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Apostila e wiki do curso de Elastic Stack self-managed, em que o Elastic Stack é instalado e operado diretamente em servidores Linux. O curso percorre todo o ciclo: instalação e configuração do cluster, consultas, gerenciamento de índices, ingestão de dados, visualização no Kibana, machine learning, observabilidade, segurança e busca com IA.
Profissionais de infraestrutura, SRE/DevOps, dados, observabilidade e segurança que vão implantar, operar ou consumir dados do Elastic Stack. Não é preciso conhecer o Elastic Stack de antemão: os conceitos são apresentados do zero e aplicados em laboratórios práticos a cada capítulo.
Um ambiente completo do Elastic Stack em uma única máquina Linux: um cluster Elasticsearch com 3 nodes, o Kibana, o Logstash, o Elastic Agent com Fleet Server e o APM Server. Sobre esse ambiente você vai consultar e agregar dados, configurar mapeamentos e ciclo de vida de índices, montar pipelines de ingestão, criar dashboards e jobs de machine learning, instrumentar uma aplicação, investigar alertas de segurança e fazer buscas semânticas.
Todos os comandos, arquivos de configuração e telas desta apostila foram escritos para as versões abaixo.
| Componente | Versão |
|---|---|
| Elastic Stack (Elasticsearch, Kibana, Logstash, Elastic Agent, APM Server) | 9.4.0 |
| Forma de instalação | Pacotes tar.gz extraídos em /opt/elastic, executados pelo usuário elastic
|
| Item | Especificação |
|---|---|
| Sistema operacional | Ubuntu Server 22.04 ou 24.04 LTS |
| Memória | 21 GB disponíveis: 4 GB de heap por node do Elasticsearch (12 GB no total), 2 GB para o Logstash e margem para os agentes e o sistema operacional |
| Disco | 300 GB disponíveis |
| Rede | Acesso à internet para baixar os pacotes e os datasets |
| Elasticsearch | 3 instâncias na mesma máquina, com portas HTTP 9200, 9201 e 9202 |
| Kibana | Porta 5601 |
O capítulo de Search conecta o cluster ao Elastic Inference Service pelo Cloud Connect, o que exige uma conta na Elastic Cloud (criada durante o laboratório).
- Siga os capítulos na ordem na primeira vez: cada laboratório parte do ambiente deixado pelo anterior.
- Cada capítulo tem a mesma estrutura: teoria (seções numeradas) e laboratórios com passo a passo, comandos e verificação do resultado.
- Os comandos de shell e os arquivos de configuração podem ser copiados direto da apostila.
| Símbolo | Significado |
|---|---|
| Bloco de código com comandos de shell | Executado no terminal da máquina do laboratório |
sudo -u elastic ... |
Comando executado como o usuário elastic, dono das instalações |
GET /_cluster/health |
Requisição feita no Console (Dev Tools) do Kibana |
| Nº | Capítulo | O que você aprende |
|---|---|---|
| 00 | Home (esta página) | Apresentação, versões, ambiente e índice |
| 01 | 01 ‐ Introdução ao Elastic Stack | História, produtos do Elastic Stack, licenças e subscrições, conceitos fundamentais |
| 02 | 02 ‐ Instalação e Configuração do Elastic Stack | Arquitetura do Elasticsearch, ajustes do sistema operacional, instalação do cluster com 3 nodes e do Kibana, heap, parada e reinício dos nodes, ferramentas de linha de comando e API _cat
|
| 03 | 03 ‐ Explorando os Dados ‐ Query DSL | CRUD, bulk, paginação e ordenação, tipos de consulta, filtros e agregações |
| 04 | 04 ‐ Entendendo Índice, Shards e Segments no Elasticsearch | Índices, shards e segments, alocação e roteamento de shards, awareness, filtros, arquitetura hot-warm-cold e capacity planning |
| 05 | 05 ‐ Procedimentos ILM | Fases e actions do ILM, rollover, policies com hot, warm e cold, resolução de erros, gerenciamento pelo Kibana e boas práticas |
| 06 | 06 ‐ Index Settings ‐ Entendendo Mapping, Analyzers e Aliases | Mappings, dynamic templates, analyzers, normalizers, aliases e index e component templates |
| 07 | 07 ‐ Ingestão de Dados no Elasticsearch | Beats, Elastic Agent e Fleet Server, Logstash com JDBC e CSV, Centralized Pipeline Management e ingest pipelines |
| 08 | 08 ‐ Kibana (Visualização de dados e Gerenciamento da Stack) | Discover, dashboards, Canvas, Maps, machine learning, Dev Tools, Stack Management, usuários e roles, Stack Monitoring, alertas e regras |
| 09 | 09 ‐ Observabilidade | Logs, Infrastructure, APM, Synthetics, User Experience, alertas e Cases; instalação do APM Server e instrumentação de uma aplicação Django |
| 10 | 10 ‐ Security | Elastic Security (SIEM, Endpoint, regras de detecção, Attack Discovery, Threat Intelligence, Workflows e Cases), MITRE ATT&CK e investigação com Timeline |
| 11 | 11 ‐ Search | BM25, embeddings, ELSER, E5, semantic_text, busca híbrida com RRF, RAG, Cloud Connect e EIS, AI Assistant, Agent Builder e Playground |
- Documentação da Elastic: elastic.co/docs
- Instalação self-managed: elastic.co/docs/deploy-manage/deploy/self-managed
- Notas de versão: elastic.co/docs/release-notes
- Downloads: elastic.co/downloads
Material didático da BKTech. Elasticsearch, Kibana, Logstash, Beats e Elastic Agent são marcas da Elastic N.V.