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

بخش 5. Beats

فصل 1. مقدمه به Beats

• تعریف و کاربرد Beats
  • معرفی Beats به عنوان یک ابزار جمع‌آوری داده سبک
  • کاربردهای مختلف Beats در نظارت، امنیت، و تجزیه و تحلیل داده‌ها
• نحوه کارکرد Beats
  • ارتباط Beats با سایر ابزارهای Elastic Stack (Logstash و Elasticsearch)
  • نحوه انتقال داده‌ها از Beats به Logstash یا Elasticsearch
• چرا Beats؟
  • مزایای استفاده از Beats در مقایسه با سایر روش‌های جمع‌آوری داده
  • مقیاس‌پذیری و انعطاف‌پذیری Beats در پروژه‌های بزرگ و پیچیده

فصل 2. معرفی انواع Beats

• Filebeat
  • جمع‌آوری لاگ‌ها از فایل‌ها
  • پیکربندی Filebeat برای ارسال لاگ‌ها به Logstash یا Elasticsearch
  • بررسی قابلیت‌های پیشرفته مانند multiline و harvester
• Metricbeat
  • جمع‌آوری داده‌های متریک از سیستم‌های مختلف
  • پیکربندی Metricbeat برای جمع‌آوری متریک‌های CPU، حافظه، و شبکه
  • استفاده از Module‌ها برای جمع‌آوری متریک‌های مخصوص (مثل Kubernetes, Apache, NGINX)
• Packetbeat
  • جمع‌آوری داده‌های ترافیک شبکه
  • تحلیل پروتکل‌های مختلف شبکه (HTTP، DNS، MySQL، etc.)
  • نحوه استفاده از Packetbeat برای تجزیه و تحلیل عملکرد شبکه و شناسایی مشکلات
• Winlogbeat
  • جمع‌آوری و ارسال داده‌های لاگ از سیستم‌های ویندوز
  • پیکربندی برای جمع‌آوری لاگ‌های Event Viewer و Active Directory
  • استفاده از Winlogbeat در محیط‌های امنیتی برای مانیتورینگ
• Auditbeat
  • جمع‌آوری و ارسال داده‌های مربوط به امنیت و تغییرات سیستم
  • نظارت بر تغییرات در فایل‌ها، کاربران، و فرآیندها
• Heartbeating
  • نظارت بر وضعیت و دسترسی سرورها و سرویس‌ها
  • استفاده از Heartbeat برای بررسی زمان پاسخ‌دهی سرورها و سرویس‌های اینترنتی

فصل 3. نصب و پیکربندی Beats

• نصب Beats
  • نحوه نصب و راه‌اندازی Beats بر روی سیستم‌های مختلف (ویندوز، لینوکس، MacOS)
  • نصب از طریق Packer، Docker یا با استفاده از بسته‌های پیش‌ساخته
• پیکربندی Beats
  • ویرایش فایل پیکربندی (yaml) برای اتصال به Logstash و Elasticsearch
  • پیکربندی ورودی‌ها (input)، فیلترها (filter) و خروجی‌ها (output)
  • تنظیمات مربوط به ارسال داده‌ها به مقصدهای مختلف (Elasticsearch، Logstash)
• تنظیمات پیشرفته Beats
  • پیکربندی multiline برای ترکیب خط‌های لاگ مربوط به یک رویداد واحد
  • تنظیمات برای مدیریت خطاها و موارد افت عملکرد (retries و buffers)

فصل 4. کار با Module‌های Beats

• Modules در Beats
  • معرفی و کاربرد Module‌ها برای جمع‌آوری داده‌های خاص
  • استفاده از Modules آماده برای جمع‌آوری داده‌های سرویس‌های مختلف (Apache, NGINX, Kubernetes، etc.)
• نصب و پیکربندی Module‌ها
  • نحوه نصب و فعال‌سازی Modules
  • پیکربندی Modules برای ارسال داده‌ها به Elasticsearch یا Logstash
  • تجزیه و تحلیل داده‌ها با Kibana پس از فعال‌سازی Module‌ها

فصل 5. انتقال داده‌ها با Beats

• انتقال داده‌ها به Elasticsearch
  • پیکربندی Beats برای ارسال داده‌ها به مستقیم به Elasticsearch
  • مدیریت ایندکس‌ها و نگهداری داده‌ها در Elasticsearch
• انتقال داده‌ها به Logstash
  • نحوه ارسال داده‌ها از Beats به Logstash برای پردازش اضافی
  • استفاده از Logstash برای تجزیه و تحلیل، فیلتر کردن و تغییر داده‌ها
• چالش‌ها و بهترین شیوه‌ها در ارسال داده‌ها
  • مدیریت پهنای باند و تأخیر در ارسال داده‌ها
  • رفع مشکلات متداول در ارسال داده‌ها از Beats به Elasticsearch یا Logstash

فصل 6. مدیریت و نظارت بر Beats

• نظارت بر Beats
  • ابزارهای مدیریت و نظارت بر Beats مانند Elastic Agent
  • نظارت بر وضعیت Beats با استفاده از Metricbeat و Filebeat
• مدیریت مقیاس‌پذیری Beats
  • راهکارهایی برای مدیریت تعداد زیاد Beats در پروژه‌های بزرگ
  • استفاده از Elastic Agent به جای Beats به طور متمرکز
• عیب‌یابی و حل مشکلات Beats
  • بررسی مشکلات اتصال، پردازش داده‌ها و ارسال داده‌ها
  • راهکارهای عیب‌یابی و بهینه‌سازی عملکرد Beats

فصل 7. استفاده از Beats در سناریوهای خاص

• Beats در نظارت بر سیستم‌های توزیع‌شده (مثل Kubernetes و Docker)
  • پیکربندی و استفاده از Beats برای جمع‌آوری داده‌ها از محیط‌های مبتنی بر کانتینر
  • استفاده از Metricbeat و Filebeat در Kubernetes
• استفاده از Beats برای امنیت سایبری و لاگ‌های رویدادی
  • استفاده از Winlogbeat و Filebeat برای جمع‌آوری لاگ‌های امنیتی
  • تجزیه و تحلیل داده‌ها با استفاده از Kibana برای شناسایی تهدیدات امنیتی

بخش 6. یکپارچگی Elastic Stack

فصل 1. مفاهیم پایه یکپارچگی Elastic Stack

• تعریف یکپارچگی در Elastic Stack
• تفاوت و مزایای استفاده از ابزارهای مستقل در مقابل یکپارچگی سیستم‌ها
• بررسی نقش هر یک از اجزای Elastic Stack در یکپارچگی داده‌ها

فصل 2. ارتباط و هماهنگی بین اجزای Elastic Stack

• نحوه ارتباط بین Elasticsearch، Logstash، Kibana و Beats
  • Elasticsearch به عنوان مرکز ذخیره‌سازی و جستجو
  • Logstash برای پردازش و انتقال داده‌ها
  • Beats برای جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف (مانند لاگ‌ها، متریک‌ها و ترافیک شبکه)
  • Kibana برای تجزیه و تحلیل و نمایش داده‌ها
• نحوه اتصال Beats به Elasticsearch و Logstash
• پردازش داده‌ها با Logstash قبل از ارسال به Elasticsearch
• استفاده از Kibana برای نمایش داده‌ها و تجزیه و تحلیل نتایج به‌صورت گرافیکی

فصل 3. بهترین شیوه‌ها برای یکپارچگی در محیط‌های واقعی

• تعیین طراحی و ساختار بهینه برای یکپارچه‌سازی داده‌ها در Elastic Stack
• چگونگی انتخاب بهترین ابزار برای جمع‌آوری، پردازش و نمایش داده‌ها بسته به نیاز سازمان
• نحوه مقیاس‌پذیری و کار با حجم‌های بالا در یکپارچگی سیستم
• استفاده از Logstash Pipeline برای پردازش داده‌های ورودی و ارسال به منابع مختلف
• شیوه‌های بهینه‌سازی زمان تأخیر در پردازش داده‌ها

فصل 4. مدیریت داده‌ها و متادیتا در یکپارچگی Elastic Stack

• مدیریت ایندکس‌ها و مستندات در Elasticsearch
  • ایجاد ایندکس‌ها با استفاده از داده‌های ورودی از Logstash و Beats
  • نگهداری و مدیریت متادیتا برای حفظ کارایی جستجو و تحلیل
• استفاده از Index Templates و Mappings برای طراحی و ساختار ایندکس‌ها
• انتخاب استراتژی مناسب برای شاردینگ و رپلیکیشن در مقیاس بزرگ
• استفاده از Index Lifecycle Management (ILM) برای خودکارسازی مدیریت ایندکس‌ها

فصل 5. استفاده از Kibana برای نمایش و تجزیه و تحلیل داده‌ها

• اتصال Kibana به Elasticsearch برای دریافت داده‌ها و نمایش در داشبوردها
• تنظیمات مربوط به Discover برای جستجو و تحلیل داده‌ها در Kibana
• نحوه ساخت Visualizations با استفاده از داده‌های مختلف
• ایجاد داشبوردهای گرافیکی و تجزیه و تحلیل پیشرفته داده‌ها
• استفاده از Lens برای تحلیل داده‌های پیچیده و نمایش آن‌ها به‌صورت بصری

فصل 6. امنیت و حفاظت از داده‌ها در Elastic Stack

• پیاده‌سازی احراز هویت و کنترل دسترسی در Elastic Stack
  • استفاده از Elastic Security برای مدیریت کاربران و دسترسی‌ها
  • تنظیم دسترسی‌ها در Kibana، Elasticsearch، Logstash و Beats
• پیاده‌سازی SSL/TLS برای ارتباط امن بین اجزا
  • رمزنگاری ارتباطات بین Beats، Logstash، Elasticsearch و Kibana
• نظارت و کنترل لاگ‌های امنیتی با استفاده از Elastic Security
• حفاظت از داده‌های ذخیره‌شده در Elasticsearch با استفاده از encryption at rest

فصل 7. مدیریت و نظارت بر عملکرد Elastic Stack

• نحوه نظارت بر وضعیت کلاستر Elasticsearch
  • استفاده از ابزارهای مدیریتی مانند Kibana Monitoring و Elastic APM
• بررسی عملکرد Logstash و Beats در پردازش داده‌ها
• تنظیمات و استراتژی‌های بهینه‌سازی برای عملکرد بالاتر در مقیاس‌های بزرگ
• استفاده از Elastic Stack Monitoring برای مشاهده وضعیت کلی سیستم
  • نظارت بر ظرفیت ذخیره‌سازی، سرعت پردازش داده‌ها و سایر منابع

فصل 8. مقیاس‌پذیری و بهینه‌سازی در یکپارچگی Elastic Stack

• استراتژی‌های مقیاس‌پذیری برای کار با حجم‌های بالا
• بهینه‌سازی Elasticsearch برای مقیاس‌های بزرگ
  • تنظیمات sharding و replication در Elasticsearch برای کارایی بهتر
  • استفاده از hot-warm architecture برای مدیریت داده‌های مختلف با حجم‌های متفاوت
• استفاده از Logstash Cluster و Beats Fleet برای مقیاس‌پذیری در جمع‌آوری و پردازش داده‌ها
• استفاده از rollups و data tiers برای بهینه‌سازی استفاده از منابع

فصل 9. پیاده‌سازی نمونه‌های یکپارچگی در محیط‌های واقعی

• پیاده‌سازی سیستم‌های یکپارچه با استفاده از Elastic Stack در محیط‌های مختلف (مانند نظارت بر سیستم‌های IT، امنیت سایبری، و تجزیه و تحلیل داده‌ها)
• پروژه‌های عملی برای یکپارچگی و تجزیه و تحلیل داده‌ها
  • استفاده از Elastic Stack برای تجزیه و تحلیل لاگ‌های وب‌سایت
  • تجزیه و تحلیل متریک‌ها و ترافیک شبکه
  • پردازش و نمایش داده‌های مربوط به عملکرد اپلیکیشن‌ها
• مثال‌های واقعی از Elastic Stack در محیط‌های تولید و کسب‌وکار

فصل 10. چالش‌ها و مسائل رایج در یکپارچگی Elastic Stack

• شناسایی چالش‌ها و مشکلات رایج در پیاده‌سازی یکپارچگی
  • مشکلات مقیاس‌پذیری، کندی پردازش داده‌ها، و مسائل امنیتی
• رفع مشکلات در فرآیند انتقال داده‌ها از Beats و Logstash به Elasticsearch
• رفع مشکلات هماهنگی و تأخیر در پردازش داده‌ها در مقیاس‌های بزرگ
• شبیه‌سازی سناریوهای خرابی و بازیابی اطلاعات از کلاسترها

بخش 7. پیشرفته و کاربردهای خاص

فصل 1. استفاده از Elastic Stack در برنامه‌های بزرگ داده و تحلیل

• مقیاس‌پذیری در Elastic Stack
  • بررسی مقیاس‌پذیری افقی و عمودی
  • تکنیک‌های تقسیم‌بندی داده‌ها (Sharding) در مقیاس‌های بزرگ
  • استفاده از ویژگی‌های توزیع‌سازی برای داده‌های چندترابایتی و بیشتر
• مفاهیم Big Data در Elastic Stack
  • استفاده از Elastic Stack برای پردازش و تحلیل داده‌های بزرگ
  • چالش‌ها و راه‌حل‌ها در کار با داده‌های حجیم و پیچیده
• یکپارچگی با سیستم‌های Big Data و سایر فناوری‌ها
  • ارتباط Elastic Stack با Hadoop, Spark و دیگر ابزارهای پردازش داده
  • انتقال داده‌ها از منابع خارجی به Elastic Stack با استفاده از Logstash و Beats
• افزایش سرعت و کارایی در برنامه‌های بزرگ
  • بهینه‌سازی شاخص‌ها و کوئری‌ها برای سرعت بیشتر
  • استفاده از قابلیت‌های خاص مانند Elasticsearch Index Lifecycle Management (ILM) برای مدیریت طول عمر داده‌ها

فصل 2. جستجو و تحلیل داده‌های مختلف (متنی، عددی، ژئواستراتژیک)

• تحلیل داده‌های متنی
  • استفاده از جستجوی پیشرفته در داده‌های متنی و لاگ‌ها
  • تحلیل و جستجو بر اساس ویژگی‌های متنی پیچیده مثل فیلترهای متنی، توکن‌سازی و استنفینگ
• جستجو و تحلیل داده‌های عددی و آماری
  • استفاده از Elasticsearch برای پردازش داده‌های عددی و آماری (مثال: زمان‌بندی‌ها، تحلیل روندها)
  • بهینه‌سازی کوئری‌ها برای پردازش داده‌های عددی و انجام عملیات ریاضی پیچیده
• تحلیل داده‌های ژئواستراتژیک
  • کار با داده‌های مکانی و جغرافیایی (Geo-Data)
  • استفاده از Geo-Queries برای جستجو و تحلیل داده‌های مکانی
  • ساختارهای داده‌ای مخصوص جغرافیایی در Elasticsearch و Kibana
  • کاربردهای عملی در نقشه‌ها، تحلیل‌های مکان‌محور و مسیر‌یابی

فصل 3. مقیاس‌پذیری و بهینه‌سازی عملکرد

• مقیاس‌پذیری Elasticsearch
  • تکنیک‌های مقیاس‌پذیری افقی با استفاده از کلاسترها و شاردینگ
  • بررسی نحوه توزیع داده‌ها در مقیاس‌های بزرگ و اهمیت استفاده از شاردهای متعدد
• بهینه‌سازی عملکرد Elasticsearch
  • بهینه‌سازی ساختار ایندکس‌ها و استفاده از Index Templates
  • مدیریت حافظه و تنظیمات برای افزایش کارایی
  • استفاده از Custom Analyzers برای جستجوهای سریع‌تر
• کنترل و بهینه‌سازی کوئری‌ها
  • بررسی نحوه استفاده از Caching برای تسریع جستجوها
  • بهینه‌سازی کوئری‌های پیچیده با استفاده از فیلترها و حافظه‌های پنهان (Caching)
  • استفاده از Elastic APM برای تحلیل و بهینه‌سازی عملکرد کوئری‌ها

فصل 4. مدیریت و پردازش داده‌های بی‌ساختار و نیمه‌ساختار (Semi-Structured Data)

• پردازش داده‌های JSON و XML
  • نحوه پردازش و ذخیره‌سازی داده‌های بی‌ساختار مانند JSON و XML در Elasticsearch
  • تبدیل داده‌های JSON/XML به فرمت مناسب برای تحلیل و جستجو
• پشتیبانی از داده‌های گراف و شبکه
  • تحلیل و ذخیره‌سازی داده‌های گرافی و شبکه‌ای با استفاده از Elasticsearch
  • استفاده از Graph API در Elasticsearch برای تحلیل روابط پیچیده
• استفاده از Logstash برای پردازش داده‌های نیمه‌ساختار
  • نحوه استفاده از فیلترهای Logstash برای تجزیه و تحلیل داده‌های نیمه‌ساختار
  • پشتیبانی از فرمت‌های مختلف لاگ‌ها و داده‌های نیمه‌ساختار در Logstash

فصل 5. پردازش داده‌های زمان واقعی (Real-time Data Processing)

• پردازش لاگ‌ها و داده‌ها در زمان واقعی
  • استفاده از Beats برای جمع‌آوری داده‌ها در زمان واقعی
  • پردازش و تحلیل لاگ‌ها و متریک‌ها به صورت زنده
• مدیریت جریان داده‌های زمان واقعی در Logstash
  • نحوه ایجاد و پیکربندی Pipeline‌های Logstash برای پردازش داده‌ها در زمان واقعی
  • بهینه‌سازی عملکرد پردازش در زمان واقعی
• نمایش داده‌ها در زمان واقعی با Kibana
  • استفاده از Kibana برای نمایش داده‌ها و تحلیل‌های زمان واقعی
  • ساخت داشبوردهای Real-Time Monitoring برای نظارت بر سیستم‌ها و داده‌ها

فصل 6. مدیریت و تحلیل داده‌های با طول عمر طولانی (Long-Term Data Retention)

• مدیریت طول عمر داده‌ها در Elasticsearch
  • استفاده از Index Lifecycle Management (ILM) برای مدیریت داده‌ها با طول عمر طولانی
  • نحوه مدیریت ایندکس‌ها برای داده‌هایی که باید برای مدت طولانی ذخیره شوند
• تکنیک‌های آرشیو و حذف داده‌ها
  • نحوه پیکربندی و استفاده از Snapshot API برای پشتیبان‌گیری از داده‌ها
  • بهترین شیوه‌ها برای حذف داده‌های قدیمی و مدیریت حجم داده‌های بزرگ
• تحلیل داده‌های آرشیو شده
  • نحوه دسترسی به داده‌های آرشیو شده و استفاده از آن‌ها در تحلیل‌های آینده
  • استفاده از Kibana برای تحلیل و جستجو در داده‌های آرشیو شده

فصل 7. بررسی و رفع مشکلات رایج در محیط‌های تولید

• شناسایی و رفع مشکلات مقیاس‌پذیری و عملکرد
  • بررسی مشکلات رایج در مقیاس‌های بزرگ (کاهش عملکرد، مشکلات شاردینگ)
  • ابزارها و تکنیک‌های مانیتورینگ برای شناسایی مشکلات و بهینه‌سازی عملکرد
• رفع مشکلات در پردازش داده‌ها
  • شناسایی و رفع مشکلات در Pipeline‌های Logstash
  • رفع مشکلات اتصال Beats و Logstash به Elasticsearch
• بهینه‌سازی استفاده از منابع
  • مدیریت منابع سخت‌افزاری و نرم‌افزاری برای بهینه‌سازی عملکرد
  • استفاده از Elastic Stack Monitoring و APM برای نظارت بر عملکرد سیستم

این دوره به طور کلی، مباحث اصلی و چالش‌های مربوط به استفاده از Elastic Stack برای مدیریت و تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ را پوشش می‌دهد.