Szkolenie: Elastic Stack - Wprowadzenie do ekosystemu
Ekosystem narzędzi używanych do budowania m.in. wyszukiwarek pełnotekstowych, analizy logów i agregacji metryk.
- Trenerzy praktycy
- Kameralne grupy
Czas trwania szkolenia:1 dni (8h)
Kod kursu:ELASTICSTACK/INTRODUCTION
Dostępne terminy szkolenia
Termin:
Trener:
Cena:
920 PLN netto
Lokalizacja:
ZdalneTermin:
Trener:
Cena:
1265 PLN nettoLokalizacja:
ZdalneElastic Stack - Wprowadzenie do ekosystemu
Cele szkolenia
Zapoznanie z podstawowymi funkcjonalnościami Elastic Stack
Szkolenie wprowadzające, zalecane przed bardziej zaawansowanymi szkoleniami z Elastic Stack
Dla kogo?
Osób pragnących zdobyć podstawową wiedzę na temat komponentów Elastic Stack
Osób przygotowujących się do bardziej zaawansowanych szkoleń z Elastic Stack
Zalety
Poznanie najważniejszych aspektów i komponentów Elastic Stack
Zdobycie wiedzy pozwalającej kontynuowanie pracy i rozwoju w systemie Elastic Stack
Nauka z praktykami - wszyscy trenerzy na co dzień pracują w projektach, gwarantuje to dostęp do eksperckiej wiedzy i praktycznego know-how
Otrzymanie gotowych, działających przykładów, umożliwiających odtworzenie wszystkich fragmentów szkolenia we własnym tempie
Wymagania
Znajomość zapytań REST i formatu JSON
Umiejętność poruszania się w linii poleceń systemu Linux
W cenie otrzymasz:
Materiały szkoleniowe
Certyfikat ukończenia szkolenia
W przypadku szkolenia w trybie stacjonarnym zapewnimy Ci również lunch oraz sprzęt niezbędny do nauki
Program szkolenia
Elastic Stack
Przegląd komponentów
Omówienie zastosowań
Elasticsearch
Architektura klastra (wstęp)
Architektura indeksu i dokumentu
Document API
Search API
Query DSL
Model danych
Scoring dokumentów (podstawy)
Kibana
Przeglądanie danych dostępnych w Elasticsearch
Beats
Przegląd wtyczek
Przykład użycia (Filebeat)
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…
