Curso online de Elastic Stack (ELK Stack): Elasticsearch, Logstash y Kibana

Información del Curso

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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