

通过与 Google Cloud 等合作伙伴的紧密协作，Elastic 在这个 agentic 时代持续蓬勃发展。作为对此的最好证明，我们第五次被评为 Google Cloud 年度合作伙伴（Partner of the Year），这进一步凸显了我们帮助共同客户部署生成式 AI（GenAI）解决方案的能力。这些解决方案通过 Elasticsearch —— 一个面向上下文工程和 AI 的完整数据平台 —— 为客户带来了真正有价值的业务影响。

如需进一步了解这一殊荣，请查看新闻稿（press release）或博客（blog）。

为未来而构建

在此次活动期间，我们非常高兴能够分享 Elastic 在 Google Cloud 上 AI 创新的实际应用成果。以下是我们重点展示的几个创新方向。

用于 GDC 隔离网络环境（air-gapped environments）的 Elastic

对于政府机构、国家安全组织、金融机构以及电信服务提供商而言，保护隔离网络环境（air-gapped environments）的安全至关重要。通过深度合作，Google Cloud 选择了 Elastic 的 agentic SecOps 平台，用于保护 Google Distributed Cloud（GDC）的隔离网络环境。

如今，Elastic Security 已成为使用 GDC 并完全脱离公共互联网运行 workload 的组织中的内嵌安全层（embedded security layer）。如需更多细节，请参阅新闻稿或博客。

Gemini Enterprise Agent Platform Model Garden 上的 Jina 模型

Elastic 将业界领先的搜索能力，与原生集成的最佳 Jina AI 模型或第三方模型相结合，从而能够在非结构化与半结构化数据中提供相关且具备权限感知（permission-aware）的答案。

Next 大会期间最重要的发布之一，是推出了 Gemini Enterprise Agent Platform。这是 Vertex AI 的演进版本，用于构建、扩展、治理以及优化 agents。该平台通过 Model Garden 提供超过 200 个全球领先模型的访问能力。

鉴于我们与 Google Cloud 的紧密协作，Elastic 成为了该平台上首个提供 Jina 模型的合作伙伴，使组织能够直接在自己的云环境中部署高性能 retrieval 模型。如需了解更多信息，请阅读新闻稿或博客。

由 Google Axion 驱动的 CPU 优化（Arm）硬件配置

在 Elastic，我们始终专注于提升运行 observability、安全以及搜索 workload 的 Elastic Cloud Hosted 客户的性能与成本效率。因此，我们非常高兴推出由 Google Axion 驱动的全新 CPU 优化（Arm）硬件配置。Axion 是 Google 自主设计、基于 Arm 架构的处理器。

在 Next 大会期间，Elastic 与 Google Cloud 的专家还详细解析了 Google Axion 定制 Arm 处理器家族，以及如何将其映射到不同 workload 的具体需求。

如果你对 Google Axion 处理器如何为 Elastic Cloud workload 带来最高可达 25% 更优性价比（price-performance）感兴趣，可以阅读相关博客。

在 Cloud Run 上使用自定义模型构建 AI 架构

现代 AI 架构正在越来越多地使用专业化模型（specialized models）与开放模型（open models），以更高效率提供高性能功能。

在由 Elastic 与 Google Cloud 联合举办的一场技术分享中，我们深入探讨了基于 Cloud Run 的 serverless GPU 架构如何提供可扩展、具备成本效益的运行时环境，同时避免了管理 cluster 所带来的复杂性。

这也再次体现了 Elastic 如何帮助客户弥合企业数据与高质量 AI 体验之间的鸿沟。

Elastic Agent Builder 与 Elastic Workflows

随着 Elastic 最近发布 Elastic Agent Builder 与 Elastic Workflows，我们也借此次 breakout session 的机会，重点展示了这些功能所带来的能力与价值。

通过一个充满 Indiana Jones 风格的趣味演示，Elastic 的演讲者展示了用户如何基于 Elastic 深度集成的开放技术栈来构建面向上下文工程与 AI 的解决方案。

该平台将向量数据库能力、混合搜索（hybrid search）、Jina AI 模型以及 Agent Builder 集成于同一个平台之中。

通过集成 Google Cloud 的 Application Design Center（ADC）来扩展应用

使用 Elastic 与 Google Cloud 的 Application Design Center（ADC）来构建和扩展应用，可以让团队将高性能搜索与 observability 能力，与受治理（governed）、自动化的基础设施部署结合在一起。

来自 Elastic 与 Google Cloud 的技术专家演示了，Elastic Agent 如何通过 ADC 模板，在多个应用实例之间收集日志（logs）、指标（metrics）以及安全数据，从而帮助提升应用性能。

Elastic Observability 中原生支持 Prometheus 与 PromQL

Elastic 的另一项重要发布，是在 Kibana 中推出原生 Prometheus 数据摄取（ingestion）以及 PromQL 支持的技术预览版（technical preview）。

通过原生 Prometheus 支持，Elastic 能够让团队通过 Remote Write，直接摄取、存储并分析原生 Prometheus 数据，并与其他 telemetry 数据统一管理，从而避免数据碎片化（data fragmentation）所带来的取舍问题。

与此同时，Kibana 中新增的原生 PromQL 支持，使用户无需修改即可直接在 dashboard 与 alerts 中运行现有的 PromQL 查询，从而降低了已经在使用 Prometheus 的团队迁移与采用的门槛。

如果你想进一步了解这些功能如何帮助 site reliability engineers（SREs），可以查看关于 Prometheus 与 PromQL 的新闻稿或博客。

客户致谢

在这一系列发布与技术分享之外，我们也希望向客户表达感谢，正是客户不断推动我们做到更好。

无论是在展区（expo floor）的 Elastic 展台交流，还是在我们的私人招待会上一起享用鸡尾酒，我们始终认为，客户与社区都是我们一切工作的核心。这不仅体现在我们的行动之中，也体现在我们的产品，以及我们为用户创造的整体体验之中。

我们对用户的热情，也转化成了用户对 Elastic 的热情。Google Cloud Next 2026 也成为了一个绝佳契机，让我们能够共同庆祝这些成果。

明年见！

随着我们在这一充满活力的活动中结束 Elastic 的财年，我们期待在未来的 agentic 时代为客户带来更多能力与创新。

如需了解更多活动详情，可以观看网络研讨会““从 Next 到 Now：Elastic 与 Google Cloud 的 Agentic 企业实践””。

如果你有兴趣体验 Elastic Cloud，可以在 Google Cloud Marketplace 上开启为期 7 天的免费试用。

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原文：https://www.elastic.co/blog/google-cloud-next-2026-recap