Descrizione

ELK è l’acronimo di tre progetti open source: Elasticsearch, Logstash e Kibana. In particolare Elasticsearch è un motore di ricerca e analisi; Logstash è una pipeline lato server che processa dati da più sorgenti simultaneamente, li elabora e li manda ad uno “stash” come Elasticsearch. Kibana permette agli utenti di visualizzare dati con grafici e dashboard in Elasticsearch. Nel 2015 Elastic aggiunge un’altra componente open source: Beats, una piattaforma open source che invia dati da centinaia o migliaia di macchine e sistemi a Logstash o Elasticsearch. Da allora ELK viene anche riconosciuto con il nome Elastic Stack.

Il corso illustra l’uso dello Stack Elastic  per il processing, l’indicizzazione e la visualizzazione di dati e serie temporali.

Obiettivi

Il corso di pone l’obiettivo di fornire ai partecipanti le competenze tecniche per installare e configurare l’intero stack ELK, un flusso di lavoro che consentirà di analizzare in profondità Big Data e di realizzare grafici e dashboard aggiornabili in real-time.

Il corso di Stack ELK è in preparazione agli esami Elastic Certified Engineer o Elastic Certified Analyst.

Conoscenze in uscita

A fine corso i partecipanti saranno in grado di:

  • Installare e configurare lo Stack di ELK su un cluster
  • Cercare dati strutturati in modi diversi
  • Analizzare e visualizzare i dati usando Kibana

Programma didattico

  • Introduzione allo stack
    • Il motore di ricerca;
    • Elasticsearch;
    • Logstash;
    • Kibana;
    • Casi d’uso;
  •  Introduzione ad API REST;
    • Elasticsearch
    • Configurazione di un’istanza;
    • Architettura del sistema;
    • Indicizzare documenti;
    • Effettuare query;
    • Gestione e manutenzione indici
    • Congfigurazione alta affidabilità
  • Logstash
    • Configurazione di Logstash;
    • Creazione di un workflow;
    • Beats e sorgenti di dati
  • Kibana
    • Configurazione;
    • Navigazione dei dati;
    • Creazione di grafici (istogrammi, aree, torte, linee, contatori, tabelle);
    • Creazione di dashboard;
Caratteristiche del corso
40 ore
Lezione frontale, Lezione frontale in laboratorio informatico
Dispense
Data Analyst, Data Architect, IT Professional
Attestato di Frequenza e Profitto
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Webinar Big Data | Aggregare, analizzare e visualizzare dati con elasticsearch