Observabilité
Les Beats : Filebeat, Metricbeat, Winlogbeat et leur configuration
Version écrite des leçons vidéo : rôle de chaque Beat, structure de la configuration, inputs, modules, processeurs, sorties et commande setup.
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Autres sources de logs et files d'attente : syslog, Fluent Bit, Kafka, Redis
Version écrite des leçons vidéo : collecter syslog, Fluent Bit et d'autres sources, puis insérer une file d'attente (Kafka, Redis, RabbitMQ) entre la coll…
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Logstash : rôle, concept de pipeline et installation
Version écrite des leçons vidéo : à quoi sert Logstash, comment fonctionne un pipeline (inputs, filtres, sorties, file, workers) et comment l'installer.
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Logstash : les entrées (inputs) et les sorties (outputs)
Version écrite des leçons vidéo : les inputs courants (beats, file, tcp/udp, http, kafka, jdbc) et les sorties (elasticsearch avec data streams, file, s3,…
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Logstash : les filtres, grok et dissect
Version écrite des leçons vidéo : les filtres essentiels (mutate, date, json, kv, drop), le plugin grok et ses motifs, dissect, et comment choisir entre l…
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Logstash : gérer les plugins et adopter Elastic Common Schema (ECS)
Version écrite des leçons vidéo : lister, installer, mettre à jour et embarquer hors ligne les plugins Logstash ; comprendre ECS, le mode ecs_compatibilit…
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Kibana Maps et Canvas : cartes géographiques et présentations
Créer des cartes avec Kibana Maps (couches de documents, d'agrégats, choroplèthes, ES|QL) et des présentations dynamiques avec Canvas (éléments, Elasticse…
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Logstash en production : files persistantes, DLQ et multi-pipelines
Rendre Logstash fiable en production : file persistante, dead letter queue, plusieurs pipelines et pipeline-to-pipeline, réglage des workers et de la JVM.
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Logstash : enrichir, tester, superviser et déployer sur Kubernetes
Enrichir avec translate, geoip et elasticsearch, consommer Kafka, tester ses pipelines, superviser Logstash et le déployer sur Kubernetes avec ECK.
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Transforms et enrich : résumer et enrichir les données dans Elasticsearch
Créer des index centrés sur les entités avec les transforms pivot et latest, et enrichir les documents à l'ingestion avec les enrich policies, ou à la req…
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Machine learning dans Elastic : détection d'anomalies et AIOps
Détecter automatiquement les comportements anormaux : jobs de détection d'anomalies, datafeeds, détecteurs, influenceurs, alertes, prévisions, analyse des…
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Elastic Security : SIEM, règles de détection et investigation
Utiliser Elastic Security comme SIEM : sources de données ECS, types de règles de détection (query, EQL, ES|QL, seuil, indicator match, machine learning),…
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