Beschreibung
Die Seminarteilnehmenden lernen in diesem Kurs die Komponenten und Möglichkeiten des Elastic Stack und dessen Komponenten von ElasticSearch über Logstash und Filebeat bis Kibana kennen.
Agenda Übersicht Elasticsearch 7
-Architektur
-Workflows in Elasticsearch
Installation Elasticsearch and Kibana
-Elastic Stack Docker images
-in Kubernetes
Index APIs
-Managment Individual Indizes
-Index Settings
-aliases
-templates
-monitoring index statistics
-Index management operations
-refreshing, flushing und clearing
Document APIs
-Basisdokumentinformationen
-Dokument life cycle
-Zugriff auf viele Dokumente mit der Bulk API
-Index-Migration 6.x nach 7.x
Mapping APIs
Schema in Elasticsearch
-Mapping-Regeln für dynamisches Mapping und explicit static mappings
-Meta-Felder und Felddatentypen
Analyze API
-Analyzer-Funktionsweise
-in-depth practice different analyzers
-Zeichenfilter
-Tokenizers und Token Filter
-Erstellen eines eigenen Analyzers
Search APIs
-unterschiedliche Typen von Suchen
-von terms-based bis full-text
-von exact search bis fuzzy search
-von single-field search bis multi-search und Komponentensuche (compound search)
-Query DSL and search-related APIs
-validating
Datenmodellierung
-denormalizing complex objects
-Verwendung von nested objects
-Verwendung von relationships
Aggregationen
Vorverarbeitung von Dokumenten in der Ingest Pipeline
-Operationen auf dem Dokument
-Operationen auf dem Index
-Fehlerverarbeitung
Kibana, Logstash und Beats nutzen
-Verwenden von Logstash zum Sammeln und Parsen von Log-Dateien
-Erweitern von Logstash mit Filebeat zu einer Zentralen Log-Verarbeitung
Arbeiten mit Elasticsearch SQL
-Einschränkungen und Anwendungsfälle
Direktlink zum Seminar