Observabilidad
Los Beats: Filebeat, Metricbeat, Winlogbeat y su configuración
Versión escrita de las lecciones en vídeo: función de cada Beat, estructura de la configuración, inputs, módulos, procesadores, salidas y el comando setup.
Guías y análisis
Una biblioteca para mentes curiosas
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Otras fuentes de logs y colas: syslog, Fluent Bit, Kafka, Redis
Versión escrita de las lecciones en vídeo: recoger syslog, Fluent Bit y otras fuentes, e insertar después una cola (Kafka, Redis, RabbitMQ) entre la recog…
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Logstash: función, concepto de pipeline e instalación
Versión escrita de las lecciones en vídeo: para qué sirve Logstash, cómo funciona un pipeline (inputs, filtros, salidas, cola, workers) y cómo instalarlo.
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Logstash: las entradas (inputs) y las salidas (outputs)
Versión escrita de las lecciones en vídeo: los inputs habituales (beats, file, tcp/udp, http, kafka, jdbc) y las salidas (elasticsearch con data streams, …
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Logstash: los filtros, grok y dissect
Versión escrita de las lecciones en vídeo: los filtros esenciales (mutate, date, json, kv, drop), el plugin grok y sus patrones, dissect y cómo elegir ent…
Observabilidad
Logstash: gestionar los plugins y adoptar Elastic Common Schema (ECS)
Versión escrita de las lecciones en vídeo: listar, instalar, actualizar y empaquetar sin conexión los plugins de Logstash; entender ECS, el modo ecs_compa…
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Kibana Maps y Canvas: mapas geográficos y presentaciones
Crear mapas con Kibana Maps (capas de documentos, de agregaciones, coropletas, ES|QL) y presentaciones dinámicas con Canvas (elementos, Elasticsearch SQL,…
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Logstash en producción: colas persistentes, DLQ y varios pipelines
Hacer que Logstash sea fiable en producción: cola persistente, dead letter queue, varios pipelines y pipeline-to-pipeline, ajuste de los workers y de la J…
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Logstash: enriquecer, probar, supervisar y desplegar en Kubernetes
Enriquecer con translate, geoip y elasticsearch, consumir Kafka, probar los pipelines, supervisar Logstash y desplegarlo en Kubernetes con ECK.
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Transforms y enrich: resumir y enriquecer los datos en Elasticsearch
Crear índices centrados en entidades con las transforms pivot y latest, y enriquecer los documentos en la ingesta con las enrich policies, o en la consult…
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Machine learning en Elastic: detección de anomalías y AIOps
Detectar automáticamente los comportamientos anómalos: jobs de detección de anomalías, datafeeds, detectores, influencers, alertas, previsiones, análisis …
Observabilidad
Elastic Security: SIEM, reglas de detección e investigación
Usar Elastic Security como SIEM: fuentes de datos ECS, tipos de reglas de detección (query, EQL, ES|QL, umbral, indicator match, machine learning), reglas…
El aprendizaje nunca se detiene