Elastic de A à Z : Beats, Logstash, Elasticsearch, Kibana

Description

Ce cours pratique est un moyens pour vous d'apprendre Elastic Stack pas à pas en partant de zéro et de devenir opérationnel, apte à vous engager sur  un projet. Elastic Stack est une technologie populaire à travers son puissant moteur de recherche Elasticsearch et d'autres outils qui l'accompagne depuis l'ingestion de données jusqu'à la visualisation.

Les Beats (Metricbeat, Filebeat, Winlogbeat, etc.) sont des agents légers installés sur des hôtes pour collecter divers types de données à transférer dans la pile.

Logstash est un pipeline côté serveur. Il assure le traitement des données (type ETL). Il ingère des données provenant de multitude de sources (beats, fichiers, etc.), les transforme et les envoie vers un système de stockage comme Elasticsearch. Les données envoyées par Logstash sont stockées dans Elasticsearch sous forme de documents JSON.

Elasticsearch est un moteur de recherche et d'analyse. Il dispose d’une API REST pour interroger les données à travers les méthodes PUT, POST, DELETE…Mais les données qui y sont stockées peuvent aussi être visualisées et interrogées par l’outil Kibana.

Kibana est une couche de visualisation qui fonctionne au-dessus d'Elasticsearch, offrant aux utilisateurs la possibilité d'analyser et de visualiser les données.

Vous comprendrez l'utilité de ces outils, vous serez en mesure de les configurer pour qu'ils fonctionnent ensemble, vous apprendrez des concepts clés et surtout vous apprendrez le traitement des logs de diverses sources, depuis l'ingestion jusqu'à la visualisation sur Kibana à travers des Dashboard.

What You Will Learn!

• Comprendre et mettre en place la chaine d'interconnexion des composants Elastic (Agents Beats, Elasticsearch, Logstash, Kibana) et l'exploiter pour visualiser
• Installer un agent Beats(Filebeat, Winlogbeat, Metricbeat, ...) sur un serveur pour ingérer les logs
• Ingérer les données log d'un serveur ou d'un fichier, les indexer avec Elasticsearch et les visualiser sur Kibana
• Utiliser Elastic pour visualiser les données structurées (CSV, JSON) et non structurées( logs en texte brut)
• Utiliser Elastic pour ingérer et visualiser les données d'une base de données relationnelle (exemple avec MySQL)
• Comprendre la notion de GROK PATTERN et l'utiliser pour transformer les données non structurées en données structurées
• Comprendre l'indexation des données avec Elasticsearch
• Créer des index patterns sur Kibana, visualiser les filtrer les logs
• Créer les visualisations avec Kibana
• Créer des Dashboard avec Kibana

Who Should Attend!

• Les professionnels intéressés par l'analyse et visualisation des données et particulièrement par l'indexation et l'analyse facile des fichiers journaux(logs)
• Les étudiants intéressés par l'analyse et visualisation de données
• Toute personne s'intéressant à l'analyse et visualisation de données, logs

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