Este Curso online de Elastic Stack (ELK Stack): Elasticsearch, Logstash y Kibana te permitirá dominar Elastic Stack desde cero para convertirte en un profesional de Elasticsearch, Logstash y Kibana en muy poco tiempo.
Descripción
Gracias a este Curso online de Elastic Stack (ELK Stack): Elasticsearch, Logstash y Kibana aprenderás a manejar la plataforma Elastic Stack, siendo capaz de crear un potente motor analítico con Elasticsearch y visualizaciones / dashboards interactivos con Kibana para analizar grandes volúmenes de información de manera rápida y flexible.
Muchos analistas y desarrolladores se han enfrentado alguna vez al problema de tener que gestionar grandes volúmenes de datos de manera rápida y eficiente, necesitando visualizar la información en tiempo real para analizar y obtener conclusiones.
¿Qué es Elastic Stack o Stack ELK?
Todo esto nos lo ofrece Elastic Stack, ya que es una de las plataformas más potentes, flexibles y escalables hoy en día para poder manejar gran cantidad de información.
Elastic Stack contiene múltiples componentes como Elasticsearch, Logstash, Kibana… que hay que dominar para poder aprovechar todo lo que nos ofrece esta plataforma. Por eso, este curso constituye un completo tutorial de ELK Stack en el que dispones de todo lo que necesitas para conseguirlo en muy poco tiempo.
Elasticsearch desde cero
Empezarás con Elasticsearch totalmente desde cero. Elasticsearch es un potente motor de búsqueda extremadamente eficiente y que es usado por plataformas como Google Search, pero además se puede usar para analizar información con grandes volúmenes de datos.
También aprenderás a utilizar Logstash como pipeline para poder ingestar, transformar y cargar datos en Elasticsearch.
Manejo profesional de Kibana
Por último, profundizarás en Kibana, el componente que nos permite visualizar los datos almacenados en Elasticsearch, incluyendo la ejecución de consultas a medida, creación de todo tipo de visualizaciones y creación de dashboards.
Kibana nos habilita a interactuar fácilmente con nuestros datos, pudiendo analizar, explorar y sacar conclusiones. Además, aprenderás a compartir los dashboards de manera segura configurando los roles y permisos.
El objetivo de este curso es que, a su finalización, puedas trabajar en Elastic a nivel profesional.
Características del Curso online de Elastic Stack (ELK Stack): Elasticsearch, Logstash y Kibana
Curso online de Elastic Stack (ELK Stack): Elasticsearch, Logstash y Kibana, de 40 horas de duración.
Al finalizar el curso recibirás un Certificado Acreditativo.
– Tendrás 3 meses para completar el curso.
– Impartido por Lecciona.
– Acceso a la plataforma de teleformación durante 24 horas al día, 7 días a la semana.
– Compatible con cualquier sistema operativo y dispositivo móvil.
– El curso incluye 9 unidades de aprendizaje, 358 minutos de vídeo, 9 prácticas y test de evaluación.
– Tutoría online disponible.
– Ponte tu propio horario ya que el curso es online.
– Al finalizar, recibirás tu Certificación Acreditativa verificable en: www.lecciona.com/certificados
¿A quién va dirigido?
Este Curso online de Elastic Stack (ELK Stack): Elasticsearch, Logstash y Kibana va dirigido a:
– Arquitectos de datos para necesiten aportar una solución flexible, escalable y eficiente para manejar grandes volúmenes de datos.
– Analistas que precisan de una plataforma potente en la que obtener conclusiones a partir de los datos y dashboards interactivos.
– Desarrolladores relacionados con plataformas de datos que precisan consultar y visualizar información.
– Perfiles de desarrollo de negocio que quieran aprender a aplicar Elastic Stack en su solución de Big Data.
– Estudiantes que quieran obtener habilidades que le abrirán puertas en el mercado laboral.
Temario del Curso online de Elastic Stack (ELK Stack): Elasticsearch, Logstash y Kibana
1. Introducción y arquitectura de Elastic Stack
¿Qué es Elasticsearch?
Elasticsearch como plataforma analítica
¿Cómo se guardan los datos en Elasticsearch y hacemos consultas?
Resumen de Elastic Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana…)
– Componente Beats
– Componente Logstash
– Componente Kibana
– Componente X-pack
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?
– ¿Cómo se almacena la información en Elasticsearch?
– ¿Cómo se organizan los documentos?
Inspección del cluster y envío de consultas mediante consola
Sharding y escalabilidad en Elastic Stack
Replicación en Elastic Stack
– ¿Cómo se reparten las réplicas?
– ¿Cuál es el número de réplicas recomendado?
¿Qué son los roles de los nodos de Elastic?
2. Elasticsearch – Manejo de documentos
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?
– Proceso de lectura Elasticsearch
– Proceso de escritura en Elasticsearch
¿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
3. Elasticsearch – Técnicas de mapping y análisis
Introducción al análisis y al uso de la API Analyze
¿Qué es un analizador?
¿Qué son los índices invertidos para mejorar la eficiencia de Elasticsearch?
Tipos de datos en Elasticsearch
¿Cómo detecta Elasticsearch el tipo de datos?
¿Cómo definir mapeos explícitos y añadir nuevos mapeos?
¿Qué son los parámetros de mapeo y cómo aplicarlos?
Reindexación de documentos con la API Reindex
¿Cómo podemos reindexar con modificaciones?
Aplicación de plantillas de mapeo a índices
Recomendaciones de mapeo
Técnicas stemming y palabras de parada
Analizadores predefinidos (built-in)
Analizadores personalizados
4. Elasticsearch – Búsquedas term-level, full-text y booleanas
Métodos de búsqueda QueryDSL vs búsqueda URI
¿Qué es la puntuación de relevancia en las búsquedas?
Diferencia entre consultas «full-text» y «term level»
Búsquedas «Term level» – 1 o múltiples términos o ID
Búsquedas «Term level» – Rango de valores o de fechas
Búsquedas «Term level» – Trabajar con fechas relativas
Búsquedas «Term level» – No nulos, prefijo, comodín y expresión regular
Búsquedas «Full-text» – Coincidencia flexible con “match”
Búsquedas «Full-text» – Múltiples campos y frases completas
Búsquedas «booleanas» – Must, must not, should y filter
Mejorar búsquedas con tratamiento de errores mediante «fuzziness»
Búsquedas aplicando steeming y sinónimos
5. Elasticsearch – Consultas para relaciones entre documentos
¿En qué se diferencia una BBDD relacional y Elasticsearch?
Solución para mapear relaciones entre documentos
Mapear relaciones entre documentos y añadir documentos
Búsqueda de Children por Parent y viceversa
Relaciones multinivel
Implementación de las relaciones multinivel
Control de resultados de búsqueda
6. Elasticsearch – Agregaciones
¿Qué son las agregaciones de tipo métrica?
¿Cómo realizamos 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
7. Logstash – Ingesta, transformación y salida
¿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
8. Kibana – interfaz, ingesta y visualizaciones
¿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
9. Kibana – Creación de dashboards, roles y permisos
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
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