Suite Elastic
Human Coders
Non finançable CPF
Tout public
En ligne
Public admis
Salarié en poste
Demandeur d'emploi
Entreprise
Etudiant
Prix
2040 €
Durée
Nous contacter
Niveau visé
Non diplômante
Localité
En ligne
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Objectifs
- Apprendre à configurer un cluster Elasticsearch
- Savoir configurer un Ingest Pipeline
- Savoir comment indexer des données via Beats ou Logstash
- Faire des recherches simples et complexes
- Manipuler les aggrégations afin de faire des traitements sur les données
- Mettre en place un serveur APM
- Apprendre à créer des dashboards Kibana
Les programmes, pré-requis et objectifs sont régulièrement mis à jour afin d'être au plus proche des avancées de la technologie. Vous pouvez consulter la dernière version en suivant le lien internet du programme : https://www.humancoders.com/formations/monitoring-avec-la-suite-elastic
- Savoir configurer un Ingest Pipeline
- Savoir comment indexer des données via Beats ou Logstash
- Faire des recherches simples et complexes
- Manipuler les aggrégations afin de faire des traitements sur les données
- Mettre en place un serveur APM
- Apprendre à créer des dashboards Kibana
Les programmes, pré-requis et objectifs sont régulièrement mis à jour afin d'être au plus proche des avancées de la technologie. Vous pouvez consulter la dernière version en suivant le lien internet du programme : https://www.humancoders.com/formations/monitoring-avec-la-suite-elastic
Programme
Les programmes, pré-requis et objectifs sont régulièrement mis à jour afin d'être au plus proche des avancées de la technologie. Vous pouvez consulter la dernière version en suivant le lien internet du programme : https://www.humancoders.com/formations/monitoring-avec-la-suite-elastic
Jour 1 : Création d'un cluster et Indexation
Présentation générale
- Les moteurs de recherches
- Les solutions existantes
- Elasticsearch et Kibana
- Les cas d'utilisation
- La suite Elastic
- Configuration d'un cluster Elasticsearch
Indexation de documents
- Création et Suppression d'un index
- Indexation d'un document
- Mise à jour et suppression d'un document
- Récupérer tous les documents indexés
- Indexation en masse via l'API bulk
- Les _alias_
Schéma d'un document
- Le Mapping
- Les Char Filters
- Les Tokenizers
- Les Token Filters
- Les Analyzers _built-in_ et _custom_
- Tester son schéma
- Les Templates
Mise en pratique :
- Configuration d'un cluster Elasticsearch
- Manipulation de documents (indexation, mise à jour, et suppression)
- Création d'_alias_ et de _template_
- Configuration du _mapping_ pour les documents indexés.
Jour 2 : Recherche, Agrégation et la stack Beats
Recherche
- La syntaxe Lucene
- Les recherches _full text_
- Les recherches exactes
- Les recherches geographiques
- Les recherches boolèennes
Agrégation
- Agrégation de type _Metric_
- Agrégation de type _Bucket_
- Agrégation de type _Pipeline_
Beats
- Ingest Pipeline
- Filebeat
- Metricbeat
- Packetbeat
- Heartbeat
- Les modules
Mise en pratique
- Exécution de recherches simples et complexes sur un jeu de données fourni
- Création de requêtes d'agrégation permettant de ressortir certaines informations du jeu de
données
- Mise en place de Beats afin de recolter des données d'une application Web
Jour 3 : Kibana, Logstash et APM
Kibana
- Visualisation
- Dashboard
- Canvas
- Lens
- Spaces
- Monitoring
Logstash
- Création d'un pipeline Logstash
- Configuration
- Inputs
- Outputs
- Filters
- NGrok
APM
- Installation et configuration
- Languages supportées
- Transactions, Spans, Metrics, ...
- APM côté serveur
- APM côté navigateur
Mise en pratique
- Création de dashboards Kibana permettant de visualiser la données indéxées précédemment
via Beats
- Mise en place d'un pipeline Logstash afin de synchroniser une base de données relationnelles
avec Elasticsearch
- Mise en place de APM dans une application Spring Boot
Jour 1 : Création d'un cluster et Indexation
Présentation générale
- Les moteurs de recherches
- Les solutions existantes
- Elasticsearch et Kibana
- Les cas d'utilisation
- La suite Elastic
- Configuration d'un cluster Elasticsearch
Indexation de documents
- Création et Suppression d'un index
- Indexation d'un document
- Mise à jour et suppression d'un document
- Récupérer tous les documents indexés
- Indexation en masse via l'API bulk
- Les _alias_
Schéma d'un document
- Le Mapping
- Les Char Filters
- Les Tokenizers
- Les Token Filters
- Les Analyzers _built-in_ et _custom_
- Tester son schéma
- Les Templates
Mise en pratique :
- Configuration d'un cluster Elasticsearch
- Manipulation de documents (indexation, mise à jour, et suppression)
- Création d'_alias_ et de _template_
- Configuration du _mapping_ pour les documents indexés.
Jour 2 : Recherche, Agrégation et la stack Beats
Recherche
- La syntaxe Lucene
- Les recherches _full text_
- Les recherches exactes
- Les recherches geographiques
- Les recherches boolèennes
Agrégation
- Agrégation de type _Metric_
- Agrégation de type _Bucket_
- Agrégation de type _Pipeline_
Beats
- Ingest Pipeline
- Filebeat
- Metricbeat
- Packetbeat
- Heartbeat
- Les modules
Mise en pratique
- Exécution de recherches simples et complexes sur un jeu de données fourni
- Création de requêtes d'agrégation permettant de ressortir certaines informations du jeu de
données
- Mise en place de Beats afin de recolter des données d'une application Web
Jour 3 : Kibana, Logstash et APM
Kibana
- Visualisation
- Dashboard
- Canvas
- Lens
- Spaces
- Monitoring
Logstash
- Création d'un pipeline Logstash
- Configuration
- Inputs
- Outputs
- Filters
- NGrok
APM
- Installation et configuration
- Languages supportées
- Transactions, Spans, Metrics, ...
- APM côté serveur
- APM côté navigateur
Mise en pratique
- Création de dashboards Kibana permettant de visualiser la données indéxées précédemment
via Beats
- Mise en place d'un pipeline Logstash afin de synchroniser une base de données relationnelles
avec Elasticsearch
- Mise en place de APM dans une application Spring Boot
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