Curso ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)

Requisitos previos:

Los estudiantes necesitarán una computadora portátil equipada con Linux o Windows 7+, al menos 5 GB de espacio libre, la versión de Java 1.7u55 o más nueva y Google Chrome

Descripción:

Este curso proporciona una introducción al uso de la pila ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana) para leer, normalizar, procesar, indexar y mostrar datos y series temporales. Se presentarán los componentes fundamentales de la suite Elastic, con un enfoque práctico y ejercicios, analizando sus aplicaciones y examinando casos de uso reales que para cada componente ejemplifican su configuración y funcionalidad. Elasticsearch, el producto principal de la suite, es un motor de búsqueda profesional capaz de administrar Big Data de manera efectiva en cualquier aplicación / sitio web. Hoy en día parece ser el motor de búsqueda más difundido en el mundo. Elasticsearch soporta de forma nativa agrupaciones y arquitecturas distribuidas, proporcionando capacidades de búsqueda de texto completo con una interfaz REST, que es independiente del lenguaje de programación con el que se consume, utilizando JSON para la representación de datos y HTTP como protocolo de comunicación. Elasticsearch se puede utilizar para buscar cualquier tipo de documento y proporciona un sistema de búsqueda escalable, casi en tiempo real con soporte de multitenencia. Kibana es la herramienta de la suite que le permite navegar y ver los datos contenidos en los índices de Elasticsearch. Aprovechando las capacidades y la velocidad de búsqueda y agregación de datos ofrecidos por Elasticsearch, Kibana le permite crear gráficos y paneles para el análisis de Big Data de una manera sencilla e intuitiva. Logstash es el componente de pila que se ocupa de recuperar, filtrar, normalizar y enviar datos de fuentes heterogéneas a Elasticsearch. Su arquitectura de complementos le permite trabajar con diferentes fuentes de datos con un mínimo esfuerzo.

Contenido:

introducción

Descripción Elastic Stack (ELK)

Elasticsearch

Qué es y cuándo usarlo
Terminología: Documentos, Índices, Fragmentos, Nodos, Clústeres
Configuración e instalación
Distribuir datos en múltiples nodos
Backup

Logstash

Qué es y cuándo usarlo
Configuración
Input, filtro y output
Instalación y configuración
Backup y recu
Cómo importar automáticamente datos desde una base de datos relacional
Cómo importar datos desde un registro casi en tiempo real
Mejores practicas

Kibana

Ajustes de configuracion
Investigación y filtros
Las vistas Descubrir, Visualizar y Tablero
Instalación y configuración
Copia de seguridad y recuperación de datos
Integrar las vistas de Kibana en aplicaciones web y de escritorio
Best Practices

A quien se dirige

El curso está dirigido a desarrolladores y arquitectos de software que necesitan crear sistemas de búsqueda en tiempo real y soluciones de análisis, incluso de big data.