M2i Formation

Ingestion et indexation de données avec Logstash et Elasticsearsh

Par M2i Formation

Objectifs

  • Définir la stack ELK
  • Identifier les enjeux et les cas d'utilisation d'un moteur de recherche
  • Expliquer comment indexer des données Log
  • Analyser les données Log.

Programme

Introduction NoSQL

  • Nature et exigence de stockage
  • Regard sur les BDD relationnelles
  • Théorème de CAP
  • Les familles des BDD NoSQL
  • NoSQL, comparatif et use case

Stack ELK, présentation

  • L'histoire de Elastic Stack
  • Pourquoi Elastic Stack
  • Les composants de Elastic Stack
  • La donnée sur ES
  • Cas d'utilisation
  • Les fichiers de configuration

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

  • Installation de Elasticsearch

Logstash

  • Fonctionnement et concepts
  • Différence entre Logstash et Beats
  • Logstash vs outil ingestion Big Data
  • Installation et configuration de base
  • Type de données à ingérer
  • Création et configuration d'un pipeline

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

  • Installation de Elasticsearch

Gestion et analyseur de documents

  • Indexation, récupération et suppression de documents
  • Composants d'un index
  • Analyse de texte pour l'indexation et la recherche
  • Mapping et la configuration des index
  • Les analyzers
  • Recherche multi-champs
  • Tri
  • Pagination

Cas d'utilisation réel avec Elasticsearch et Logstash

  • Mettre en place une architecture Logstash, Kibana
  • Utilisation des Filebeat avec Logstash
  • Utilisation de Logstash pour l'indexation des fichiers CSV
  • Visualiser sur Kibana le résultat de l'indexation

Pédagogie

  • En cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques
  • Et, en fin de formation, par un questionnaire d'auto-évaluation ou une certification (M2i ou éditeur)

Partager cette formationTélécharger au format pdf Ajouter à mes favoris