Curso Elasticsearch, Kibana y Logstash Online

Aprende sobre Elasticsearch, Kibana y Logstash para poder buscar, procesar y analizar datos de big data y finalmente obtener grandes resultados.

Nivel: Intermedio | Duración: 40 h

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Formación Elasticsearch, Kibana, Logstash Online

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Temario

Curso Elasticsearch, Kibana y Logstash Online

  • ¿Qué es Elasticsearch?
  • Resumen de Elastic Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana…)
  • Escenario típico de Elastic Stack
  • Implementar Elasticsearch y Kibana en Elastic Cloud
  • Instalación de Elasticsearch y Kibana en local – Windows (+Linux/Mac)
  • ¿Cuál es la arquitectura básica de Elastic?
  • Inspección del cluster y envío de consultas mediante consola
  • Sharding y escalabilidad en Elastic Stack
  • Replicación en Elastic Stack
  • ¿Qué son los roles de los nodos de Elastic?
  • Resumen
  • Creación de un índex, indexar documentos y consultarlos mediante el ID
  • Actualización de documentos manual y mediante scripts en Elasticsearch
  • ¿Cómo Elasticsearch lee y escribe datos?
  • ¿Cómo controlamos la concurrencia de solicitudes en Elasticsearch?
  • Actualizar y eliminar masivamente a partir de consulta (Query)
  • Procesamiento masivo mediante bulk
  • Importación de datos con cURL
  • Resumen
  • Introducción al análisis y al uso de la API Analyze
  • ¿Qué son los índices invertidos para mejorar la eficiencia de Elasticsearch?
  • Tipos de datos en Elasticsearch
  • ¿Cómo definir mapeos explícitos y añadir nuevos mapeos?
  • ¿Qué son los parámetros de mapeo y cómo aplicarlos?
  • Reindexación de documentos con la API Reindex
  • Aplicación de plantillas de mapeo a índices
  • Recomendaciones de mapeo
  • Técnicas stemming y palabras de parada
  • Analizadores predefinidos (built-in)
  • Analizadores personalizados
  • Resumen
  • Introducción al análisis y al uso de la API Analyze
  • ¿Qué son los índices invertidos para mejorar la eficiencia de Elasticsearch?
  • Tipos de datos en Elasticsearch
  • ¿Cómo definir mapeos explícitos y añadir nuevos mapeos?
  • ¿Qué son los parámetros de mapeo y cómo aplicarlos?
  • Reindexación de documentos con la API Reindex
  • Aplicación de plantillas de mapeo a índices
  • Recomendaciones de mapeo
  • Técnicas stemming y palabras de parada
  • Analizadores predefinidos (built-in)
  • Analizadores personalizados
  • Resumen
  • ¿En qué se diferencia una BBDD relacional y Elasticsearch?
  • Mapear relaciones entre documentos y añadir documentos
  • Búsqueda de Children por Parent y viceversa
  • Relaciones multinivel
  • Control de resultados de búsqueda
  • Resumen
  • ¿Qué son las agregaciones de tipo métrica?
  • ¿Qué son las agregaciones de tipo «bucket»?
  • Agregaciones combinadas «nested»
  • Agregaciones con filtrados y reglas
  • Agregaciones con rangos de valores y fechas
  • Histogramas
  • Resumen
  • ¿Cómo ingestamos datos en Elasticsearch?
  • Instalación de Logstash
  • Creación de un pipeline (input, filter y output)
  • Ejecución del pipeline y carga en Elasticsearch
  • Otros métodos de ingesta, transformación y carga
  • Resumen
  •  ¿Qué nos proporciona Kibana y cuáles son sus componentes?
  • Ingesta de datos y creación de data views
  • Menú Discover – Paneles y lenguaje KQL
  • Visualización tipo métrica
  • Visualización tipo barra, área y línea
  • Visualización tipo circular
  • Split de series con filtros KQL y Ranges
  • Visualización tipo histogramas
  • Visualización tipo tabla
  • Visualización tipo heatmap
  • Visualización tipo KPI objetivo
  • Visualización en mapa geográfico
  • Resumen
  • Creación de un dashboard completo
  • Editar visualizaciones y filtrar documentos
  • Interactividad en el dashboard
  • Creación de dashboard logs de acceso
  • Enlazar dashboards (drilldown)
  • Creación de usuarios y roles
  • Resumen

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