Ingestion et indexation de données avec Logstash et Elasticsearch

Jour 1

Introduction NoSQL

• Nature et exigence de stockage
• Regard sur les BDD relationnelles
• Théorème de CAP
• Les familles des BDD NoSQL
• NoSQL, comparatif et use case

Stack ELK, présentation

• L'histoire de Elastic Stack
• Pourquoi Elastic Stack
• Les composants de Elastic Stack
• La donnée sur ES
• Cas d'utilisation
• Les fichiers de configuration

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Installation d'Elasticsearch

Logstash

• Fonctionnement et concepts
• Différence entre Logstash et Beats
• Logstash vs outil ingestion Big Data
• Installation et configuration de base
• Type de données à ingérer
• Création et configuration d'un pipeline

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Installation d'Elasticsearch (suite)

Jour 2

Gestion et analyseur de documents

• Indexation, récupération et suppression de documents
• Composants d'un index
• Analyse de texte pour l'indexation et la recherche
• Mapping et la configuration des index
• Les analyzers
• Recherche multi-champs
• Tri
• Pagination

Cas d'utilisation réel avec Elasticsearch et Logstash

• Mettre en place une architecture Logstash, Kibana
• Utilisation des Filebeat avec Logstash
• Utilisation de Logstash pour l'indexation des fichiers CSV
• Visualiser sur Kibana le résultat de l'indexation

Le contenu de ce programme peut faire l'objet d'adaptation selon les niveaux, prérequis et besoins des apprenants.

Modalités d’évaluation des acquis

• En cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques
• Et, en fin de formation, par un questionnaire d'auto-évaluation