Splunk - Niveau avancé

Jour 1

Introduction à Splunk

• Comprendre l'architecture de Splunk
• Familiarisation avec l'interface utilisateur de Splunk
• Rappel des différents composants de Splunk

Recherche et navigation avancées

• Utilisation de commandes avancées dans la barre de recherche
• Manipulation des résultats de recherche à l'aide de fonctions avancées
• Utilisation de commandes avancées pour filtrer et extraire des données spécifiques

Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Utilisation de l'inspection des recherches
• Intégration des données dans Splunk
• Utilisation des expressions régulières

Jour 2

Création de rapports et de visualisations avancés

• Création de rapports dynamiques et interactifs
• Utilisation de visualisations avancées pour représenter les données
• Personnalisation des tableaux de bord pour répondre à des besoins spécifiques

Utilisation de champs calculés et de macros

• Création de champs calculés pour effectuer des calculs personnalisés
• Utilisation de macros pour automatiser des tâches récurrentes
• Gestion et partage des champs calculés et des macros

Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Création de dashboards interactifs
• Utilisation des commandes de transformation pour les visualisations : chart / timechart
• Utilisation des lignes de tendances et de cartographie : trendline / geostats...
• Formatage des résultats et création des champs avec : eval / search / where
• Création et extraction des champs
• Création d'alias de champs et de champs calculés
• Utilisation des macros

Jour 3

Gestion avancée des données

• Utilisation de techniques avancées pour nettoyer et normaliser les données
• Application de techniques de modélisation pour détecter les tendances et les anomalies
• Utilisation de la segmentation et de la corrélation des données

Gestion des connaissances et des données

• Utilisation de bases de connaissances pour documenter les recherches et les analyses
• Gestion des données à l'échelle de l'entreprise avec les modèles de données
• Utilisation de l'API Splunk pour l'intégration et l'automatisation avancées

Bonnes pratiques et optimisation

• Bonnes pratiques pour la conception de recherches et de rapports efficaces
• Optimisation des performances pour travailler avec de grandes quantités de données
• Sécurité des données et respect de la conformité

Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Corrélation des évènements avec transaction
• Utilisation des tags et event types
• Utilisation des actions Workflow
• Gestion et création des datamodels et datasets

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