دانلود کتاب آموزشی (Elasticsearch, Kibana, Beats and Logstash) Elastic Stack جلد اول

دوره آموزشی Elastic Stack شامل چهار ابزار اصلی Elasticsearch، Kibana، Beats و Logstash است که به طور معمول در زمینه جمع‌آوری، ذخیره‌سازی، تجزیه و تحلیل و نمایش داده‌ها به کار می‌روند. در زیر، یک سر فصل معمولی برای چنین دوره‌ای آورده شده است:

بخش 1. مقدمه به Elastic Stack

فصل 1. معرفی Elastic Stack

• تعریف و تاریخچه Elastic Stack
  • پیشینه و تکامل Elastic Stack
  • معرفی شرکت Elastic و محصولاتی که ارائه می‌دهد
• Elastic Stack چیست؟
  • مجموعه‌ای از ابزارهای متن‌باز برای جمع‌آوری، پردازش، ذخیره‌سازی، جستجو و تجزیه و تحلیل داده‌ها
  • تفاوت بین Elastic Stack و دیگر پلتفرم‌های مشابه
• چرا از Elastic Stack استفاده می‌شود؟
  • مزایای استفاده از Elastic Stack در مقایسه با سیستم‌های سنتی
  • توانایی Elastic Stack در مقیاس‌پذیری و پردازش داده‌های بزرگ
  • استفاده از Elastic Stack در محیط‌های واقعی و کاربردهای متنوع

فصل 2. اجزای اصلی Elastic Stack

• Elasticsearch
  • موتور جستجو و تجزیه و تحلیل مبتنی بر متن
  • ذخیره‌سازی و جستجو در داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار
  • مقیاس‌پذیری، توزیع‌پذیری و شاردینگ
• Kibana
  • ابزار تجزیه و تحلیل و ویژوالیزیشن داده‌ها
  • ایجاد داشبوردها، گراف‌ها و نمودارها
  • استخراج، تجزیه و تحلیل و نمایش داده‌ها از Elasticsearch
• Logstash
  • ابزار پردازش و انتقال داده‌ها
  • جمع‌آوری، فیلتر و تبدیل داده‌ها قبل از ارسال به مقصد
  • یکپارچه‌سازی با سایر سیستم‌ها و پایگاه‌های داده
• Beats
  • جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف (لاگ‌ها، متریک‌ها، ترافیک شبکه و …)
  • ارسال داده‌ها به Elasticsearch یا Logstash برای پردازش بیشتر
  • انواع مختلف Beats: Filebeat، Metricbeat، Packetbeat، Winlogbeat

فصل 3. معماری Elastic Stack

• معماری توزیع‌شده Elastic Stack
  • نحوه توزیع و مقیاس‌پذیری در Elasticsearch
  • کلاسترها، نودها و شاردینگ در Elasticsearch
• ارتباط و هماهنگی بین اجزا
  • نحوه ارتباط بین Elasticsearch، Kibana، Logstash و Beats
  • روش‌های ارسال داده‌ها از Beats به Logstash و Elasticsearch
• عملکرد و مقیاس‌پذیری سیستم
  • تحلیل مقیاس‌پذیری و تنظیمات بهینه برای سیستم‌های بزرگ
  • توزیع داده‌ها در Elasticsearch و نحوه بهینه‌سازی آن برای مقیاس‌های بزرگ

فصل 4. کاربردهای رایج Elastic Stack در صنعت

• تجزیه و تحلیل لاگ‌ها
  • جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل لاگ‌های سرورها، برنامه‌ها و سیستم‌ها
  • استفاده از Logstash و Beats برای جمع‌آوری و پردازش لاگ‌ها
• نظارت بر عملکرد سیستم
  • نظارت بر متریک‌های سیستم (CPU، RAM، I/O) و تجزیه و تحلیل آن‌ها
  • استفاده از Metricbeat و Kibana برای ایجاد داشبوردهای نظارتی
• تحلیل داده‌های شبکه
  • جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل ترافیک شبکه با استفاده از Packetbeat
  • نظارت بر رفتار شبکه و شناسایی مشکلات عملکردی
• جستجو و تحلیل داده‌های متنی
  • استفاده از Elasticsearch برای جستجو و تحلیل داده‌های متنی
  • کاربردهای جستجو در داده‌های لاگ‌ها، وب‌سایت‌ها و منابع دیگر

فصل 5. مزایای استفاده از Elastic Stack

• مقیاس‌پذیری بالا
  • نحوه مقیاس‌پذیری و توزیع داده‌ها در Elastic Stack
  • مدیریت داده‌های بزرگ بدون افت عملکرد
• انعطاف‌پذیری و یکپارچگی
  • یکپارچگی آسان با سایر سیستم‌ها و ابزارهای نرم‌افزاری
  • قابلیت کار با داده‌های مختلف: متنی، عددی، ژئواستراتژیک و …
• کاستومایز و پیکربندی ساده
  • امکان تنظیم و پیکربندی سفارشی برای نیازهای خاص
  • ایجاد داشبوردها و گزارش‌های سفارشی در Kibana
• توانمندی در تجزیه و تحلیل پیشرفته
  • استفاده از قابلیت‌های پیشرفته مانند جستجوهای ترکیبی و فیلترهای پیچیده در Elasticsearch
  • آنالیز داده‌ها با استفاده از Kibana و Logstash

فصل 6. تاریخچه و چشم‌انداز Elastic Stack

• تاریخچه Elastic Stack و رشد آن
  • چگونه Elastic Stack از ابتدا تا به امروز گسترش یافته است
• رشد و توسعه‌های آتی
  • روندهای جدید در Elastic Stack: استفاده از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
  • پیش‌بینی روندهای آینده در تحلیل داده‌ها و Elasticsearch

فصل 7. چرا Elastic Stack محبوب است؟

• بیش از ۱۰ سال تجربه و پذیرش در صنعت
  • تحلیل بازار و محبوبیت روزافزون Elastic Stack
• پشتیبانی از جوامع مختلف
  • جوامع فعال، مستندات و منابع آموزشی
  • قابلیت استفاده در انواع پروژه‌ها و سازمان‌ها با اندازه‌های مختلف

بخش 2. Elasticsearch

فصل 1. مفاهیم پایه Elasticsearch

• معرفی Elasticsearch
  توضیح اجمالی درباره Elasticsearch و کاربردهای آن در تجزیه و تحلیل داده‌ها
  استفاده از Elasticsearch برای ذخیره، جستجو، و تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ
• معماری Elasticsearch
  • آشنایی با معماری توزیع‌شده
  • کلاستر، نودها، ایندکس‌ها و شاردینگ
• مدل داده در Elasticsearch
  • مستندات (Documents) و فیلدها (Fields)
  • ایندکس‌ها (Indexes) و نقشه‌برداری (Mapping)

فصل 2. نصب و پیکربندی Elasticsearch

• نصب Elasticsearch
  نصب از طریق پکیج‌های مختلف (DEB, RPM, Docker, zip)
  راه‌اندازی و پیکربندی اولیه
• پیکربندی فایل‌های اصلی (elasticsearch.yml)
  تنظیمات فایل elasticsearch.yml
  تنظیمات کلاستر، نود، و فیلدهای پیشرفته
• پیکربندی و بهینه‌سازی منابع
  • حافظه و CPU
  • شاردینگ و رپلیکیشن

فصل 3. مدیریت ایندکس‌ها در Elasticsearch

• ایجاد، حذف و مدیریت ایندکس‌ها
  دستورهای پایه برای ایجاد، حذف، و مشاهده ایندکس‌ها
• نقشه‌برداری (Mapping)
  • معرفی فیلدها و انواع داده‌ها
  • تنظیمات سفارشی برای فیلدها
• مستندات و تنظیمات فیلدها
  • افزودن مستندات جدید به ایندکس‌ها
  • مدیریت فیلدهای خاص مثل date و text
• ایندکس‌سازی و ساختارهای پیشرفته
  • استفاده از Dynamic Mapping و Explicit Mapping
  • ایندکس‌سازی داده‌های JSON و XML

فصل 4. جستجو و کوئری‌ها

• Query DSL (Domain Specific Language)
  • ساختار و نحوه نوشتن کوئری‌ها در DSL
  • انواع کوئری‌ها: match, term, range, bool
• فیلترها و جستجوی پیشرفته
  • استفاده از فیلترها برای بهینه‌سازی جستجوها
  • تفاوت بین جستجو و فیلتر
• عملکرد جستجو
  • مقایسه نتایج جستجو و رتبه‌بندی (Scoring)
  • استفاده از Boosting و Query Rewrite
• جستجو با فیلترهای زمان‌بندی (Date Range)
  • نحوه استفاده از فیلترهای زمانی
  • پیاده‌سازی جستجوی گزارش‌های زمانی

فصل 5. شاردینگ و رپلیکیشن

• شاردینگ (Sharding)
  • معرفی مفهوم شاردینگ در Elasticsearch
  • نحوه تقسیم داده‌ها بین نودهای مختلف
  • انتخاب تعداد شارد و پیکربندی آن
• رپلیکیشن (Replication)
  • مفهوم رپلیکیشن و نحوه پیاده‌سازی آن
  • فواید رپلیکیشن برای عملکرد و مقاومت در برابر خرابی‌ها
• مقیاس‌پذیری و توزیع داده‌ها
  • استراتژی‌های توزیع داده‌ها
  • نظارت بر شاردها و رپلیکیشن‌ها در کلاسترها

فصل 6. عملکرد و مقیاس‌پذیری

• توزیع داده‌ها و مقیاس‌پذیری
  • نحوه توزیع و مقیاس‌دهی داده‌ها در یک کلاستر
  • افزودن نود جدید به کلاستر
• حافظه و بهینه‌سازی منابع
  • نحوه مدیریت حافظه (Heap)
  • تکنیک‌های بهینه‌سازی حافظه و حافظه کش
• شاردینگ پویا (Dynamic Sharding)
  • افزودن شاردهای جدید به ایندکس‌های موجود
  • نحوه مدیریت تغییرات در شاردینگ

فصل 7. آنالیزور‌ها و فیلترها در Elasticsearch

• آنالیزورها (Analyzers)
  • ساختار آنالیزور‌ها در Elasticsearch
  • انواع آنالیزور‌ها: Standard, Keyword, Custom
• فیلتر‌ها (Filters)
  • نحوه استفاده از فیلترهای مختلف
  • کاربردهای فیلترها در جستجو و تجزیه و تحلیل
• ترکیب آنالیزورها و فیلترها
  • نحوه تنظیم آنالیزور‌ها و فیلترهای ترکیبی برای داده‌های خاص

فصل 8. پرس و جوهای پیچیده و جستجوی ساختار داده‌های پیچیده

• پرس و جوهای پیشرفته و پیچیده
  • استفاده از کوئری‌های ترکیبی و پیچیده
  • جستجوی داده‌های متعدد در ایندکس‌های مختلف
• جستجو در داده‌های پیچیده (Nested Objects)
  • نحوه جستجو در داده‌های تو در تو (nested)
  • استفاده از Nested Query و Nested Aggregation
• جستجو بر اساس شرایط مختلف (Multi-Index, Multi-Search)
  • نحوه جستجو در چندین ایندکس و مستندات هم‌زمان

فصل 9. مانیتورینگ و مدیریت Elasticsearch

• نظارت بر وضعیت کلاستر
  • ابزارهای داخلی برای نظارت بر کلاستر
  • استفاده از Cluster Health API
• ابزارهای مانیتورینگ و گزارش‌دهی
  • استفاده از Elastic Stack برای نظارت بر عملکرد Elasticsearch
  • تنظیم هشدار‌ها و گزارش‌ها
• مدیریت خرابی‌ها و بازیابی
  • نحوه مدیریت خرابی نودها و داده‌ها
  • بازیابی داده‌ها و تغییرات در کلاستر

فصل 10. امنیت در Elasticsearch

• امنیت در Elasticsearch
  • استفاده از X-Pack Security برای امنیت داده‌ها
  • احراز هویت و کنترل دسترسی
• تنظیمات امنیتی برای دسترسی به ایندکس‌ها
  • پیکربندی Role-Based Access Control (RBAC)
  • استفاده از SSL/TLS Encryption برای ارتباطات امن

بخش 3. Kibana

فصل 1. نصب و پیکربندی Kibana

• نصب Kibana:
  • دانلود و نصب Kibana بر روی سیستم‌های مختلف (ویندوز، لینوکس، macOS)
  • تنظیمات پیش‌فرض و تنظیمات پیکربندی اولیه
  • بررسی و تنظیم فایل پیکربندی kibana.yml
  • راه‌اندازی Kibana و اتصال به Elasticsearch
• پیکربندی Kibana:
  • تنظیمات ارتباط با Elasticsearch (آدرس و پورت)
  • مدیریت مقیاس‌بندی و منابع Kibana
  • تنظیمات امنیتی اولیه و احراز هویت (در صورت استفاده از X-Pack یا Elastic Stack Security)

فصل 2. رابط کاربری Kibana

• واحدهای اصلی Kibana:
  • Discover: جستجو و کاوش داده‌ها به صورت مبتنی بر زمان و نوع داده‌ها
  • Visualize: ایجاد گراف‌ها، نمودارها و چارت‌ها
  • Dashboard: ایجاد و مدیریت داشبوردهای سفارشی برای نمایش داده‌های مختلف
• نحوه استفاده از Discover:
  • جستجو و فیلتر کردن داده‌ها
  • استفاده از تاریخ‌نگاری (Time Filter) برای مشاهده داده‌ها در بازه‌های زمانی مختلف
  • بررسی داده‌ها و استخراج متریک‌ها از نتایج جستجو
• ویژگی‌های Visualize:
  • ساخت نمودارها و گراف‌های مختلف (نمودار خطی، هیستوگرام، دایره‌ای و غیره)
  • تنظیمات شخصی‌سازی نمودارها
  • تجزیه و تحلیل داده‌ها به صورت بصری با استفاده از ویژگی‌های مختلف
• داشبوردها (Dashboards):
  • ساخت داشبوردهای سفارشی با استفاده از ویژوالیزیشن‌های مختلف
  • چیدمان و سازماندهی اجزای داشبورد
  • استفاده از فیلترهای مشترک در داشبوردها

فصل 3. تجزیه و تحلیل داده‌ها با استفاده از Kibana

• جستجو و فیلتر کردن داده‌ها:
  • استفاده از کوئری‌های Kibana Query Language (KQL) برای جستجو در داده‌ها
  • استفاده از فیلترهای مختلف برای محدود کردن نتایج
• تحلیل داده‌ها:
  • انجام تجزیه و تحلیل‌های اولیه با استفاده از ابزار Discover
  • استفاده از بخش Visualize برای تحلیل داده‌ها به صورت نموداری
• تشخیص الگوهای داده:
  • شناسایی روندها و الگوهای مختلف در داده‌ها با استفاده از ابزارهای تحلیل

فصل 4. استفاده از Discover، Visualize و Dashboard برای استخراج و نمایش داده‌ها

• Discover:
  • وارد کردن داده‌ها به Kibana و تنظیمات اولیه برای مشاهده داده‌ها
  • فیلتر کردن و کاوش در داده‌ها بر اساس تاریخ و فیلترهای مختلف
  • مدیریت و ذخیره جستجوهای ایجاد شده
• Visualize:
  • ایجاد انواع ویژوالیزیشن‌ها: نمودارهای خطی، هیستوگرام‌ها، نمودارهای دایره‌ای، و غیره
  • پیکربندی رنگ‌ها، محورهای نمودار و عنوان‌ها
  • تحلیل دقیق‌تر با استفاده از بخش‌های Drilldown در Kibana
• Dashboard:
  • ساخت داشبوردهای پیچیده با ویژوالیزیشن‌های متعدد
  • استفاده از فیلترهای عمومی برای کنترل نمایش داده‌ها در داشبوردها
  • اشتراک‌گذاری داشبوردها و تنظیمات مربوط به دسترسی‌ها

فصل 5. امنیت و مدیریت دسترسی در Kibana

• مدیریت کاربران و دسترسی‌ها:
  • تعریف و ایجاد کاربران با سطوح دسترسی مختلف
  • تنظیمات مجوزها برای داشبوردها و ویژوالیزیشن‌ها
• احراز هویت و امنیت:
  • پیکربندی امنیت در Kibana با استفاده از X-Pack یا Elastic Stack Security
  • مدیریت دسترسی به داده‌ها و منابع Kibana بر اساس نیاز
  • پیاده‌سازی احراز هویت برای ورود به Kibana و تخصیص مجوزها
• کنترل دسترسی به داشبوردها و گزارش‌ها:
  • ایجاد دسترسی‌های خاص برای مشاهده و ویرایش داشبوردها
  • اشتراک‌گذاری داشبوردها و تنظیمات امنیتی برای کاربران مختلف

فصل 6. پیکربندی و سفارشی‌سازی Kibana

• تنظیمات ظاهر و تم‌ها:
  • شخصی‌سازی رابط کاربری Kibana برای سهولت استفاده
  • تغییر تم‌های پیش‌فرض و تنظیمات ظاهری
• افزودن پلاگین‌ها و ابزارهای اضافی:
  • نصب و استفاده از پلاگین‌های مختلف برای افزودن قابلیت‌های اضافی به Kibana
  • افزودن ویژوالیزیشن‌ها و ابزارهای کاربردی جدید
• مدیریت و تنظیمات سرور Kibana:
  • پیکربندی و تنظیمات مربوط به عملکرد سرور Kibana
  • مدیریت منابع سیستم (حافظه و پردازنده)

فصل 7. کار با داده‌های واقعی و تجزیه و تحلیل پیشرفته

• تحلیل داده‌های بزرگ:
  • استفاده از Kibana برای پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌های حجیم و زمان‌بر
  • نحوه بهینه‌سازی جستجوها و کوئری‌ها برای داده‌های بزرگ
• جستجو و تحلیل داده‌های غیرساختار:
  • تحلیل داده‌های متنی و ساختارهای پیچیده مانند لاگ‌ها و سیگنال‌ها
• تحلیل داده‌های جغرافیایی و زمان‌بندی:
  • استفاده از قابلیت‌های GIS در Kibana برای تحلیل داده‌های جغرافیایی
  • تحلیل داده‌ها بر اساس زمان و تاریخ

فصل 8. بهینه‌سازی و رفع مشکلات در Kibana

• عیب‌یابی مشکلات متداول:
  • بررسی مشکلات اتصال به Elasticsearch
  • رفع خطاهای رایج در بارگذاری داده‌ها و ویژوالیزیشن‌ها
• نظارت بر عملکرد Kibana:
  • استفاده از ابزارهای داخلی Kibana برای نظارت بر عملکرد
  • بهینه‌سازی کوئری‌ها و فیلترها برای سرعت بیشتر

فصل 9. گزارش‌دهی و اشتراک‌گذاری داشبوردها

• گزارش‌دهی از طریق Kibana:
  • ایجاد گزارش‌های خودکار از داده‌های بصری
  • خروجی گرفتن از داده‌های موجود در داشبوردها
• اشتراک‌گذاری داشبوردها:
  • ارسال داشبوردها به صورت لینک یا ایمیل
  • ایجاد و اشتراک‌گذاری گزارش‌های PDF و HTML

بخش 4. Logstash

فصل 1. مقدمه به Logstash

• معرفی Logstash و نقش آن در Elastic Stack
• کاربردهای Logstash در پردازش داده‌های مختلف
• مقایسه Logstash با سایر ابزارهای پردازش داده‌ها
• معماری Logstash و نحوه تعامل آن با سایر اجزای Elastic Stack (Elasticsearch، Kibana، Beats)

فصل 2. نصب و پیکربندی Logstash

• نحوه نصب و راه‌اندازی Logstash بر روی سیستم‌های مختلف (ویندوز، لینوکس، macOS)
• پیکربندی فایل‌های اصلی logstash.yml و logstash.conf
• مدیریت سرویس Logstash و راه‌اندازی آن به عنوان سرویس سیستم‌عامل
• استفاده از بسته‌های نصب (Debian، RPM، Docker)

فصل 3. مفاهیم و اجزای اصلی Logstash

• ورودی‌ها (Inputs): منابع داده‌ای که Logstash از آن‌ها داده دریافت می‌کند
  • انواع ورودی‌ها: فایل‌ها، TCP/UDP، HTTP، JDBC و…
• فیلترها (Filters): پردازش و تبدیل داده‌ها
  • معرفی فیلترهای رایج: grok، date، mutate، geoip و …
  • استفاده از فیلترهای سفارشی برای تجزیه و تبدیل داده‌ها
• خروجی‌ها (Outputs): مکان‌هایی که داده‌های پردازش‌شده به آن‌ها ارسال می‌شوند
  • ارسال داده‌ها به Elasticsearch، Kibana، file، Kafka و سایر منابع
  • تنظیمات خروجی برای ارسال داده‌ها به مقصدهای مختلف

فصل 4. پردازش و تبدیل داده‌ها با Logstash

• نحوه پردازش داده‌ها با استفاده از Grok برای استخراج اطلاعات از متن
• استفاده از mutate filter برای تغییر، حذف یا اضافه کردن فیلدها
• تبدیل فرمت‌های داده‌ها (JSON، CSV، XML) به فرمت‌های مناسب برای Elasticsearch
• پردازش داده‌های زمان‌دار با استفاده از date filter
• انجام پردازش‌های پیچیده با ترکیب چندین فیلتر

فصل 5. استفاده از Pipeline‌ها برای پردازش داده‌ها

• مفهوم Pipeline در Logstash
• نحوه طراحی و استفاده از Pipeline‌ها برای ترکیب چندین ورودی، فیلتر و خروجی
• مدیریت و بهینه‌سازی Pipeline برای مقیاس‌پذیری
• مثال‌های عملی از ترکیب چندین فیلتر در یک Pipeline

فصل 6. مدیریت و عیب‌یابی Logstash

• نحوه بررسی و رفع خطاهای Logstash در حین اجرا
• استفاده از logs و debugging برای شناسایی مشکلات
• بهترین شیوه‌ها برای نظارت و مانیتورینگ عملکرد Logstash
• ابزارهای موجود برای عیب‌یابی و تحلیل کارکرد Logstash
• کنترل حجم و مدیریت منابع مصرفی Logstash

فصل 7. بهینه‌سازی عملکرد Logstash

• نحوه بهینه‌سازی مصرف منابع (CPU، حافظه، I/O)
• تنظیمات مناسب برای افزایش کارایی در پردازش داده‌های بزرگ
• استفاده از persistent queues برای بهبود عملکرد در شرایط بار زیاد
• بهینه‌سازی عملکرد Pipeline‌ها
• استفاده از کش‌ها (cache) برای کاهش زمان پردازش

فصل 8. امنیت در Logstash

• پیکربندی امنیتی Logstash برای جلوگیری از دسترسی غیرمجاز
• استفاده از SSL/TLS برای رمزنگاری ارتباطات
• احراز هویت و مجوزها برای دسترسی به Logstash و ورودی‌ها/خروجی‌ها
• بهترین شیوه‌ها برای حفاظت از داده‌های پردازش‌شده
• مدیریت و حفاظت از لاگ‌ها و اطلاعات حساس در هنگام پردازش

فصل 9. استفاده از Logstash برای پردازش داده‌های لاگ

• نحوه استفاده از Logstash برای جمع‌آوری و پردازش داده‌های لاگ
• فیلتر کردن، تحلیل و ارسال داده‌های لاگ به Elasticsearch
• استفاده از Grok Patterns برای استخراج اطلاعات از لاگ‌ها
• ایجاد داشبوردهای تحلیلی در Kibana بر اساس داده‌های لاگ پردازش‌شده

فصل 10. یکپارچگی Logstash با سایر ابزارها

• یکپارچه‌سازی Logstash با Beats برای جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف
• نحوه ارسال داده‌ها از Logstash به Elasticsearch و Kibana برای تجزیه و تحلیل و گزارش‌دهی
• استفاده از Kafka به عنوان سیستم پردازش پیوسته داده‌ها و یکپارچگی با Logstash