SF34369
2 jours
En présentiel ou distanciel
- 14 heures de formation
- Exercices pratiques
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Formation Kibana.
Apprenez à exploiter pleinement Kibana pour explorer, visualiser et surveiller vos données Elasticsearch !
Cette formation vous initie à l’univers de Kibana, l’interface de visualisation et d’analyse de la stack Elastic. À travers des explications techniques, des démonstrations et des ateliers pratiques, vous découvrirez comment interroger efficacement vos données, créer des visualisations pertinentes, construire des tableaux de bord dynamiques, configurer des alertes, et exploiter les capacités de machine learning intégrées. Une attention particulière est portée à l’intégration avec Elasticsearch et à la maîtrise des différentes fonctionnalités de Kibana, des plus fondamentales aux plus avancées.
Programme de formation Kibana.
PDFIntroduction à la formation Kibana
Les grands principes de la stack Elastic et le rôle particulier de Kibana
Déploiement de l’environnement de formation
Quelques notions à propos du fonctionnement d’Elasticsearch
Elasticsearch et les notions de noeuds, shards, index et mapping
Index versus Data Stream
Les types de mappings et les types de champs
Les spécificités des formats « text » et « keyword »
Le format JSON des documents (champs, valeurs, métadonnées)
Dev Tools, la console Elasticsearch au sein de Kibana
Les APIs Elasticsearch
Requêtes (Query DSL), recherche et filtres dans la console
Lab : exercice pratique avec la console
L’interface graphique de Kibana et l’onglet Discover
Les principales sections de Kibana
Ajout d’un index pattern / dataview
L’onglet « Discover »
Ajustement de l’intervalle calendaire de travail
Présentation des langages KQL et LUCENE et utilisation de la barre de recherche
Création de filtres
Sauvegarde, partage et export des résultats d’une recherche
Lab : exercice pratique dans l’onglet Discover
Les familles d’agrégations
Les agrégations métriques
Les agrégations en « buckets »
Les agrégations de type « pipeline »
Quiz rapide sur les agrégations
L’onglet « Visualize Library »
Les diVérents types de visualisations
Les visualisations basées sur les agrégations
La visualisation Lens
Les visualisations « complexes » : TSVB, Timelion et Vega
Sauvegarder, partager et exporter une visualisation
Lab : exercice de création de visualisations
L’onglet « Dashboard »
Création d’un dashboard dynamiques avec des paramètres de filtrage avancés
Ajout de visualisations et personnalisation du dashboard
Les drilldowns
Partage et export de tableaux de bord
Le reporting dans Kibana
Lab : Exercice de création d’un dashboard
L’alerting et le reporting avec Kibana
Le fonctionnement des alertes avec Kibana
Les notions de « rules », « case » et de « connector »
Lab : exercice de mise en place d’un alerte
La détection d’anomalies grâce au machine learning dans Kibana
Le « data visualizer » et l’analyse statistiques des données d’un index
Présentation de l’onglet « Anomaly Detection »
Les modèles généraux de jobs d’anomaly detection
Les modèles spécifiques (Apache, NGINX, etc.)
Lab : exercice de création d’un job de détection d’anomalie sur les
données d’un index
Utilisation avancée de Kibana
L’administration de Kibana, utilisateurs et droits
Les spaces
La gestion avancée des options des index via l’onglet « Stack Management »
Les runtime fields
Les index « transform » pour synthétiser les données par des métriques calculées
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