Visão Geral

Curso Elastic Stack Foundation, é construída principalmente em torno da Elasticsearch, Kibana e Logstash (ELK), mesmo que agora as ferramentas Beats venham para complementá-las vantajosamente. A Elasticsearch é o tijolo fundamental da pilha como índice de dados, base de armazenamento e, finalmente, como um mecanismo de busca. Todos os projetos devem transferir e transformar os dados antes de enviá-los a eles, a fim de torná-los utilizáveis e centralizados. Enquanto as ferramentas Beats ou Logstash podem transferir os dados, a transformação pode ser feita pelos nós de ingestão do cluster Elasticsearch ou pelos plugins do filtro Logstash. Também é desejável ter uma ferramenta facilitadora que nos permita consultar/analisar ou representar nossos dados com uma interface gráfica fluida e confortável. É aqui que Kibana dá seu poder de criar consultas, construir visualizações temáticas ou painéis de controle apenas a partir de seu navegador web favorito.

Objetivo

Descubra Elasticsearch e seus conceitos-chave Descubra como trazer e transformar dados brutos através de diferentes tijolos tecnológicos (corretores, soquetes ...) antes de enviá-los para o mecanismo de busca Elasticsearch Descubra como produzir painéis eficientes com muitos diagramas, mapas ou composições de séries temporais

Publico Alvo

• Architect,
• Developer,
• DevOps

Pre-Requisitos

• É necessário um conhecimento mínimo das arquiteturas Web e REST, corretores de mensagens, desenvolvimento e linux.
  

Informações Gerais

• Carga horaria 24h
• Se noturno este curso e ministrado de segunda-feira a sexta-feira das 19h às 23h, total de 6 encontros,
• Se aos sábados este curso e ministrado das 09h às 18h, total de 8 encontros,
• In-company

Formato de Entrega:

• 100% on-line ao vivo via Microsoft Teams na presença de um instrutor/consultor

Materiais

Conteúdo Programatico

Overview New

1. uses of journaling
2. The ecosystem around Elasticsearch
3. The role of Elasticsearch, Logstash and Kibana
4. Architectural examples

Introduction to Elasticsearch

1. From indexing to research
2. Textual analysis
3. Mappings and configuration of the analysis
4. Querying the possibilities of Elasticsearch
5. Queries and Filters
6. Aggregations
7. Replication and partitioning
8. Use cases around Logstash (index templates, dynamic names with date resolution, ...)
9. Installation and configuration

Logstash

1. The key concepts: Input, Output, Filter ...
2. The Inputs: File, Redis, RabbitMQ ...
3. The Filters: Grok, Date, Mutate ...
4. Outputs: File, Elasticsearch, Redis ...
5. Threading and high availability

Kibana

1. Data Discovery and Queries Construction
2. Aggregations and construction of Visualizations
3. Compositions of 'time series' curves with Timelion
4. Assemble views into a dashboard and administer it
5. Installation and configuration