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Data Analytics avec la Stack Elastic

Apprenez à centraliser, parser et analyser vos données massives avec la stack ES (Elasticsearch, Logstash, Kibana) et les Beats.

2 jours
1 400 € HT
Elasticsearch
Logstash
Kibana
Filebeat / Metricbeat

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Objectifs pédagogiques

  • Comprendre l'architecture d'un cluster Elastic.
  • Mettre en place des agents de collecte (Beats) sur des serveurs.
  • Transformer et enrichir les données à la volée avec Logstash.
  • Effectuer des recherches complexes et des agrégations dans Elasticsearch.
  • Créer des tableaux de bord Kibana pour visualiser l'activité en temps réel.

Programme

Jour 1 : Architecture et Ingestion

  • Architecture Elastic : Comprendre le rôle de chaque brique (E-L-K) et les concepts de base (Cluster, Node, Index, Shard).
  • Collecte de données (Beats) : Installer et configurer Filebeat pour remonter les logs systèmes et applicatifs.
  • Ingestion et Parsing (Logstash) : Créer des pipelines de traitement. Utiliser les filtres Grok pour structurer des logs non-structurés.
  • Stockage (Elasticsearch) : Interagir avec l'API REST. Comprendre le mapping et l'indexation.

Jour 2 : Analyse et Visualisation

  • Recherche (Query DSL) : Maîtriser le langage de requête pour trouver l'information précise (Full-text search, filtres, agrégations).
  • Kibana Discover : Explorer les données brutes et créer des recherches sauvegardées.
  • Visualisation : Construire des graphiques (Lens, Maps, Aggregation based) pertinents.
  • Dashboards : Assembler des tableaux de bord interactifs pour le monitoring opérationnel ou business.
  • Maintenance : Gestion du cycle de vie des index (ILM) et snapshots (sauvegardes).

Prérequis

Connaissance de l'environnement Linux. Notions de format JSON et HTTP (API REST).

Public cible

Développeurs, Data Engineers, Administrateurs Système et DevOps.

Prochaines sessions

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