دانلود کتاب آموزشی Splunk Core Certified Advanced Power User جلد دوم

بخش 7. مدیریت هشدارها (Alerts)

فصل 1. معرفی مفاهیم پایه هشدار در Splunk

• تعریف هشدار (Alert) و انواع آن

• کاربرد هشدارها در مانیتورینگ و تحلیل داده

• تفاوت بین scheduled alerts و real-time alerts

فصل 2. ایجاد هشدارهای ساده

• ساخت هشدار از طریق Search Head Interface

• تعیین شرط trigger برای هشدار

• تعریف زمان‌بندی (cron یا presets)

فصل 3. استفاده از Trigger Conditions پیشرفته

• تعیین Thresholdهای عددی و منطقی

• بررسی شرایط Trigger بر اساس مقادیر آماری (مانند avg، count، etc.)

• پیاده‌سازی هشدارهای مبتنی بر تغییرات داده در بازه‌های زمانی

فصل 4. تنظیمات Action برای هشدارها

• ارسال ایمیل هنگام وقوع هشدار

• فعال‌سازی Webhook یا ارسال به URL خاص

• اجرای Script یا alert action سفارشی

• ارسال هشدار به Slack یا Microsoft Teams با استفاده از webhook

 فصل 5. مدیریت نتایج هشدار

• تنظیمات ذخیره‌سازی نتایج هشدار در Summary Index

• ذخیره نتایج هشدار در فایل CSV یا خروجی سفارشی

• استفاده از dashboard برای مشاهده و تحلیل alertها

فصل 6. استفاده از alert tokens در بدنه پیام‌ها

• تعریف و استفاده از tokenها مانند $result.fieldname$

• ساخت پیام‌های سفارشی و پویا بر اساس خروجی جستجو

فصل 7. اشکال‌زدایی و بررسی لاگ هشدارها

• بررسی فایل‌های لاگ مربوط به alert execution

• تحلیل مشکلات مربوط به اجرای هشدار یا عدم ارسال

فصل 8. بهترین روش‌ها برای طراحی هشدارهای مقیاس‌پذیر

• استفاده از scheduled searchهای بهینه

• کاهش false positive با استفاده از شروط دقیق

• نگهداری هشدارها با naming convention مشخص و مستند

فصل 9. خودکارسازی پاسخ به هشدارها

• یکپارچه‌سازی با SOAR یا سیستم‌های ticketing

• تعریف alert action برای ایجاد ticket خودکار

• اتصال به ابزارهای پاسخ‌گویی مانند ServiceNow یا Jira

فصل 10. امنیت و دسترسی در مدیریت هشدار

• تنظیم مجوزها برای alert creation و alert viewing

• استفاده از role-based access برای کنترل دسترسی به alerts

• پنهان‌سازی هشدارهای حساس از کاربران غیرمجاز

بخش 8. بهینه‌سازی و مدیریت جستجوها

فصل 1. شناسایی گلوگاه‌های عملکرد در جستجوهای SPL

• تشخیص delayهای قابل توجه در پردازش جستجو

• بررسی مراحل Execution Plan در Splunk

• استفاده از ابزار Search Job Inspector برای تحلیل عملکرد

فصل 2. طراحی SPL بهینه و حذف دستورات غیرضروری

• شناسایی دستورات بی‌اثر یا اضافی (redundant commands)

• جایگزینی فیلترهای inefficient با فیلترهای سریع‌تر مانند where به جای search

• حذف sortهای غیر ضروری در early stage

فصل 3. استفاده از فیلترهای زمان و فیلد قبل از پردازش

• محدودسازی زمان (earliest / latest) برای کاهش حجم داده اولیه

• استفاده از فیلترهای ایندکس‌شده (indexed fields) برای سرعت بالا

فصل 4. ذخیره‌سازی نتایج در Summary Index

• معرفی Summary Index و کاربردهای آن

• طراحی query مناسب برای ذخیره نتایج در summary index

• زمان‌بندی جستجوها برای summary indexing

فصل 5. استفاده از report acceleration

• تفاوت میان scheduled reports و accelerated reports

• فعال‌سازی و پیکربندی report acceleration

• بررسی وضعیت acceleration از طریق Monitoring Console

فصل 6. بررسی عملکرد با ابزار Search Job Inspector

• مراحل اجرایی query: parsing, planning, fetching, finalizing

• مشاهده مدت زمان اجرای هر مرحله

• شناسایی موارد نیازمند بهینه‌سازی

فصل 7. تکنیک‌های مجازی‌سازی داده (Data Model Acceleration)

• ایجاد و فعال‌سازی data models

• نحوه فعال‌سازی acceleration برای مدل‌ها

• بررسی ذخیره‌سازی نتایج Pivot

فصل 8. تکنیک‌های استفاده از Base Search در داشبوردها

• مفهوم base search و کاربرد آن در صرفه‌جویی منابع

• اجرای یک بار جستجو و اشتراک‌گذاری نتایج بین چند پنل

• ساختار XML برای پیاده‌سازی base search

فصل 9. استفاده از inline vs. saved search

• تفاوت عملکردی میان inline search و saved search

• زمان استفاده از هر کدام برای بیشینه‌سازی سرعت

فصل 10. استفاده از Splunk KV Store برای ذخیره نتایج

• معرفی KV Store

• مقایسه عملکردی با فایل‌های CSV معمولی در Lookups

• خواندن و نوشتن اطلاعات از/به KV Store

بخش 9. امنیت و مدیریت دسترسی در Splunk

فصل 1. معرفی مدل امنیتی Splunk

• معرفی معماری امنیتی Splunk (Authentication، Authorization، Auditing)

• مرور انواع کاربران و نقش‌ها (Users & Roles)

فصل 2. پیاده‌سازی Role-Based Access Control (RBAC)

• تعریف دقیق نقش‌ها (roles) و تنظیم سطوح دسترسی

• تخصیص مجوزها به نقش‌ها (Capabilities, Index access, Search filters)

• مدیریت کاربران و نقش‌ها از طریق UI و CLI

فصل 3. تنظیم احراز هویت (Authentication)

• احراز هویت داخلی (Native)

• احراز هویت مبتنی بر LDAP

• پیکربندی احراز هویت با SAML (SSO Integration)

فصل 4. کنترل دسترسی به داده‌ها

• فیلتر کردن داده‌ها با role-based search filters

• محدود کردن دسترسی کاربران به indexها و sourcetypeها

• بررسی مجوزهای اختصاص‌یافته به saved searches و داشبوردها

فصل 5. امنیت داشبوردها و برنامه‌ها

• تنظیم سطوح دسترسی به dashboards، reports و apps

• استفاده از shared و private objects

• جلوگیری از اجرای دستورات خطرناک در داشبوردها

فصل 6. بررسی و مانیتورینگ رویدادهای امنیتی

• فعال‌سازی audit logs

• بررسی دسترسی‌ها و تغییرات کاربران

• جستجو و تحلیل لاگ‌های لاگین، logout، تغییر تنظیمات و role assignment

فصل 7. امنیت انتقال داده‌ها و رمزنگاری

• استفاده از HTTPS برای رابط کاربری وب Splunk

• پیکربندی SSL/TLS بین Forwarder و Indexer

• رمزنگاری رمزهای عبور ذخیره‌شده در فایل‌های کانفیگ

فصل 8. محدود کردن دستورات خطرناک در SPL

• غیرفعال‌سازی یا محدودسازی دستوراتی مانند delete, script, sendemail

• بررسی capabilities و اعمال سیاست‌های سخت‌گیرانه‌تر

فصل 9. پیکربندی مجوزها با فایل‌های پیکربندی

• معرفی و ساختار فایل authorize.conf

• اعمال تنظیمات مجوزها از طریق CLI

• مدیریت نقش‌ها و دسترسی‌ها در فایل authentication.conf

فصل 10. اعمال سیاست‌های امنیتی سازمانی

• اعمال محدودیت‌های session (timeout, concurrent sessions)

• سیاست‌های قوی رمز عبور

• نظارت بر فعالیت کاربران با ابزارهای امنیتی خارجی (SIEM/UEBA)

بخش 10. استفاده از SPL برای تحلیل پیشرفته

فصل 1. تحلیل شرطی با SPL

• استفاده از ترکیب چند دستور شرطی (eval، if، case)

• پیاده‌سازی منطق‌های تصمیم‌گیری در جستجوها

• اعمال شرایط چندمرحله‌ای روی فیلدها و نتایج خروجی

فصل 2. استفاده از subsearch برای مقایسه داده‌ها

• ساختار نحوی صحیح subsearch‌ها و اصول Nesting

• مقایسه بین منابع داده‌ای مختلف (مثلاً لاگ‌های فایروال با لاگ‌های اپلیکیشن)

• استفاده از subsearch در فیلترها، شرط‌ها و فیلدهای استخراجی

فصل 3. تحلیل داده‌های سری زمانی پیشرفته

• استفاده از SPL برای تحلیل روند تغییرات در طول زمان

• مقایسه داده‌های دوره‌ای با timewrap و delta

• محاسبه درصد تغییرات، نرخ رشد، و اختلاف زمانی

فصل 4. همبستگی و مقایسه بین چند منبع داده

• تطابق فیلدهای مشابه از چند ایندکس مختلف

• استفاده از دستور join با شرایط پیچیده

• تحلیل روابط علت و معلولی بین رویدادها

فصل 5. استفاده از lookup برای غنی‌سازی جستجوها

• اتصال جستجوها به فایل‌های lookup جهت غنی‌سازی داده‌ها

• پیاده‌سازی تطابق دینامیک و شرطی روی lookupها

• تحلیل‌های پیچیده با استفاده از ترکیب SPL و lookup

فصل 6. استفاده از دستورات آماری پیشرفته

• تحلیل داده با eventstats, streamstats, tstats

• استفاده از trendline, predict, anomalies برای تحلیل رفتار غیرعادی

• فیلتر کردن آستانه‌ها و موارد خاص با توابع سفارشی

فصل 7. تحلیل‌های پیشرفته با transaction

• شناسایی توالی‌های رویداد پیچیده

• استفاده از transaction برای ساخت sessionهای کاربری

• بررسی موارد Timeout، خطاهای متوالی یا عملیات مشکوک

فصل 8. ساخت فیلدهای مجازی با eval

• ترکیب چند فیلد برای ساخت فیلدهای جدید

• استفاده از توابع ریاضی، رشته‌ای، منطقی و تاریخ

• تحلیل سفارشی با فیلدهای ترکیبی و محاسبه‌شده

فصل 9. تحلیل بر اساس Context با tags و eventtypes

• ایجاد دسته‌بندی‌های معنایی برای تحلیل رویدادها

• استفاده از Event Typeها برای فیلترهای معنایی سریع

• تحلیل چندلایه‌ای بر اساس دسته‌بندی منطقی رویدادها

فصل 10. نمونه‌سازی برای گزارش‌های پیشرفته و داشبورد

• ذخیره‌سازی نتایج برای تحلیل مجدد

• ایجاد گزارش‌های شرطی و چندلایه‌ای برای تصمیم‌گیری سریع

• انتقال نتایج SPL به داشبوردهای تعاملی و پیچیده

بخش 11. پیش‌بینی و تحلیل داده‌ها

فصل 1. استفاده از دستورات پیش‌بینی (predict) برای تحلیل روندها

• آشنایی با دستور predict در SPL

• نحوه استفاده از دستور predict برای پیش‌بینی روندهای زمانی

• تنظیمات پیشرفته برای بهبود دقت پیش‌بینی

فصل 2. پیش‌بینی خطاها و مشکلات احتمالی با استفاده از SPL

• نحوه استفاده از داده‌های تاریخی برای پیش‌بینی خطاها و مشکلات

• ترکیب داده‌های مختلف برای شبیه‌سازی مشکلات احتمالی

• شناسایی الگوهای تکراری در داده‌ها

فصل 3. استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین در Splunk

• آشنایی با قابلیت‌های یادگیری ماشین در Splunk

• نحوه ایجاد مدل‌های پیش‌بینی با استفاده از داده‌های موجود

• تنظیمات و پیکربندی برای استفاده از ابزارهای یادگیری ماشین در Splunk

فصل 4. تجزیه و تحلیل روندها با استفاده از ابزارهای آماری در SPL

• استفاده از توابع آماری برای تحلیل روندها

• تجزیه و تحلیل داده‌ها برای شناسایی همبستگی‌ها و الگوهای پنهان

• تحلیل رگرسیون برای پیش‌بینی مقادیر آینده

فصل 5. تحلیل داده‌های تاریخی و استفاده از آن‌ها برای پیش‌بینی آینده

• استفاده از داده‌های تاریخ‌نگاری شده برای ایجاد مدل‌های پیش‌بینی

• اهمیت استفاده از داده‌های معتبر و دقیق در مدل‌سازی پیش‌بینی

• نحوه تنظیم داده‌های زمان‌بندی برای پیش‌بینی دقیق‌تر

فصل 6. ایجاد گزارش‌های پیش‌بینی برای مدیران و تیم‌ها

• طراحی گزارش‌های پیش‌بینی برای تصمیم‌گیری بهتر

• استفاده از داشبوردها برای نمایش پیش‌بینی‌ها و روندهای داده‌ها

• نمایش نتایج پیش‌بینی‌ها به‌صورت بصری (گراف‌ها، نمودارها)

فصل 7. تحلیل نتایج پیش‌بینی و اصلاحات مورد نیاز

• تحلیل دقت پیش‌بینی‌ها

• شناسایی منابع خطا در پیش‌بینی‌ها

• به‌روزرسانی مدل‌های پیش‌بینی با داده‌های جدید

این دوره برای کاربران حرفه‌ای طراحی شده است که قصد دارند به سطح بالاتری از مهارت‌های Splunk دست یابند و از آن در تحلیل داده‌ها و بهبود عملکرد سیستم‌ها استفاده کنند.