Formation Kibana
Apprenez à exploiter pleinement Kibana pour explorer, visualiser et surveiller vos données Elasticsearch !
Vue d'ensemble
Connaissances de base en administration système et en traitement de données.
Une familiarité avec les concepts de base d’Elasticsearch (index, documents, mappings) est également recommandée.
Objectifs pédagogiques
Programme détaillé
Introduction 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
Prochaines sessions
28 sept. 2026
Avis des participants
Formation claire, structurée et directement applicable. Le formateur a pris le temps de répondre à toutes nos questions avec des exemples concrets.
Très bon équilibre entre théorie et pratique. Les exercices permettent de comprendre rapidement les concepts et de les mettre en œuvre.
Un formateur expérimenté, pédagogue et disponible. Je repars avec des méthodes et des outils que je peux utiliser immédiatement dans mon travail.
Le contenu était dense, mais très bien expliqué. Le rythme a été adapté au niveau du groupe et chacun a pu progresser.
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Note moyenne attribuée par les participants à nos formateurs
formateurs experts partenaires
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sujets IT délivrés chaque jour partout en France
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