
Les vidéos sont dédiées à l'installation sur Windows. Les utilisateurs de Linux peuvent utiliser ce tutoriel, mais doivent également suivre les vidéos d'installation sur Windows afin de faire le configurations équivalentes sur Linux
Dans cette session, vous installerez l'outil Elasticsearch. Pour les utilisateurs de Linux, vous pouvez juste vous referez à la documentation officiel d'Elastic. Une fois l'installation faites, cette session vous guidera sur les configuration à faire. Ce sera la même chose pour l'installation du reste d'outils.
Dans cette session, vous installerez l'outil Logstash. Pour les utilisateurs de Linux, vous pouvez juste vous referez à la documentation officiel d'Elastic. Une fois l'installation faites, cette session vous guidera sur les configuration à faire. Ce sera la même chose pour l'installation du reste d'outils.
Dans cette session, vous installerez l'outil Kibana. Pour les utilisateurs de Linux, vous pouvez juste vous referez à la documentation officiel d'Elastic. Une fois l'installation faites, cette session vous guidera sur les configuration à faire. Ce sera la même chose pour l'installation du reste d'outils.
Dans cette session, vous installerez l'outil d'un agent Beat: Filebeat.
Dans cette session, nous allons télécharger un fichier log Apache qui va nous servir d'exemple dans cette section.
Dans cette session, nous allons configurer Filebeat pour le connecter au fichier log et à Logstash.
Dans cette section, nous allons voir comment configurer le chemin d'accès au fichier log depuis le pipeline Logstash.
Ceci se fait lorsque le fichier log est logé sur le serveur sur lequel est installé Logstash.
Ou encore, lorsque les fichiers logs se trouvent dans un répertoire partagé. Il faut alors au préalable monter (mount) ce répertoire sur le serveur Logstash. C'est le cas des fichiers sur un HNAS par exemple.
Ce document est mon ebook offert gratuitement avec ce cours qui est lui-même un guide pratique pas-à-pas pour configurer et utiliser la chaine Elastic stack. Vous pouvez vous y référer pendant le cours et utiliser les configurations qui y sont.
Dans ce document, vous aurez le plan de la présentation, quelques architectures et les liens de téléchargement des ressources discutées dans le cours.
Ce cours pratique est un moyens pour vous d'apprendre Elastic Stack pas à pas en partant de zéro et de devenir opérationnel, apte à vous engager sur un projet. Elastic Stack est une technologie populaire à travers son puissant moteur de recherche Elasticsearch et d'autres outils qui l'accompagne depuis l'ingestion de données jusqu'à la visualisation.
Les Beats (Metricbeat, Filebeat, Winlogbeat, etc.) sont des agents légers installés sur des hôtes pour collecter divers types de données à transférer dans la pile.
Logstash est un pipeline côté serveur. Il assure le traitement des données (type ETL). Il ingère des données provenant de multitude de sources (beats, fichiers, etc.), les transforme et les envoie vers un système de stockage comme Elasticsearch. Les données envoyées par Logstash sont stockées dans Elasticsearch sous forme de documents JSON.
Elasticsearch est un moteur de recherche et d'analyse. Il dispose d’une API REST pour interroger les données à travers les méthodes PUT, POST, DELETE…Mais les données qui y sont stockées peuvent aussi être visualisées et interrogées par l’outil Kibana.
Kibana est une couche de visualisation qui fonctionne au-dessus d'Elasticsearch, offrant aux utilisateurs la possibilité d'analyser et de visualiser les données.
Vous comprendrez l'utilité de ces outils, vous serez en mesure de les configurer pour qu'ils fonctionnent ensemble, vous apprendrez des concepts clés et surtout vous apprendrez le traitement des logs de diverses sources, depuis l'ingestion jusqu'à la visualisation sur Kibana à travers des Dashboard.