[AVE-030] ELK Stack

Este curso proporciona una visión completa del ecosistema Elastic, cubriendo Elasticsearch y su arquitectura, la instalación del entorno, la ingesta de datos con Logstash y Beats, y la creación de visualizaciones y dashboards en Kibana. También abarca extensiones como XPack, ILM para gestión del ciclo de vida y APM para monitorización de aplicaciones.

Duración:                     20 horas

Perfil:                            Experto

Dirigido a

Esta acción formativa va dirigida a programadores, analistas de datos y administradores de sistemas que quieran aprender a gestionar y visualizar grandes volúmenes de datos mediante el stack ELK. Es ideal para quienes buscan implementar soluciones de búsqueda, análisis y monitorización en tiempo real.

Requisitos previos 

Se recomienda a los alumnos experiencia en administración de sistemas y redes, gestión de servidores, manejo de bases de datos y SQL. Conocimientos básicos de programación o scripting (preferiblemente en Python), de ElasticSearch y de su motor de búsquedas.

Objetivos

• Comprender la arquitectura y los componentes del ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana y Beats).

• Instalar, configurar y administrar un entorno ELK.

• Desarrollar habilidades para ingestar y procesar datos mediante Logstash y Beats.

• Crear visualizaciones, dashboards y reportes interactivos en Kibana.

• Explorar y aplicar las extensiones avanzadas del stack, como XPack para seguridad y monitorización.

• Implementar gestión del ciclo de vida de datos con ILM y monitorización de aplicaciones con APM.

• Optimizar el uso de ELK Stack para análisis de datos en tiempo real y Machine Learning.

Contenido

1. Introducción al Stack ELK

   1. Visión general del ELK Stack y sus componentes: Elasticsearch, Logstash, Kibana y Beats

2. Elasticsearch

   1. Arquitectura y funcionamiento interno de Elasticsearch

   2. Instalación y configuración de Elasticsearch

3. Instalación del Entorno ELK

   1. Instalación paso a paso de los componentes del stack: Elasticsearch, Logstash, Kibana y Beats

4. Ingesta de Datos

   1. Uso de Logstash para la ingesta y transformación de datos

   2. Configuración y uso de Beats para la recolección de datos de sistemas y aplicaciones

5. Kibana

   1. Creación de visualizaciones interactivas en Kibana

   2. Diseño y gestión de dashboards personalizados

   3. Uso de Canvas y Timelion para representaciones avanzadas de datos

6. Extensión del Stack Elastic: XPack

   1. Uso de Spaces para organización y segmentación de datos y dashboards

   2. Configuración de seguridad y control de acceso con XPack

   3. Implementación de grafos y exploración de relaciones de datos

   4. Monitorización de recursos y aplicaciones con Monitorización

   5. Generación de informes y configuración de alertas

   6. Aplicación de Machine Learning para análisis predictivo y detección de anomalías

7. Gestión del Ciclo de Vida con ILM (Index Lifecycle Management)

   1. Configuración y uso de ILM para la gestión automática del ciclo de vida de los índices

8. Monitorización de Aplicaciones con APM

   1. Configuración y uso de APM (Application Performance Monitoring) para monitorizar aplicaciones en tiempo real

   2. Análisis de rendimiento y optimización mediante APM

Documentación Recomendada

Elastic Stack 8.x Cookbook
Huage Chen, Yazid Akadiri
June 2024 | 688 pages

https://www.packtpub.com/en-us/product/elastic-stack-8x-cookbook-9781837633500