Curso de Elasticsearch, Logstash y Kibana (ELK): Potencia el Valor de tus Datos

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1. Introducción y arquitectura de Elastic Stack

   • ¿Qué es Elasticsearch?
   • Resumen de Elastic Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana...)
   • Escenario típico de Elastic Stack
   • Implementar Elasticsearch y Kibana en Elastic Cloud
   • Instalación de Elasticsearch y Kibana en local - Windows (+Linux/Mac)
   • ¿Cuál es la arquitectura básica de Elastic?
   • Inspección del cluster y envío de consultas mediante consola
   • Sharding y escalabilidad en Elastic Stack
   • Replicación en Elastic Stack
   • ¿Qué son los roles de los nodos de Elastic?
   • Resumen

2. Elasticsearch - Manejo de documentos

   • Creación de un índex, indexar documentos y consultarlos mediante el ID
   • Actualización de documentos manual y mediante scripts en Elasticsearch
   • ¿Cómo Elasticsearch lee y escribe datos?
   • ¿Cómo controlamos la concurrencia de solicitudes en Elasticsearch?
   • Actualizar y eliminar masivamente a partir de consulta (Query)
   • Procesamiento masivo mediante bulk
   • Importación de datos con cURL
   • Resumen

3. Elasticsearch – Técnicas de mapping y análisis

   • Introducción al análisis y al uso de la API Analyze
   • ¿Qué son los índices invertidos para mejorar la eficiencia de Elasticsearch?
   • Tipos de datos en Elasticsearch
   • ¿Cómo definir mapeos explícitos y añadir nuevos mapeos?
   • ¿Qué son los parámetros de mapeo y cómo aplicarlos?
   • Reindexación de documentos con la API Reindex
   • Aplicación de plantillas de mapeo a índices
   • Recomendaciones de mapeo
   • Técnicas stemming y palabras de parada
   • Analizadores predefinidos (built-in)
   • Analizadores personalizados
   • Resumen

4. Elasticsearch – Búsquedas term-level, full-text y booleanas

   • Métodos de búsqueda QueryDSL vs búsqueda URI
   • ¿Qué es la puntuación de relevancia en las búsquedas?
   • Diferencia entre consultas "full-text" y "term level"
   • Búsquedas "Term level" - 1 o múltiples términos o ID
   • Búsquedas "Term level" - Rango de valores o de fechas
   • Búsquedas "Term level" - Trabajar con fechas relativas
   • Búsquedas "Term level" - No nulos, prefijo, comodín y expresión regular
   • Búsquedas "Full-text" - Coincidencia flexible con "match" 
   • Búsquedas "Full-text" - Múltiples campos y frases completas
   • Búsquedas "booleanas" - Must, must not, should y filter
   • Mejorar búsquedas con tratamiento de errores mediante "fuzziness"
   • Búsquedas aplicando steeming y sinónimos
   • Resumen

5. Elasticsearch - Consultas para relaciones entre documentos

   • ¿En qué se diferencia una BBDD relacional y Elasticsearch?
   • Mapear relaciones entre documentos y añadir documentos
   • Búsqueda de Children por Parent y viceversa
   • Relaciones multinivel
   • Control de resultados de búsqueda
   • Resumen

6. Elasticsearch - Agregaciones

   • ¿Qué son las agregaciones de tipo métrica?
   • ¿Qué son las agregaciones de tipo "bucket"?
   • Agregaciones combinadas "nested"
   • Agregaciones con filtrados y reglas
   • Agregaciones con rangos de valores y fechas
   • Histogramas
   • Resumen

7. Logstash - Ingesta, transformación y salida

   • ¿Cómo ingestamos datos en Elasticsearch?
   • Instalación de Logstash
   • Creación de un pipeline (input, filter y output)
   • Ejecución del pipeline y carga en Elasticsearch
   • Otros métodos de ingesta, transformación y carga
   • Resumen

8. Kibana – interfaz, ingesta y visualizaciones

   •  ¿Qué nos proporciona Kibana y cuáles son sus componentes?
   • Ingesta de datos y creación de data views
   • Menú Discover - Paneles y lenguaje KQL
   • Visualización tipo métrica
   • Visualización tipo barra, área y línea
   • Visualización tipo circular
   • Split de series con filtros KQL y Ranges
   • Visualización tipo histogramas
   • Visualización tipo tabla
   • Visualización tipo heatmap
   • Visualización tipo KPI objetivo
   • Visualización en mapa geográfico
   • Resumen

9. Kibana - Creación de dashboards, roles y permisos

   • Creación de un dashboard completo
   • Editar visualizaciones y filtrar documentos
   • Interactividad en el dashboard
   • Creación de dashboard logs de acceso
   • Enlazar dashboards (drilldown)
   • Creación de usuarios y roles
   • Resumen

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