Descrizione
Lab in dotazione:
- 1 student desktop ubuntu
- 2 ubuntu (data-nodes)
Prerequisiti:
- Aver sostenuto i corsi DSK101, DSK102 e DSK201.
- Buona conoscenza di Linux e conoscenza basica di kubernetes
- Buona conoscenza di YAML/JSON
- Conoscere almeno 1 linguaggio di programmazione.
Metodologia didattica
Il corso prevede laboratori didattici in cui ciascuno studente potrà lavorare ai fini di portare a termine esercizi formativi che forniranno esperienza pratica nell’utilizzo dello strumento, per ciascuno degli argomenti affrontati durante il corso.
Language
- Trainer: Italian
- Labs: English
- Slides: English
Conoscenze/Competenze in uscita
- Saper spiegare cos’è Elasticsearch
- Saper spiegare cos’è Kibana
- Saper spiegare cos’è Filebeat
- Saper implementare una soluzione di conservazione log centralizzata
- Saper integrare sistemi di trasporto log all’interno di Kubernetes
- Saper consultare Dashboard grafiche in Kibana e ricercare i log
- Saper configurare lo stack EFK sotto forma di oggetti Kubernetes
Contenuti del Corso
- Installa e configura un cluster elasticsearch.
- installa e configura Kibana.
- utilizzo di filebeat e meticbeat per l’ingesting dei log e delle metiche.
- monitoraggio del cluster EFK.
- securizzare il cluster, encrypting della transport network.
Requisiti PC e SW:
- Connessione Internet
- Web browser, Google Chrome
- Zoom
