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Com o aumento massivo da produção de dados na atualidade, empresas como o Twitter, Facebook e Netflix precisam seguir modelos de estruturação formalizados para processar essas verdadeiras montanhas de dados, aproveitando-se de conceitos de computação distribuída. Dentre as novas tecnologias que permitem o processamento ou consulta de conjuntos enormes de dados textuais em tempo real está o Elasticsearch.

Neste livro, Alexandre Lourenço aborda a stack ELK (Elasticsearch, Logstash e Kibana), dissecando todos os seus aspectos. O objetivo é fornecer um método de se catalogar e efetuar buscas em grandes massas de informação por meio de interfaces REST que recebem ou provêm informações em formato JSON.

Saiba o que você vai aprender

Sumário

• 1 Introdução
• 1.1 Conhecendo o Elasticsearch
• 1.2 Instalação

• 2 Dissecando a ELK – Logstash
• 2.1 Criando pipelines de dados
• 2.2 Construindo nossa API de pedidos
• 2.3 Começando com o Logstash
• 2.4 Parseando as informações de log
• 2.5 Conceitos e outros plugins
• 2.6 Filtros condicionais
• 2.7 Conclusão

• 3 Dissecando a ELK - Elasticsearch
• 3.1 Montando um cluster de buscas full text
• 3.2 Integrando as ferramentas
• 3.3 Entendendo a estrutura interna do Elasticsearch
• 3.4 Ações do Elasticsearch
• 3.5 Preparando a massa de testes com o Apache JMeter
• 3.6 Analisadores e scores de documentos
• 3.7 Consultas básicas do Elasticsearch
• 3.8 Plugins
• 3.9 Conclusão

• 4 Dissecando a ELK – Kibana
• 4.1 Desenvolvendo ricas interfaces para os nossos dados de log
• 4.2 Conhecendo o Kibana
• 4.3 Instalação do Kibana
• 4.4 Configurando o Kibana
• 4.5 Executando o Kibana pela primeira vez
• 4.6 Aplicações do Kibana
• 4.7 Conclusão

• 5 Graph
• 5.1 Gerando grafos a partir de índices
• 5.2 Grafos: definição
• 5.3 Instalação
• 5.4 Populando dados para o grafo
• 5.5 Analisando a base
• 5.6 Links significantes na análise de grafos
• 5.7 Realizando drill-downs
• 5.8 Salvando o workspace
• 5.9 API de grafos
• 5.10 Licença
• 5.11 Conclusão

• 6 Elasticsearch avançado
• 6.1 Manutenção de índices
• 6.2 Manutenção de documentos
• 6.3 Montando os exercícios práticos
• 6.4 Realizando consultas parent-child
• 6.5 Aprofundando em analisadores textuais
• 6.6 Templates dinâmicos
• 6.7 Alias de índices do Elasticsearch
• 6.8 Outros modos de consulta do Elasticsearch
• 6.9 Filtros e cacheamento de queries
• 6.10 Conclusão

• 7 Administrando um cluster Elasticsearch
• 7.1 Montando o cluster
• 7.2 Descoberta de nós (discovery)
• 7.3 Configurando o cluster: configurações no Logstash
• 7.4 Configurando o cluster: configurações no Kibana
• 7.5 O arquivo de configuração principal do Elasticsearch
• 7.6 Resolvendo o split-brain de um cluster Elasticsearch
• 7.7 Tunning
• 7.8 Backup & restore
• 7.9 Monitoração da saúde do cluster com o Watcher
• 7.10 Expurga com o Curator
• 7.11 Segurança com o Shield
• 7.12 Pacote de plugins X-Pack
• 7.13 Monitoração no X-Pack
• 7.14 Reporting no X-Pack
• 7.15 Segurança no X-Pack
• 7.16 Conclusão

• 8 Considerações finais
• 8.1 Cases de mercado
• 8.2 E agora, o que estudar?
• 8.3 Conclusão