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Voraussetzungen

Die Lernenden sollten über einen Laptop mit Linux oder Windows 7+, mindestens 5 GB freien Speicherplatz, Java Version 1.7u55 oder neuer und Google Chrome verfügen.

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Beschreibung.

Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Nutzung des ELK-Stacks (Elasticsearch, Logstash, Kibana) zum Lesen, Normalisieren, Verarbeiten, Indizieren und Visualisieren von Daten und Zeitreihen. Es werden die grundlegenden Komponenten der Elastic-Suite mit einem praktischen Ansatz und Übungen vorgestellt, Anwendungen vertieft und reale Anwendungsfälle untersucht, die die Konfiguration und Funktionen der einzelnen Komponenten veranschaulichen. Elasticsearch, das Hauptprodukt der Suite, ist eine professionelle Suchmaschine, die in der Lage ist, Big Data in jeder Anwendung/Website effektiv zu verwalten. Bis heute ist sie die meistgenutzte Suchmaschine der Welt. Elasticsearch unterstützt von Haus aus Clustering und verteilte Architekturen und bietet eine Volltextsuchfunktionalität mit einer RESTful-Schnittstelle, die daher unabhängig von der Programmiersprache ist, mit der sie genutzt wird, und verwendet JSON für die Datendarstellung und HTTP als Kommunikationsprotokoll. Elasticsearch kann zum Durchsuchen jeder Art von Dokumenten verwendet werden und bietet ein skalierbares, nahezu echtzeitfähiges Suchsystem mit Unterstützung für mehrere Mandanten. Kibana ist das Tool der Suite zum Durchsuchen und Visualisieren der in Elasticsearch-Indizes enthaltenen Daten. Kibana nutzt die Such- und Datenaggregationsfunktionen und die Geschwindigkeit von Elasticsearch und ermöglicht die einfache und intuitive Erstellung von Diagrammen und Dashboards für Big Data-Analysen. Logstash ist die Stack-Komponente, die Daten aus heterogenen Quellen abruft, filtert, normalisiert und an Elasticsearch sendet. Seine Plugin-Architektur ermöglicht es, mit minimalem Aufwand mit verschiedenen Datenquellen zu arbeiten.

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Inhalt

Einleitung

• Überblick Elastic Stack (ELK)

Elasticsearch

• Was es ist und wann es zu verwenden ist
• Terminologie: Dokumente, Indizes, Shards, Knoten, Cluster
• Konfiguration und Installation
• Verteilung von Daten über mehrere Knotenpunkte
• Sicherung

Logstash

• Was es ist und wann es zu verwenden ist
• Konfiguration und Einrichtung
• Eingang, Filter und Ausgang
• Installation und Konfiguration
• Sicherung und Wiederherstellung
• Wie importiert man automatisch Daten aus einer relationalen Datenbank?
• So importieren Sie Daten aus einem Fast-Echtzeit-Protokoll
• Bewährte Praktiken

Kibana

• Konfigurationseinstellungen
• Suchen und Filtern
• Entdecken, Visualisieren und Dashboard-Ansichten
• Installation und Konfiguration
• Sicherung und Wiederherstellung
• Integration von Kibana-Ansichten in Web- und Desktop-Anwendungen
• Bewährte Praktiken

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Zielpublikum

Der Kurs richtet sich an Entwickler und Softwarearchitekten, die Echtzeit-Suchsysteme und Analyselösungen, einschließlich Big-Data, erstellen müssen.

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