Elastic : Initiation + Approfondissement

Administrateurs systèmes et réseaux - Ingénieurs DevOps - Exploitants - Techniciens d’exploitation - Architectes techniques - Toute personne souhaitant découvrir Elastic pour la centralisation de logs, la recherche et l’observabilité

Connaissances de base en administration système ou en exploitation informatique - Connaissances générales sur les logs, les services réseau et les applications - Une première expérience de la ligne de commande est recommandée

Comprendre l’architecture et les principaux composants de l’écosystème Elastic - Installer et configurer une plateforme Elastic simple - Structurer, indexer et rechercher des données dans Elasticsearch - Exploiter les données avec Kibana à travers des visualisations et des tableaux de bord - Mettre en place une première collecte de données et identifier les principaux cas d’usage d’Elastic - Approfondir la structuration et l’indexation des données dans Elasticsearch - Maîtriser des requêtes plus avancées et améliorer la pertinence des recherches - Exploiter les agrégations pour analyser efficacement les données - Concevoir des visualisations et des tableaux de bord plus aboutis dans Kibana - Mettre en œuvre des bonnes pratiques d’ingestion et d’exploitation dans des cas concrets

Découvrir l’écosystème Elastic

Comprendre le positionnement d’Elastic dans les architectures de logs, de recherche et d’observabilité
Identifier les rôles d’Elasticsearch, Kibana, Logstash et des agents de collecte
Différencier les principaux cas d’usage : centralisation des logs, recherche, tableaux de bord, supervision, analyse

Atelier pratique : Prendre en main l’environnement Elastic et repérer les principaux composants de la stack

Installer et configurer une plateforme Elastic

Préparer l’environnement technique
Installer Elasticsearch et Kibana
Réaliser les premiers paramétrages
Vérifier le bon fonctionnement des services et sécuriser les accès de base

Atelier pratique : Installer une plateforme Elastic simple et valider son fonctionnement

Structurer et indexer les données

Comprendre la notion d’index, de document et de champ
Découvrir le rôle du mapping dans l’organisation des données
Identifier les principaux types de données
Comprendre l’impact de la structure des données sur la recherche et l’analyse

Atelier pratique : Créer des index, définir des champs et injecter des premiers jeux de données

Interroger et rechercher les informations

Découvrir les principes de recherche dans Elasticsearch
Effectuer des recherches simples et combinées
Filtrer les résultats selon différents critères
Comprendre les bases de la pertinence et du tri des résultats

Atelier pratique : Réaliser des requêtes de recherche et filtrer des données indexées

Exploiter les données dans Kibana

Prendre en main l’interface Kibana
Créer des Data Views adaptées aux données indexées
Explorer les données avec les outils de découverte
Construire des visualisations simples et des tableaux de bord lisibles

Atelier pratique : Créer un tableau de bord Kibana à partir de données techniques ou applicatives

Collecter et intégrer des données

Comprendre les principes d’ingestion dans Elastic
Identifier les rôles respectifs de Logstash et des agents de collecte
Découvrir les grandes étapes d’un pipeline d’alimentation
Préparer l’intégration de logs applicatifs ou systèmes dans Elasticsearch

Atelier pratique : Mettre en place une collecte simple de logs et visualiser les données dans Kibana

Analyser les usages d’Elastic en production

Identifier les bonnes pratiques pour démarrer avec Elastic
Comprendre les points de vigilance liés aux performances, au volume de données et à la qualité des index
Relier Elastic aux besoins de supervision, d’observabilité et d’analyse de logs
Situer les possibilités d’évolution vers des usages plus avancés

Atelier pratique : Étudier un cas d’usage complet de centralisation et d’exploitation de logs

Approfondir la structuration des données

Revenir sur les notions d’index, de document et de champ
Comprendre plus finement le rôle du mapping dans la qualité des recherches et des analyses
Choisir les types de champs adaptés aux usages
Identifier les impacts d’une mauvaise structuration des données

Atelier pratique : Analyser une structure existante et améliorer le mapping d’un jeu de données

Maîtriser l’analyse et l’indexation des contenus

Comprendre le rôle des analyzers dans le traitement des textes
Différencier analyse, indexation et stockage
Adapter l’indexation selon la nature des contenus
Préparer les données pour des recherches plus pertinentes

Atelier pratique : Paramétrer l’analyse de champs textuels et comparer les résultats obtenus

Construire des requêtes plus avancées

Combiner plusieurs critères de recherche
Utiliser les filtres, les requêtes booléennes et les recherches sur plusieurs champs
Gérer le tri et la pertinence des résultats
Exploiter les recherches sur des cas d’usage plus réalistes

Atelier pratique : Écrire des requêtes avancées pour répondre à différents besoins métier et techniques

Exploiter les agrégations et analyser les données

Comprendre le principe des agrégations dans Elasticsearch
Produire des analyses chiffrées et synthétiques
Extraire des tendances, des répartitions et des regroupements utiles
Préparer les données pour leur restitution dans Kibana

Atelier pratique : Mettre en œuvre des agrégations pour analyser un ensemble de logs ou de données applicatives

Concevoir des visualisations plus efficaces dans Kibana

Exploiter Kibana de manière plus avancée
Choisir les visualisations adaptées aux besoins d’analyse
Construire des tableaux de bord plus lisibles et plus pertinents
Faciliter le suivi d’activité, l’exploration et le diagnostic

Atelier pratique : Réaliser un tableau de bord complet à partir de plusieurs vues et indicateurs

Fiabiliser l’ingestion et exploiter Elastic dans des cas concrets

Revenir sur les principes d’alimentation de la plateforme
Identifier les points de vigilance dans les chaînes d’ingestion
Comprendre les bonnes pratiques de préparation et de qualité des données
Relier Elasticsearch et Kibana à des cas d’usage d’observabilité, de logs et d’analyse technique

Atelier pratique : Mettre en œuvre un scénario complet d’ingestion, d’analyse et de visualisation

Active Learning

contrôle continu ou certification si prévue dans le financement

Support de cours