Corso ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)

Durata: 2 giorni | Prezzo: 900 € (Sconto per più persone della stessa azienda: 30%)
Date Roma: 27-07-2017, 28-09-2017, 23-11-2017
Date Mestre: 27-07-2017, 28-09-2017, 23-11-2017


Prerequisiti:

I discenti dovranno munirsi di portatile equipaggiato con Linux o Windows 7+, almeno 5GB di spazio libero, Java versione 1.7u55 o più recente e Google Chrome


Descrizione:

Questo corso fornisce un'introduzione all'utilizzo dello stack ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana) per la lettura, la normalizzazione, il processing, l'indicizzazione e la visualizzazione di dati e serie temporali. Verranno presentati, con approccio pratico ed esercitazioni, i componenti fondamentali della suite Elastic, approfondendone le applicazioni e prendendo in esame casi d’uso reale che per ogni componente ne esemplificano la configurazione e le funzionalità. Elasticsearch, il prodotto principale della suite, è un motore di ricerca professionale in grado di gestire efficacemente Big Data in qualsiasi applicazione / sito web. Ad oggi risulta essere il motore di ricerca più diffuso al mondo. Elasticsearch supporta nativamente clustering e architetture distribuite, fornendo funzionalità di ricerca full-text con un’interfaccia RESTful, quindi indipendente dal linguaggio di programmazione con cui si consuma, utilizzando JSON per la rappresentazione dei dati e HTTP come protocollo di comunicazione. Elasticsearch può essere usato per cercare qualsiasi tipo di documento e fornisce un sistema di ricerca scalabile, di tipo near-real-time, con supporto al multitenancy. Kibana è lo strumento della suite che permette di navigare e visualizzare i dati contenuti negli indici Elasticsearch. Sfruttando le capacità e la velocità di ricerca ed aggregazione dei dati offerti da Elasticsearch, Kibana permette di creare in maniera semplice e intuitiva grafici e dashboard per l’analisi di Big Data. Logstash è il componente dello stack che si occupa di recuperare, filtrare, normalizzare ed inviare ad Elasticsearch dati provenienti da fonti eterogenee. La sua architettura a plugin permette di lavorare con fonti dati diverse tra di logo con minimo sforzo.


Contenuti:

Introduzione

Panoramica Elastic Stack (ELK)

Elasticsearch

Cosa è e quando usarlo
Terminologia: Documenti, Indici, Shards, Nodi, Cluster
Configurazione e Installazione
Distribuire i dati su più nodi
Backup

Logstash

Cosa è e quando usarlo
Configurazione
Input, Filter e Output
Installazione e configurazione
Backup e ripristino
Come importare automaticamente dati da un database relazionale
Come importare dati da un log in near-real-time
Best practices

Kibana

Impostazioni di configurazione
Ricerche e filtri
Le viste Discover, Visualize e Dashboard
Installazione e configurazione
Backup e ripristino
Integrare viste Kibana in applicaioni Web e desktop
Best Practices

A chi è rivolto

Il corso è rivolto a sviluppatori e software architect che hanno necessità di costruire sistemi di ricerca real-time e soluzioni di analisi, anche di big-data.