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TP · Kibana y Elastic Observability: del descubrimiento a la maestría

TP: Analizar con ES|QL

Lo que vas a aprender en este TP
  • Agregar con STATS
  • Calcular con EVAL
  • Dividir el tiempo con BUCKET

Introducción #

Lo que vas a aprender en esta sección
  • Agregar con STATS
  • Calcular con EVAL
  • Dividir el tiempo con BUCKET

Contexto. El responsable técnico quiere saber qué hosts sirven más errores, a qué horas y qué parte del tráfico procede de robots. Respondes con ES|QL.

Requisitos previos: TP anterior terminado  ·  Duración estimada: 35 min

Análisis completos en una sola consulta.

Puesta en marcha #

Pasos guiados, con su corrección.

  1. 1. Primera consulta

    ¿Por qué? ES|QL se lee de arriba abajo: origen, filtro, agregación, ordenación.

    Cambia Discover al modo ES|QL y cuenta las peticiones por país de origen.
  2. 2. Errores por host

    ¿Por qué? El campo response es texto: hay que convertirlo para comparar.

    Calcula el número y la tasa de errores (códigos ≥ 500) por host.
  3. 3. Perfil horario

    ¿Por qué? Detectar las horas punta ayuda a planificar los mantenimientos.

    Cuenta las peticiones por franjas de una hora durante los últimos 7 días y muestra el resultado en un gráfico.
  4. 4. Volumen servido por extensión

    ¿Por qué? EVAL permite convertir unidades sobre la marcha.

    Calcula el volumen total servido en megabytes por extensión de archivo.

Nivel de dificultad : ●●●○○ (3/5)

Mi seguimiento

  • ⏱ Duración estimada : ≈ 35 min

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