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Requisitos previos

Los alumnos deben tener un ordenador portátil equipado con Linux o Windows 7+, al menos 5 GB de espacio libre, la versión 1.7u55 de Java o más reciente y Google Chrome.

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Descripción.

Este curso proporciona una introducción al uso de la pila ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana) para leer, normalizar, procesar, indexar y visualizar datos y series temporales. Se presentarán los componentes fundamentales de la suite Elastic, con un enfoque práctico y ejercicios. Se profundizará en las aplicaciones y se examinarán casos de uso reales que ilustran la configuración y las funciones de cada componente. Elasticsearch, el principal producto de la suite, es un motor de búsqueda profesional capaz de gestionar eficazmente Big Data en cualquier aplicación/sitio web. Hasta la fecha, es el motor de búsqueda más utilizado en el mundo. Elasticsearch admite de forma nativa la agrupación y las arquitecturas distribuidas, proporcionando una funcionalidad de búsqueda de texto completo con una interfaz RESTful, por tanto, independiente del lenguaje de programación con el que se consuma, utilizando JSON para la representación de los datos y HTTP como protocolo de comunicación. Elasticsearch puede utilizarse para buscar cualquier tipo de documento y proporciona un sistema de búsqueda escalable y casi en tiempo real con soporte de multitenencia. Kibana es la herramienta de la suite para navegar y visualizar los datos contenidos en los índices de Elasticsearch. Aprovechando las capacidades de búsqueda y agregación de datos y la velocidad que ofrece Elasticsearch, Kibana permite crear fácil e intuitivamente gráficos y cuadros de mando para el análisis de Big Data. Logstash es el componente de la pila que recupera, filtra, normaliza y envía datos de fuentes heterogéneas a Elasticsearch. Su arquitectura de plugins le permite trabajar con diferentes fuentes de datos con un esfuerzo mínimo.

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Contenido

Introducción

• Visión general de Elastic Stack (ELK)

Elasticsearch

• Qué es y cuándo utilizarlo
• Terminología: Documentos, Índices, Shards, Nodos, Clusters
• Configuración e instalación
• Distribución de datos en varios nodos
• Respaldo

Logstash

• Qué es y cuándo utilizarlo
• Configuración y puesta en marcha
• Entrada, filtro y salida
• Instalación y configuración
• Copia de seguridad y restauración
• Cómo importar automáticamente datos de una base de datos relacional
• Cómo importar datos de un registro casi en tiempo real
• Mejores prácticas

Kibana

• Ajustes de configuración
• Búsquedas y filtros
• Vistas de descubrimiento, visualización y panel de control
• Instalación y configuración
• Copia de seguridad y restauración
• Integración de las vistas de Kibana en aplicaciones web y de escritorio
• Mejores prácticas

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Público objetivo

El curso está dirigido a desarrolladores y arquitectos de software que necesiten construir sistemas de búsqueda en tiempo real y soluciones de análisis, incluyendo big-data.

Información requerida