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ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)

Durata: 2 giorni | Prezzo: € 900,00

Sconto del 30% per più persone della stessa azienda


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 loro 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.

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