Elastic Stack - Wykorzystanie do analizy logów i metryk
Czas trwania szkolenia:2 dni (16h)
Kod kursu:ELASTICSTACK/LOGSANDMETRICS
Poziom zaawansowania:
Dostępne terminy
Termin:
Trener:
Termin:
Trener:
Interesuje Cię szkolenie stacjonarne lub nie odpowiada Ci żaden z dostępnych terminów?
Zapytaj o szkolenieO szkoleniu Elastic Stack - Wykorzystanie do analizy logów i metryk
W cenie otrzymasz:
- Materiały szkoleniowe
- Certyfikat ukończenia szkolenia
- W przypadku szkolenia w trybie stacjonarnym zapewnimy Ci również lunch oraz sprzęt niezbędny do nauki
Dla kogo?
- Osób posiadających podstawową wiedzę z zakresu Elastic Stack
- Osób pragnących rozszerzać swoją wiedzę na temat Elastic Stack pod kątem budowania wydajnych systemów analizy szeregów czasowych (logi, metryki)
- Specjalistów DevOps
- Specjalistów SRE
- Administratorów
Wymagania
- Udział w szkoleniu "Elastic Stack - Wprowadzenie do ekosystemu" lub podstawowa wiedza z zakresu Elasticsearch
- Znajomość zapytań REST i formatu JSON
- Umiejętność poruszania się w linii poleceń systemu Linux
Zalety
- Warsztatowy charakter zajęć
- Poznanie najważniejszych aspektów i komponentów Elastic Stack
- Zdobycie umiejętności pozwalających na wdrażanie rozwiązań wprowadzających/rozszerzających możliwości monitorowania i rozwiązywania problemów w Twoich aplikacjach i infrastrukturze
- Poznanie dobrych i złych praktyk implementacji systemu agregacji metryk i logów oraz sposobów radzenia sobie z jego zarządzaniem i ciągłą poprawą
- Otrzymanie gotowych, działających przykładów, umożliwiających odtworzenie wszystkich fragmentów szkolenia we własnym tempie
Cele szkolenia
- Rozszerzenie wiedzy z zakresu Elastic Stack o zagadnienia związane z analizą szeregów czasowych (logi aplikacyjne, metryki)
Program
Architektura klastra Elasticsearch
- Role węzłów
- Budowa klastra
- Dodawanie węzłów
- Apache Lucene
- Replikacja danych
- Architektura Hot-Warm-Cold
Indeksowanie danych
- Architektura indeksu
- Modelowanie danych
- Struktura dokumentu
- Typy pól
- Mapping API
- Dynamiczny vs statyczny mapping
- Replikacja
- Routing
- Indeksowanie przy dużym obciążeniu
- Transformacja danych za pomocą Ingestion Pipelines
- Indeksowanie danych za pomocą narzędzia Filebeat (Pliki -> Elasticsearch)
- Indekowanie danych za pomocą narzędzia Logstash (Kafka -> Elasticsearch)
- Indeksowanie danych za pomocą narzędzia Metricbeat (Metricbeat -> Kafka -> Elasticsearch)
Wyszukiwanie danych
- Architektura indeksu
- Query DSL
- Zapytania typu term
- Wyszukiwanie pełnotekstowe (full-text)
- Caching zapytań (sekcja filter)
- Agregacje
- Wyszukiwanie przy dużym obciążeniu
- Routing
Zarządzanie dużymi zbiorami danych (szeregi czasowe)
- Index Templates
- Index Aliases
- ILM - Index Lifecycle Management
Analiza danych w Kibanie
- Przeglądanie danych (zakładka Discover)
- Wizualizacje (zakładka Visualize)
- Dashboardy (zakładka Dashboards)
Podsumowanie
Szkolenie poprowadzi Mariusz Górski
Inżynier danych, entuzjasta technologii Open Source (darmowe, jego ulubione) oraz chmury publicznej. Fan dzielenia się wiedzą. Lubi eksperymentować, psuć i naprawiać (niekoniecznie w takiej kolejności). Zawodowo (ale i prywatnie) pracuje z technologiami klasy Big Data od trzech lat (stan na grudzień 2019 r.), wdrażając je zarówno od strony infrastrukturalnej jak i aplikacyjnej. Ma na koncie projekty z wykorzystaniem narzędzi Apache (Airflow, Kafka, Spark), Elastic Stack, Amazon Web Services oraz…
Więcej o mnie »
