https://github.com/aagea/elk-bootcamp-esp
Curso del stack ELK en Español
https://github.com/aagea/elk-bootcamp-esp
bootcamp elasticstack lessons spanish
Last synced: 7 days ago
JSON representation
Curso del stack ELK en Español
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/aagea/elk-bootcamp-esp
- Owner: aagea
- License: mit
- Created: 2018-10-27T17:55:33.000Z (over 7 years ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2022-01-22T14:37:29.000Z (about 4 years ago)
- Last Synced: 2023-08-18T23:50:53.568Z (over 2 years ago)
- Topics: bootcamp, elasticstack, lessons, spanish
- Language: Java
- Size: 4.12 MB
- Stars: 2
- Watchers: 1
- Forks: 4
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
Awesome Lists containing this project
README
# Boot Camp del stack ELK en Español
Este repositorio contiene todo el material practico que se utiliza en el Boot Camp sobre el stack de ELK en Español.
## Práctica 1: el entorno de trabajo
En este directorio se encuentra una pequeña practica en donde se explica cómo se utiliza el entorno que vamos a utilizar durante todos los ejercicios.
## Práctica 2: operaciones básicas de ElasticSearch
En esta práctica se repasarán operaciones básicas que se podrán hacer con ElasticSearch. De esta forma empezaremos a familiarizarnos con la herramienta.
## Práctica 3: buscando información en ElasticSearch
En esta práctica creamos un proyecto en Java para acceder a la API de ElasticSearch.
## Práctica 4: usando Term-level queries
En esta práctica, vamos a probar a crear term-level queries o filtros para manejar documentos en ElasticSearch.
## Práctica 4a: usando Match queries
En esta practica vamos a probar a utilizar la match queries y cómo se puede combinar.
## Práctica 5: indexando y agregando
En esta practica vamos a crear nuestro mapping type y vamos a utilizar algunas funciones de agregación.
## Práctica 6: probando Auditbeat
En esta práctica utilizamos Audibeat para monitorizar el estado de un directorio.
## Práctica 7: probando Filebeat
En esta práctica utilizamos Filebeat para indexar los logs generado por docker.
## Práctica 8: probando Hearbeat
En esta práctica utilizamos Heartbeat para monitorizar el estado del servicio ElasticSearch.
## Práctica 9: probando Metricsbeat
En esta práctica utilizamos Metricbeat para monitorizar las metricas de sistema de docker.
## Práctica 10: probando LogStash
En esta práctica utilizaremo un fichero de logs de ejemplo para demostrar las capacidades de LogStash para transformar las trazas de log.
## Práctica 11: probando Kibana
En esta práctica combinaremos todas las metricas para extraer la información de nuestros docker y trabajaremos con Kibana para crear un dashboard donde visualizar toda la información.
## Practica Final: montando un stack completo.
Una practica abierta que supone un reto al tener que combinar muchas fuentes de datos.