Curso Práctico de Elastic Stack

¿Quieres convertirte en un experto de Elasticsearch, Logstash y Kibana y dominar Elastick Stack desde cero? Este Curso Práctico de Elastic Stack es el idóneo para aprenderlo y ponerlo en práctica de manera inmediata.

Porque con Elastick Stack podrás gestionar grandes volúmenes de datos de manera rápida y eficiente, visualizando la información en tiempo real para analizar y obtener conclusiones. Porque es una de las plataformas más potentes, flexibles y escalables hoy en día para poder manejar gran cantidad de información.

Elastick Stack contiene múltiples componentes como Elasticsearch, Logstash o Kibana, que requieren ser dominados para poder aprovechar todo lo que nos ofrece esta plataforma, por eso en este curso dispones de todo lo que necesitas para conseguirlo en muy poco tiempo.

Primero de todo, el curso comenzará con Elasticsearch desde el principio. Se trata de potente motor de búsqueda extremadamente eficiente y que lo utilizan plataformas como Google Search. También se puede usar para analizar información con grandes volúmenes de datos incluyendo agregaciones. Después, aprenderás a utilizar Logstash como pipeline para poder ingestar, transformar y cargar datos en Elasticsearch.

Para terminar, estudiarás Kibana, un componente que nos permite visualizar los datos almacenados en el cluster de Elasticsearch, incluyendo la ejecución de consultas a medida, creación de todo tipo de visualizaciones y creación de dashboards. Además, habilita a interactuar fácilmente con nuestros datos pudiendo analizar, explorar y sacar conclusiones. También aprenderás a compartir los dashboards de manera segura configurando los roles y permisos oportunos para cada usuario.

El enfoque de este curso es mayoritariamente práctico, con casos de uso concretos para que poder aplicar todos los conocimientos aprendidos. Dispondrás de un material extenso de consulta y todos los scripts explicados durante este curso de tal manera que te sea muy sencillo reutilizarlos para tu caso de uso concreto.

Objetivos del programa

¿A quien está dirigo?

Ninguno

1. Introducción y arquitectura de Elastic Stack
   1. ¿Qué es Elasticsearch?
   2. Resumen de Elastic Stack
   3. Escenario típico de Elastic Stack
   4. Implementar Elasticsearch y Kibana en Elastic Cloud
   5. Instalación de Elasticsearch y Kibana en local - Windows, Linux, Mac
   6. ¿Cual es la arquitectura básica de elastic?
   7. Inspección del cluster y envío de consultas mediante consola
   8. Sharding y escalabilidad en Elastic Stack
   9. Replicación en Elastic Stack
   10. ¿Qué son los roles de los nodos de Elastic?
2. Elasticsearch - Manejo de documentos
   1. Creacción de un index, indezar documentos y consultarlos mediante el ID
   2. Actualización de documentación manual y mediante scripts en Elasticsearch
   3. ¿Cómo Elacticsearch lee y escribe datos?
   4. ¿Cómo controlamos la concurrencia de solicitudes en Elasticsearch?
   5. Actualizar y eliminar masivamente a partir de consulta (Query)
   6. Procesamiento masivo mediante bulk
   7. Importación de datos con cURL
3. Elasticsearch - Técnicas de mapping y análisis
   1. Introducción al análisis y al uso de la API Analyze
   2. ¿Qué son los índices invertidos para mejorar la eficiencia de Elasticsearch?
   3. Tipos de datos en Elascticsearch
   4. ¿Cómo definir mapeos explícitos y añadir nuevos mapeos?
   5. ¿Qué son los parámetros de mapeo y cómo aplicarlos?
   6. Reindexación de documentos con la API Reindex
   7. Aplicación de plantillas de mapeo a índices
   8. Recomendaciones de mapeo
   9. Técnicas stemming y palabras de parada
   10. Analizadores predefinidos (built-in)
   11. Analizadores personalizados
4. Elasticsearch - Búsquedas term-level, full-text y booleanas
   1. Métodos de búsqueda QueryDSL vs búsqueda URI
   2. ¿Qué es la puntuación de relevancia en las búsquedas?
   3. Diferencia entre consultas "full-text" y term level"
   4. Búsquedas “Term level” – 1 o múltiples términos o ID
   5. Búsquedas “Term level” – Rango de valores o de fechas
   6. Búsquedas “Term level” – Trabajar con fechas relativas
   7. Búsquedas “Term level” – No nulos, prefijo, comodín y expresión regular
   8. Búsquedas “Full-text” – Coincidencia flexible con “match”
   9. Búsquedas “Full-text” – Múltiples campos y frases completas
   10. Búsquedas “booleanas” – Must, must not, should y filter
   11. Mejorar búsquedas con tratamiento de errores mediante "fuzziness"
   12. Búsquedas aplicando steeming y sinónimos
5. Elasticsearch - consultas para relaciones entre documentos
   1. ¿En qué se diferencia una BBDD relacional y Elasticsearch?
   2. Mapear relaciones entre documentos y añadir documentos
   3. Búsqueda de Children por Parent y viceversa
   4. Relaciones multinivel
   5. Control de resultados de búsqueda
   6. ¿Qué son las agregaciones de tipo métrica?
   7. ¿Qué son las agregaciones de tipo “bucket”?
   8. Agregaciones combinadas “nested”
   9. Agregaciones con filtrados y reglas
   10. Agregaciones con rangos de valores y fechas
   11. Histogramas
6. Logstash - ingesta, transformación y salida
   1. ¿Cómo ingestamos datos en Elasticsearch?
   2. Instalación de Logstash
   3. Creación de un pipeline (input, filter y output)
   4. Ejecución del pipeline y carga en Elasticsearch
   5. Otros métodos de ingesta, transformación y carga
7. Kibana - Interfaz, ingesta y visualizaciones
   1. ¿Qué nos proporciona Kibana y cuáles son sus componentes?
   2. Ingesta de datos y creación de data views
   3. Menú Discover – Paneles y lenguaje KQL
   4. Visualización tipo métrica
   5. Visualización tipo barra, área y línea
   6. Visualización tipo circular
   7. Split de series con filtros KQL y Ranges1,11E+30
   8. Visualización tipo histogramas
   9. Visualización tipo tabla
   10. Visualización tipo heatmap
   11. Visualización tipo KPI objetivo
   12. Visualización en mapa geográfico
8. Kibana - Creación de dashboards, roles y permisos
   1. Creación de un dashboard completo
   2. Editar visualizaciones y filtrar documentos
   3. Interactividad en el dashboard
   4. Creación de dashboard logs de acceso
   5. Enlazar dashboards (drilldown)
   6. Creación de usuarios y roles
   7. Conclusiones