دانلود کتاب آموزشی Splunk Enterprise Certified Architect جلد اول

دوره Splunk Enterprise Certified Architect یکی از پیشرفته‌ترین دوره‌های آموزشی Splunk است که برای متخصصانی طراحی شده است که قصد دارند در معماری و پیاده‌سازی محیط‌های بزرگ و پیچیده Splunk تخصص پیدا کنند. این دوره تمامی مهارت‌های لازم برای طراحی، مدیریت و نگهداری زیرساخت‌های Splunk در سازمان‌های بزرگ را پوشش می‌دهد. در ادامه، سرفصل‌های اصلی این دوره آورده شده است:

بخش 1. مقدمه‌ای بر معماری Splunk

فصل 1. مروری بر اجزای اصلی Splunk

• معرفی Indexers: نحوه ایندکس‌سازی داده‌ها و نگهداری اطلاعات برای جستجو.

• معرفی Search Heads: مدیریت درخواست‌های جستجو و ارائه نتایج به کاربران.

• معرفی Forwarders: ارسال داده‌ها از منابع مختلف به سرورهای Splunk.

فصل 2. معماری Distributed و Standalone در Splunk

• تفاوت‌های کلیدی بین معماری Distributed و Standalone.

• مزایا و معایب هر دو معماری و کاربرد آن‌ها در سناریوهای مختلف.

• نحوه عملکرد هر یک از اجزای Splunk در معماری‌های توزیع‌شده و مستقل.

فصل 3. معرفی معماری Scaling و High Availability

• مفهوم Scaling در محیط‌های Splunk و نحوه گسترش معماری برای پشتیبانی از حجم داده‌های بزرگتر.

• توضیح درباره Horizontal Scaling و Vertical Scaling در Splunk.

• High Availability (HA): چگونه با استفاده از پیکربندی‌های خاص از سیستم‌های Splunk در برابر خرابی‌ها و اختلالات محافظت می‌شود.

• نحوه ایجاد Failover در محیط‌های توزیع‌شده برای جلوگیری از قطعی خدمات.

فصل 4. نقش‌های مختلف در معماری Splunk

• شرح وظایف و نقش‌های مختلف در معماری Splunk شامل Admin، User، Power User و دیگری.

• نحوه پیاده‌سازی محدودیت‌های دسترسی و تنظیمات امنیتی در معماری‌های مختلف.

فصل 5. نظارت و مدیریت معماری Splunk

• معرفی ابزارهای نظارتی و مدیریتی برای پایش عملکرد اجزای Splunk.

• استفاده از Splunk Monitoring Console برای نظارت بر وضعیت کلی سیستم و اجزای مختلف.

فصل 6. آشنایی با Deployment Server برای مدیریت پیکربندی‌ها

• پیکربندی و استفاده از Deployment Server برای مدیریت و گسترش پیکربندی‌ها در یک محیط توزیع‌شده.

فصل 7. نحوه ارتباط اجزای مختلف در معماری توزیع‌شده

• ارتباط میان Forwarderها، Indexerها و Search Headها در یک محیط توزیع‌شده.

• بررسی Load Balancing برای بهبود عملکرد در سیستم‌های توزیع‌شده.

فصل 8. معرفی مفهوم Clustering در Splunk

• بررسی اهمیت Indexer Clustering و Search Head Clustering برای مقیاس‌پذیری و در دسترس بودن بالا.

• نحوه پیکربندی و مدیریت Clusters در محیط‌های بزرگ.

فصل 9. مقایسه بین معماری‌های مختلف در Splunk

• مقایسه میان معماری Single Site و Multi-Site برای محیط‌های توزیع‌شده.

• انتخاب معماری مناسب برای نیازهای مختلف سازمانی.

بخش 2. برنامه‌ریزی و طراحی معماری Splunk

فصل 1. جمع‌آوری نیازمندی‌های سازمان

• تحلیل نیازمندی‌های تجاری و امنیتی برای تعیین بهترین معماری

• شناسایی حجم داده‌ها و نوع داده‌های مورد پردازش (داده‌های زمان واقعی، داده‌های لاگ، داده‌های غیرساختاریافته)

• ارزیابی تعداد کاربران، درخواست‌های جستجو و گزارش‌های مورد نیاز

• در نظر گرفتن مقیاس‌پذیری و قابلیت رشد سیستم در آینده

• شناسایی نیاز به High Availability و Disaster Recovery

فصل 2. تحلیل بار کاری و تخمین ظرفیت سخت‌افزاری و نرم‌افزاری

• تخمین حجم داده‌ها (روزانه، هفتگی، ماهانه) و تعیین ظرفیت ذخیره‌سازی مورد نیاز

• محاسبه میزان مصرف منابع (CPU، RAM، و I/O) بر اساس حجم و نوع داده‌ها

• ارزیابی الزامات کارایی و زمان پاسخ‌دهی جستجوها

• تعیین تعداد اجزای Splunk (Search Heads، Indexers، Forwarders) بر اساس نیازهای بار کاری

فصل 3. طراحی معماری برای محیط‌های Distributed

• تعریف توپولوژی کلی (توپولوژی تک سرور، تقسیم‌شده، multi-site)

• نحوه پیاده‌سازی چندین Search Head و Indexer برای افزایش مقیاس‌پذیری

• طراحی Clustering برای Indexers و Search Heads

• استراتژی‌های توزیع بار (Load Balancing) برای Forwarder‌ها و Search Headها

فصل 4. انتخاب مدل‌های داده‌ای (Clustering، Sharding، و Replication)

• بررسی گزینه‌های Clustering برای Indexers جهت مقیاس‌پذیری و ایمنی داده‌ها

• انتخاب استراتژی‌های Sharding برای مدیریت داده‌های بسیار بزرگ

• پیاده‌سازی Replication برای جلوگیری از از دست رفتن داده‌ها و بهبود قابلیت دسترسی

• طراحی مدل داده‌ای مناسب برای مقیاس بزرگ و سرعت بالا

فصل 5. انتخاب پروتکل‌ها و ابزارهای ذخیره‌سازی

• تعیین نیازمندی‌های ذخیره‌سازی و انتخاب بین SAN، NAS و سیستم‌های ذخیره‌سازی محلی

• انتخاب انواع دیسک‌ها (HDD یا SSD) برای بهینه‌سازی I/O

• طراحی ساختار ذخیره‌سازی با توجه به حجم داده و سیاست‌های نگهداری (Retention)

فصل 6. تحلیل وابستگی‌های شبکه و امنیت

• بررسی الزامات شبکه‌ای مانند پهنای باند و تاخیر برای ارتباطات میان اجزا

• طراحی سیستم امنیتی برای ارتباطات داخلی Splunk (TLS/SSL، فایروال‌ها، دسترسی‌های VPN)

• تحلیل نیاز به آنتی‌ویروس، فایروال و IDS/IPS برای امنیت محیط Splunk

فصل 7. تعیین نیاز به Disaster Recovery و High Availability

• طراحی راهکارهای High Availability برای اجزای حیاتی (Search Heads، Indexers، License Master)

• پیاده‌سازی استراتژی‌های Disaster Recovery برای از دست نرفتن داده‌ها در مواقع بحران

• استفاده از Multi-Site Clustering برای افزایش قابلیت دسترسی و بازیابی داده‌ها در صورت بروز خطا

فصل 8. پیش‌بینی هزینه‌ها و بودجه برای طراحی معماری

• برآورد هزینه‌های سخت‌افزاری و نرم‌افزاری برای زیرساخت‌ها

• برنامه‌ریزی هزینه‌های عملیاتی برای نگهداری و ارتقاء سیستم

• ارزیابی هزینه‌ها با توجه به حجم داده‌ها و نیاز به مقیاس‌پذیری

فصل 9. مستندسازی و ارائه طرح معماری

• ایجاد مستندات معماری کامل با جزئیات توپولوژی، ارتباطات میان اجزا و نقشه‌های شبکه

• آماده‌سازی طرح‌های مستند برای بررسی و تأیید مدیران و تیم‌های دیگر

• استفاده از ابزارهای طراحی معماری برای نمایش دقیق و واضح ساختار زیرساخت

بخش 3. استقرار و پیکربندی Splunk

فصل 1. نصب و پیکربندی اجزای Splunk

• انتخاب روش نصب (حجم داده، تعداد کاربران، مقیاس سیستم).

• نصب Splunk Enterprise روی سرورهای مختلف (لینوکس، ویندوز، و سیستم‌های دیگر).

• نصب اجزای اصلی Splunk: Search Heads، Indexers، Forwarders.

• نصب و پیکربندی Splunk Universal Forwarder برای جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف.

• تنظیم و پیکربندی Splunk Indexer برای ذخیره‌سازی و ایندکس‌گذاری داده‌ها.

فصل 2. پیکربندی Forwarders برای ارسال داده‌ها

• پیکربندی Splunk Universal Forwarder برای ارسال داده‌ها از منابع مختلف به سرور Splunk.

• استفاده از Heavy Forwarders برای پردازش داده‌ها قبل از ارسال به سرور اصلی.

• انتخاب و پیکربندی Sourcetypes برای داده‌ها.

• پیکربندی Load Balancing در Forwarders برای توزیع بار داده‌ها.

فصل 3. تنظیمات Distributed Search و مدیریت داده‌های جستجو

• پیکربندی و استفاده از قابلیت Distributed Search در محیط‌های بزرگ.

• تنظیمات و بهینه‌سازی برای جستجوی توزیع‌شده در محیط‌های متعدد Search Head.

• راه‌اندازی Index Clusters و تنظیمات مربوط به توزیع داده‌ها.

فصل 4. نصب و راه‌اندازی License Master و Deployment Server

• نصب و پیکربندی License Master برای مدیریت لایسنس‌های Splunk.

• پیکربندی Deployment Server برای مدیریت پیکربندی‌های Splunk در سرورهای مختلف.

• هماهنگ‌سازی پیکربندی‌ها با استفاده از Deployment Server و مدیریت نسخه‌های مختلف Splunk.

فصل 5. پیکربندی Splunk Web و دسترسی‌های مدیریتی

• تنظیمات اولیه Splunk Web برای دسترسی به رابط کاربری.

• تنظیمات امنیتی برای مدیریت دسترسی‌های کاربران (Authentication، Roles).

• پیکربندی SSL/TLS برای ارتباطات امن بین سرور Splunk و کلاینت‌ها.

فصل 6. مدیریت و پیکربندی منابع سرور

• بهینه‌سازی استفاده از منابع سرور برای جلوگیری از افت عملکرد (مقدار حافظه، پردازنده، و فضای دیسک).

• پیکربندی Splunk برای مدیریت داده‌های حجیم و پردازش‌های سنگین.

• مدیریت حافظه کش (caching) و پیکربندی برای بهبود کارایی.

فصل 7. پیکربندی Splunk Data Inputs

• پیکربندی انواع ورودی داده‌ها برای Splunk (تایپ‌های مختلف داده: syslog، فایل‌ها، API‌ها).

• تنظیمات مربوط به دریافت داده‌های مختلف از منابع مختلف (فایروال‌ها، IDS/IPS، دیتابیس‌ها، و دیگر منابع).

• پیکربندی اختیاری در رابطه با متادیتا و پارامترهای خاص ورودی داده‌ها.

فصل 8. پیکربندی ذخیره‌سازی و ایندکس‌گذاری داده‌ها

• طراحی و پیکربندی Indexes برای ذخیره‌سازی داده‌ها به صورت بهینه.

• تنظیمات Retention Policies برای مدیریت حجم داده‌ها و حفظ اطلاعات تاریخی.

• پیکربندی ویژگی‌های Compression و Data Deduplication برای بهینه‌سازی استفاده از فضای ذخیره‌سازی.

فصل 9. پیکربندی امنیتی Splunk

• پیکربندی دسترسی‌های مدیریتی و استفاده از SAML/LDAP برای احراز هویت کاربران.

• تنظیمات امنیتی برای حفاظت از داده‌های Splunk و استفاده از رمزگذاری داده‌ها.

• اعمال قوانین فایروال و تنظیمات دیگر برای امنیت ارتباطات شبکه.

فصل 10. پیکربندی و تنظیمات برای محیط‌های توسعه و تولید

• تفکیک بین محیط‌های Development، Testing، و Production.

• تنظیمات خاص برای هر محیط (مثل مقدار منابع اختصاصی یا انواع پیکربندی‌ها).

• مستندسازی تمامی تغییرات و تنظیمات برای محیط‌های مختلف.

بخش 4. مدیریت داده‌ها در Splunk

فصل 1. طراحی Index‌ها و استراتژی‌های ذخیره‌سازی داده‌ها

• تعیین استراتژی‌های مناسب برای ایندکس‌ها (مانند Time-based vs. Event-based)

• تعیین تخصیص منابع برای هر Index

• طراحی Storage Policies و تنظیمات حجم داده‌ها برای هر Index

فصل 2. استفاده از Sourcetypes و Field Extraction

• تعیین Sourcetype مناسب برای داده‌ها و نیازمندی‌های تجزیه و تحلیل

• تنظیم Field Extraction برای ایجاد فیلدهای مفید و بهبود جستجو

• استفاده از Field Aliases برای مدیریت و سازمان‌دهی داده‌ها

فصل 3. پیکربندی Retention Policies و مدیریت حجم داده‌ها

• تنظیم Retention Policies برای تعیین مدت زمان ذخیره‌سازی داده‌ها

• پیاده‌سازی حذف خودکار داده‌ها (Data Archiving) پس از اتمام دوره ذخیره‌سازی

• استفاده از Data Model Acceleration برای بهینه‌سازی ذخیره‌سازی داده‌های مدل‌شده

فصل 4. انتقال داده‌ها از منابع مختلف به Splunk

• جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف مانند فایروال‌ها، سیستم‌های IDS/IPS، سیستم‌های کاربردی، و دستگاه‌های IoT

• استفاده از Universal Forwarder و Heavy Forwarder برای ارسال داده‌ها به Splunk

• پیکربندی و مدیریت داده‌ها برای فرمت‌های مختلف (مانند Syslog، JSON، CSV و …)

فصل 5. مدیریت Data Inputs و Data Parsing

• پیکربندی و مدیریت Data Inputs برای دریافت داده‌های مختلف

• مدیریت و بهینه‌سازی روند Parsing برای کاهش زمان تأخیر در پردازش داده‌ها

• بررسی و تنظیم ویژگی‌های پراسیسینگ مانند Line Breaking، Timestamp Extraction و Event Breaking

فصل 6. گزارش‌گیری و نظارت بر داده‌ها

• ایجاد گزارشات بر اساس داده‌های جمع‌آوری شده برای نمایش در داشبوردها

• تنظیم Alertها برای شناسایی مشکلات و انحرافات از حد معمول در داده‌ها

• استفاده از Splunk Analytics for Hadoop برای پردازش داده‌های Big Data

فصل 7. پشتیبانی از داده‌های زمان‌بندی شده و پایگاه داده‌های خارجی

• طراحی سیستم‌های ذخیره‌سازی داده‌های زمان‌بندی شده برای گزارش‌های دوره‌ای

• اتصال به پایگاه‌های داده خارجی برای ادغام داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته

فصل 8. مدیریت و بهینه‌سازی منابع ذخیره‌سازی

• نظارت بر استفاده از فضای دیسک و استفاده از Data Retention برای کاهش حجم ذخیره‌سازی

• بهینه‌سازی ذخیره‌سازی برای داده‌های طولانی‌مدت و مقیاس‌های بزرگ

• استفاده از ابزارهای فشرده‌سازی داده‌ها برای کاهش حجم ذخیره‌سازی

فصل 9. یکپارچگی با سایر سیستم‌های ذخیره‌سازی

• پیکربندی Splunk برای یکپارچگی با سیستم‌های ذخیره‌سازی ابری مانند AWS S3 یا Google Cloud Storage

• انتقال داده‌ها به سیستم‌های ذخیره‌سازی طولانی‌مدت با استفاده از Archiving

• یکپارچگی با سیستم‌های پایگاه داده خارجی برای ذخیره‌سازی داده‌ها در سیستم‌های SQL/NoSQL

بخش 5. مدیریت Search Head Clustering

فصل 1. مقدمه‌ای بر Search Head Clustering

• تعریف Search Head Clustering و اهمیت آن در محیط‌های Splunk

• مزایای استفاده از Search Head Clustering برای مقیاس‌پذیری و تحمل خطا

فصل 2. طراحی Search Head Cluster

• انتخاب تعداد مناسب Search Headها بر اساس حجم داده‌ها و نیاز به مقیاس‌پذیری

• استراتژی‌های طراحی برای دستیابی به High Availability (HA)

• انتخاب روش مناسب برای تقسیم بار جستجو (Load Balancing)

فصل 3. پیکربندی Search Head Cluster

• نصب و پیکربندی اولیه Search Head Cluster

• پیکربندی Master Node و اضافه کردن Search Heads به Cluster

• تنظیمات مربوط به Configuration Bundle و انتشار آن به Search Heads

• پیکربندی Authentication و SSO (Single Sign-On) برای دسترسی یکپارچه

فصل 4. مدیریت Load Balancing برای Search Heads

• تنظیمات Load Balancer برای توزیع درخواست‌های جستجو به Search Heads

• استفاده از DNS Round Robin برای Load Balancing ساده

• پیکربندی فنی مربوط به مدیریت ترافیک جستجو در محیط‌های بزرگ

فصل 5. نظارت بر سلامت و کارایی Search Head Cluster

• استفاده از Splunk Monitoring Console برای نظارت بر کارایی Search Head Cluster

• شناسایی مشکلات رایج در عملکرد Search Headها و نحوه رفع آن‌ها

• بررسی و تجزیه و تحلیل Logهای مربوط به عملکرد Search Head

• تنظیم هشدارها و گزارش‌ها برای اطلاع از وضعیت سلامت سیستم

فصل 6. استراتژی‌های مدیریت Session Affinity

• مفهوم Session Affinity و چگونگی اعمال آن در Search Head Cluster

• پیکربندی پروکسی‌ها یا Load Balancerها برای مدیریت Session Affinity

• اهمیت حفظ یکپارچگی جلسات جستجو برای کاربران در محیط‌های بزرگ

فصل 7. ارتقاء و نگهداری Search Head Cluster

• مراحل به‌روزرسانی و ارتقاء Search Head Cluster در محیط‌های پیچیده

• بررسی آسیب‌پذیری‌ها و اصلاحات امنیتی برای بهبود امنیت سیستم

• پشتیبان‌گیری و بازیابی تنظیمات Search Head Cluster

• بهینه‌سازی کارایی Search Head Cluster پس از ارتقاء یا تغییرات عمده

فصل 8. استفاده از Search Head Clustering برای مقیاس‌پذیری و افزایش کارایی

• تکنیک‌های بهینه‌سازی جستجو برای کارایی بهتر در Search Head Cluster

• استفاده از Data Model Acceleration و Report Acceleration برای بهبود سرعت جستجو

• ایجاد و مدیریت Splunk Knowledge Objects برای بهینه‌سازی نتایج جستجو

فصل 9. مدیریت مشکلات رایج در Search Head Clustering

• شناسایی مشکلات ارتباطی بین Search Heads

• حل مشکلات مربوط به Configuration Bundle و Replication

• مدیریت مشکلات مربوط به Overload یا ناکامی در تخصیص بار جستجو

بخش 6. مدیریت Indexer Clustering

فصل 1. مفاهیم پایه در Indexer Clustering

• تعریف و اهمیت Indexer Clustering در محیط‌های Splunk

• معرفی اجزای کلیدی Indexer Clustering: Cluster Master، Peer Nodes و Search Head

• نقش Replication و Search Factors در مدیریت داده‌ها

• تفاوت بین Cluster Master و Peer Node و نحوه تعامل آن‌ها

فصل 2. پیکربندی اولیه Indexer Clustering

• نصب و پیکربندی اولیه Cluster Master

• تنظیم و پیکربندی Peer Nodes برای پیوستن به Cluster

• تنظیم اولیه Replication Factor و Search Factor

• آشنایی با تنظیمات متداول برای Data and Search Splitting

فصل 3. مدیریت داده‌های ایندکس‌شده در Clustering

• نحوه ذخیره و توزیع داده‌ها بین Peer Nodes

• پیکربندی Retention Policies برای مدیریت داده‌های قدیمی

• تنظیمات حجم ذخیره‌سازی برای جلوگیری از Overflow

• مدیریت حجم و تعداد داده‌های Replicated

فصل 4. نظارت و مدیریت کارایی Indexer Cluster

• نظارت بر سلامت Peer Nodes و Cluster Master

• ابزارهای مناسب برای نظارت بر عملکرد Cluster

• تحلیل لاگ‌ها و ارزیابی عملکرد Indexer‌ها

• راهکارهای برای بهبود عملکرد Cluster (مانند بارگذاری مجدد و تنظیمات بهینه)

فصل 5. پیکربندی و مدیریت Failover

• آشنایی با Failover Mechanisms در Indexer Clustering

• پیکربندی و آزمون Failover برای اطمینان از دوام داده‌ها

• مدیریت هم‌زمانی داده‌ها برای اطمینان از یکپارچگی داده‌ها

• بازیابی و ترمیم داده‌ها در شرایط Failover

فصل 6. پشتیبانی از ظرفیت و مقیاس‌پذیری

• نحوه افزایش تعداد Peer Nodes برای گسترش ظرفیت

• بهترین شیوه‌ها برای مقیاس‌پذیری در محیط‌های بزرگ

• مدیریت فضای ذخیره‌سازی و استفاده بهینه از منابع

• مقیاس‌پذیری افقی و عمودی برای بهبود عملکرد

فصل 7. نگهداری و رفع مشکلات Indexer Clustering

• استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها در Cluster

• تشخیص مشکلات متداول در Clustering (مانند Replication Issues یا Lost Data)

• مدیریت مشکلات مرتبط با شبکه و هم‌زمانی داده‌ها

• راه‌حل‌ها برای بهبود و رفع مشکلات عملکردی در Cluster

فصل 8. پیکربندی امنیت در Indexer Clustering

• ایمن‌سازی ارتباطات بین Cluster Master و Peer Nodes

• استفاده از TLS/SSL برای ارتباطات رمزنگاری‌شده

• مدیریت دسترسی‌ها و مجوزهای کاربران در محیط Cluster

• نظارت و تنظیمات امنیتی برای جلوگیری از دسترسی غیرمجاز

فصل 9. تست و بهینه‌سازی Indexer Clustering

• شبیه‌سازی سناریوهای Failover برای اطمینان از پایداری

• بهینه‌سازی زمان جستجو و کارایی با استفاده از روش‌های ویژه

• آزمون عملکرد و تست مقیاس‌پذیری در مقیاس بزرگ

• بررسی و تنظیمات بهینه برای کاهش تأخیر در زمان جستجو