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TP · Kibana et Elastic Observability : de la découverte à l'expertise

TP : Analyser avec ES|QL

Ce que vous allez apprendre dans ce TP
  • Agréger avec STATS
  • Calculer avec EVAL
  • Découper le temps avec BUCKET

Introduction #

Ce que vous allez apprendre dans cette section
  • Agréger avec STATS
  • Calculer avec EVAL
  • Découper le temps avec BUCKET

Contexte. Le responsable technique veut savoir quels hôtes servent le plus d'erreurs, à quelles heures, et quelle part du trafic vient des robots. Vous répondez avec ES|QL.

Prérequis : TP précédent terminé  ·  Durée estimée : 35 min

Des analyses complètes en une requête.

Mise en place #

Étapes guidées, avec leur correction.

  1. 1. Première requête

    Pourquoi ? ES|QL se lit de haut en bas : source, filtre, agrégation, tri.

    Passez Discover en mode ES|QL et comptez les requêtes par pays d'origine.
  2. 2. Erreurs par hôte

    Pourquoi ? Le champ response est du texte : on le convertit pour comparer.

    Calculez le nombre et le taux d'erreurs (codes ≥ 500) par hôte.
  3. 3. Profil horaire

    Pourquoi ? Repérer les heures de pointe aide à planifier les maintenances.

    Comptez les requêtes par tranche d'une heure sur les 7 derniers jours et affichez le résultat en graphique.
  4. 4. Volume servi par extension

    Pourquoi ? EVAL permet de convertir des unités à la volée.

    Calculez le volume total servi en mégaoctets par extension de fichier.

Niveau de difficulté : ●●●○○ (3/5)

Mon suivi

  • ⏱ Durée estimée : ≈ 35 min

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