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Elastic Stack - Komplett: Einstieg in Elasticsearch, Kibana, Logstash, Beats (Online)
GFU Cyrus AG
Beschreibung
Mit Elastic Stack können Daten verlässlich und sicher aus jeder Quelle in
beliebigem Format konsumiert werden, um sie in Echtzeit zu durchsuchen, zu
analysieren und zu visualisieren. Elastic Stack besteht aus verschiedenen
„Produkten“: Elasticsearch ist eine verteilte, auf JSON basierende Such-
und Analytik-Engine, die entwickelt wurde, um horizontale Skalierbarkeit,
maximale Zuverlässigkeit und einfache Verwaltung zu gewährleisten. Kibana
ist die erweiterbare Benutzeroberfläche für die Konfiguration und
Verwaltung aller Aspekte des Elastic Stack. Logstash ist eine dynamische
Pipeline für die Datenerfassung mit einem erweiterbaren Plugin-Ökosystem.
Beats ist die Plattform, die Daten von weit verteilten Maschinen an
Logstash und Elasticsearch übermittelt. In dieser Schulung lernen Sie sie
verschiedenen Produkte des Elastic Stack kennen und nutzen.
An ersten Tag werden Sie die Grundlagen von Elasticsearch und das
Zusammenspiel der weiteren Tools im Elastic Stack kennenlernen. Sie werden
Daten in einen verteilten Suchcluster indizieren und am Beispiel von
Logfiles die Auswertung mit Kibana üben. Die Erstellung von
Visualisierungen und eines Dashboards rundet den ersten praktischen Tag ab.
Am zweiten Tag liegt der Fokus in der Integration von Daten. Anhand
verschiedener Logfile Formate lernen Sie die beiden Tools Beats und
Logstash kennen. Sie schreiben Konfigurationen und lernen so die Vor- und
Nachteile der beiden Tools Filebeat und Logstash kennen.
Am dritten Tag werden wir einen verteilten Elasticsearch Cluster erstellen.
Sie lernen die wichtigsten Konfigurationen kennen, um Elasticsearch im
produktiven Umfeld zu betreiben. Anhand verschiedener Szenarien berechnen
wir die optimale Anzahl an Nodes, Shards und Indizes kennen und gehen auf
die Möglichkeiten eines automatisierten Indexmanagements ein. Weitere
Themen sind Backups, die richtige Absicherung des Elastic Stacks sowie die
unterschiedlichen Lizenzmodelle.