Elasticsearch, Kibana y Logstash son tres componentes clave de ELK, una solución de código abierto utilizada para la gestión y análisis de registros (logs) y datos en tiempo real.
Elasticsearch es un motor de búsqueda y análisis distribuido que permite almacenar, buscar y analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real. Está basado en Lucene y utiliza un modelo de índices para facilitar búsquedas rápidas y eficientes.
Se utiliza habitualmente para indexar y buscar datos, tanto estructurados como no estructurados. Es especialmente poderoso para búsquedas de texto completo y análisis de datos.
Kibana es una interfaz de usuario web que se integra con Elasticsearch para proporcionar herramientas de visualización y análisis de datos. Permite crear gráficos, dashboards y tablas interactivas para entender y explorar los datos almacenados en Elasticsearch.
Los usuarios pueden utilizar Kibana para interactuar con los datos, realizar consultas ad hoc, crear visualizaciones personalizadas y compartir dashboards que proporcionen información clave sobre los datos indexados en Elasticsearch.
Logstash es una herramienta de procesamiento de registros que facilita la recopilación, transformación y envío de datos desde diferentes fuentes a Elasticsearch o a otros sistemas de almacenamiento. Puede procesar diversos formatos de datos y normalizarlos para su posterior análisis.
Logstash se utiliza para centralizar y enriquecer registros de diversas fuentes, como registros de aplicaciones, eventos de sistemas y otros datos. Después de procesar los datos, Logstash los envía a Elasticsearch para su indexación y almacenamiento.
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El objetivo principal del curso Elasticsearch Kibana Logstash es capacitar a los participantes en todas las funcionalidades básicas y avanzadas de cada uno de los aplicativos que conforman Elastic Stack: Elasticsearch, Kibana y Logstash.
Capacitar a los participantes en todas las funcionalidades básicas y avanzadas de cada uno de los aplicativos que conforman la plataforma ELASTIC STACK (Elastisearch, Kibana y Logstasth).
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