Gatsby
ВЕЧНЫЙ
- Регистрация
- 10 Окт 2018
- Сообщения
- 45,507
- Реакции
- 212,149
Автор: learndataengineering - Andreas Kretz
Название: Анализ логов с помощью Elasticsearch (2025)
[learndataengineering - Andreas Kretz] Log Analysis with Elasticsearch (2025)
Для дата-инженера одна из главных задач - следить за тем, как работают пайплайны, и вовремя выявлять ошибки. Когда что-то идёт не так, поиск причины часто превращается в утомительный ручной просмотр гигантских логов - это долго и неэффективно.
Elasticsearch - это поисковый движок, который позволяет автоматизировать и ускорить этот процесс. Если отправлять логи напрямую в Elasticsearch, вы сможете находить нужную информацию за секунды - так же просто, как сделать поиск в Google.
В этом курсе вы узнаете, что такое Elasticsearch, почему он эффективен и как использовать его для анализа логов и мониторинга пайплайнов. В практической части вы научитесь отправлять события в Elasticsearch, выполнять поиск и создавать визуальные дашборды в Kibana.
Почему лог-анализ через Elasticsearch важен
Вы узнаете, зачем дата-инженерам нужен мониторинг логов и пайплайнов. В вводной части мы разберём архитектуру Elasticsearch и сравним его с реляционными базами данных, чтобы вы поняли ключевые отличия и преимущества.
Развёртывание Elasticsearch в Docker
Перед практикой вы научитесь запускать Elasticsearch и Kibana на своём компьютере с помощью Docker. Мы используем образы из Docker Hub и создадим Docker Compose-файл для запуска всей системы. Вы также познакомитесь с интерфейсом Kibana и его основными функциями для визуализации логов и данных.
Отправка логов в Elasticsearch
В практической части вы создадите новый индекс в Elasticsearch и напишете Python-скрипт, который будет генерировать и отправлять лог-события. Эти данные будут индексированы и станут доступны для быстрого поиска.
Визуализация и анализ логов в Kibana
После загрузки данных вы начнёте работать с Kibana: выполнять поиск, настраивать элементы визуализации и собирать дашборды. Вы научитесь отслеживать, что происходит в ваших пайплайнах, и находить участки с потерей данных.
В финальной части мы займёмся поиском ошибок в логах - вы узнаете, как быстро находить проблемы и устранять их с минимальными затратами времени.
Материал на английском языке
Подробнее:
Скачать:
Название: Анализ логов с помощью Elasticsearch (2025)
[learndataengineering - Andreas Kretz] Log Analysis with Elasticsearch (2025)
Для дата-инженера одна из главных задач - следить за тем, как работают пайплайны, и вовремя выявлять ошибки. Когда что-то идёт не так, поиск причины часто превращается в утомительный ручной просмотр гигантских логов - это долго и неэффективно.
Elasticsearch - это поисковый движок, который позволяет автоматизировать и ускорить этот процесс. Если отправлять логи напрямую в Elasticsearch, вы сможете находить нужную информацию за секунды - так же просто, как сделать поиск в Google.
В этом курсе вы узнаете, что такое Elasticsearch, почему он эффективен и как использовать его для анализа логов и мониторинга пайплайнов. В практической части вы научитесь отправлять события в Elasticsearch, выполнять поиск и создавать визуальные дашборды в Kibana.
Почему лог-анализ через Elasticsearch важен
Вы узнаете, зачем дата-инженерам нужен мониторинг логов и пайплайнов. В вводной части мы разберём архитектуру Elasticsearch и сравним его с реляционными базами данных, чтобы вы поняли ключевые отличия и преимущества.
Развёртывание Elasticsearch в Docker
Перед практикой вы научитесь запускать Elasticsearch и Kibana на своём компьютере с помощью Docker. Мы используем образы из Docker Hub и создадим Docker Compose-файл для запуска всей системы. Вы также познакомитесь с интерфейсом Kibana и его основными функциями для визуализации логов и данных.
Отправка логов в Elasticsearch
В практической части вы создадите новый индекс в Elasticsearch и напишете Python-скрипт, который будет генерировать и отправлять лог-события. Эти данные будут индексированы и станут доступны для быстрого поиска.
Визуализация и анализ логов в Kibana
После загрузки данных вы начнёте работать с Kibana: выполнять поиск, настраивать элементы визуализации и собирать дашборды. Вы научитесь отслеживать, что происходит в ваших пайплайнах, и находить участки с потерей данных.
В финальной части мы займёмся поиском ошибок в логах - вы узнаете, как быстро находить проблемы и устранять их с минимальными затратами времени.
Материал на английском языке
Подробнее:
Скрытое содержимое доступно для зарегистрированных пользователей!
Скачать:
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.
