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Primeros pasos con Beats y Logstash

¡Bienvenido al segundo episodio de nuestra serie de primeros pasos con el Elastic Stack! En el primer episodio aprendiste que es el stack y que es Elasticsearch. Aprendiste también a usar DSL, el lenguaje de consulta y procesamiento de datos de Elasticsearch. En este segundo episodio vamos a enfocar nuestra atención en Kibana, la UI del Elastic Stack.

Cuando la cantidad de datos almacenados es muy grande, el detalle de cada dato es menos importante que las características de los datos agregados. Con Kibana podemos visualizar y analizar los datos con una serie de herramientas especializadas para diferentes casos de uso. Por ejemplo, podemos observar las tendencias indicadas por los logs de nuestros servidores y contestar preguntas como estas. ¿Estamos cumpliendo con nuestros acuerdos de nivel de servicio? Existe evidencia de un ataque de hackers? Cuando las ventas bajaron en nuestro gran evento Cyber anual, pasó algo con nuestra infraestructura y cuáles fueron las causas raíces?

Usando Kibana podemos también automatizar tareas como el mandar un alerta cuando el evento de hacking es detectado o cuando alguna métrica excede un umbral dado por nuestros SLAs. Podemos también usar el app de aprendizaje de máquina para analizar una serie de datos y encontrar anomalías -- y generar una alerta también en estos casos.

¿Para quién es este taller?

Este taller es para analistas y administradores de empresas que quieren optimizar el valor de los datos que han concentrado en Elasticsearch. También está dirigido a desarrolladores y arquitectos interesados en proporcionar las mejores herramientas de visualización y análisis de datos a sus usuarios. El prerrequisito es haber tomado el taller de primeros pasos con Elasticsearch o tener experiencia con esta aplicación.

Al final del taller:

Entenderás el propósito de las apps principales proporcionadas por Kibana.

Entenderás cómo hacer visualizaciones de datos usando gráficas como histogramas, mapas de temperatura y mapas geográficos.

Entenderás cómo hacer una visualización de una o más series de datos temporales usando el app Time Series Visual Builder.

Entenderás cómo crear un trabajo de aprendizaje de máquina para detectar anomalías en series de datos temporales.

El laboratorio:

Continuaremos usando el deployment en la nube de Elastic que creaste para el primer episodio. Si no lo has podido crear, por favor sigue las instrucciones en la descripción del taller de primeros pasos con Elasticsearch.

¡Nos veremos muy pronto!

Speaker: Enrique Kortright, Elastic Education Architect