Plano de ensino

Curso: : Elastic Stack

Instrutor: : Flávio Antonio Pittorri.

Objetivo geral:  proporcionar a capacitação necessária para os alunos implementarem os respectivos projetos através de customizações no ambiente Kibana da plataforma Elastic Stack, de acordo com suas demandas. Os setores com necessidade de monitoramento e controle rígido dos seus processos, compartilhamento de informações, performances analíticas e similares, podem ser os grandes beneficiários no aprendizado desta ferramenta. Com isto em mente, transmitir as informações e conhecimentos necessários para introduzir o aluno ao universo do Elastic Stack será o principal objetivo deste treinamento

Ementa: 

1. Introdução
2. Elastic Stack: Search, Observe, Protect!
3. Termos e conceitos gerais
4. Contextualização
5. Elastic Stack – Componentes e funcionalidades
6. Uma stack, três soluções
7. Estrutura física e lógica do Elasticsearch
8. Ambiente de operação do Elastic Stack
9. Kibana
10. Agregações
11. Importação de dados
12. O ambiente ELKaaS disponível na Cloud
13. Laboratórios

Instrumentos que o aluno deverá providenciar: Computador com Windows, com acesso à Internet, a rede Flex Skynet e a plataforma ZOOM.

O FIT providenciará: 

• A criação do link do ZOOM e o envio por e-mail aos alunos inscritos.
• Criação dos usuários Treino_01, Treino_02, … Treino_nn na plataforma Elastic Stack (ELKaaS).
• Criação do ambiente de testes no Box onde conterá os dados necessários para os laboratórios e que serão compartilhados para os alunos.

Metodologia: metodologia Ativa, por meio do método: Aprendizagem baseada em problemas. Nos tópicos teóricos, a aula será dividida em 2 partes: a primeira explanativa e a segunda exercícios na plataforma edX. Nos tópicos práticos cada aula será dividida em 3 partes: na parte inicial serão apresentados os conceitos teóricos do tópico em questão, na segunda parte será demonstrado o assunto na plataforma Elastic Stack e a terceira parte será composta de exercícios práticos na própria ferramenta Elastic Stack.

Processo Avaliativo: os exercícios teóricos e práticos durante o decorrer do curso, tanto na plataforma edX, quanto na platoforma Elastic Stack. Os exercícios práticos têm objetivos e podem ser validados através da execução das implementações feitas pelo aluno, criando evidências na própria plataforma Elastic Stack. Todos os resultados poderão ser verificados pelo próprio aluno, nas respectivas plataformas. Ao final do curso, cada aluno deverá propor a implementação de uma customização simples na ferramenta Kibana para monitorar/solucionar um problema real ou fictício relacionado a sua área de trabalho. O Laboratório será monitorado pelo instrutor que avaliará a participação e o interesse do aluno na aplicação da ferramenta, contudo, não terá participação na nota final do aluno.

Adicionalmente, o aluno poderá avaliar o curso e o instrutor no link: https://forms.office.com/Pages/ResponsePage.aspx?id=4GkOPzjrsk607lKRlxnTHkTkcxgO8aBLvX74utmNJ95URUZSQzlTTVdISFZDQ1dSQVNXSUhWWVc3Qi4u

Bibliografia básica

[1] Dicio: https://www.dicio.com.br/

[2] Elastic, história: https://www.elastic.co/pt/about/history-of-elasticsearch#2018

[3] Wikipedia, Log: https://en.wikipedia.org/wiki/Logging_(software)

[4] Wikipedia, Agent: https://pt.wikipedia.org/wiki/Agente_de_software#:~:text=programa%20de%20computador%20que%20pode,sem%20a%20direta%20supervis%C3%A3o%20humana.

[5] Wikipedia, Bot: https://en.wikipedia.org/wiki/Internet_bot

[6] Wikipedia, Web Crawler: https://en.wikipedia.org/wiki/Web_crawler

[7] Manual de Comunicação do Secom, Ingest: https://www12.senado.leg.br/manualdecomunicacao/glossario/ingest

[8] Wikipedia, Metrics: https://en.wikipedia.org/wiki/Metric

[9] AWS Amazon, Observability: https://aws.amazon.com/pt/products/management-andgovernance/use-cases/monitoring-and-observability/?whats-newcards.sort-by=item.additionalFields.postDateTime&whats-newcards.sort-order=desc&blog-posts-cards.sortby=item.additionalFields.createdDate&blog-posts-cards.sort-order=desc

[10] Wikipedia, Analytics: https://en.wikipedia.org/wiki/Analytics

[11] Wikipedia, APM: https://en.wikipedia.org/wiki/Application_performance_management

[12] Wikipedia, Machine Learning: https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning

[13] Wikipedia, REST, RESTful: https://en.wikipedia.org/wiki/Representational_state_transfer

[14] Wikipedia Deploy: https://en.wikipedia.org/wiki/Software_deployment

[15] Wikipedia, OLTP: https://pt.wikipedia.org/wiki/OLTP

[16] Wikipedia, OLAP: https://pt.wikipedia.org/wiki/OLAP

[17] Canaltech: https://canaltech.com.br/business-intelligence/o-que-significa-oltp-eolap-na-pratica/

[18] Datawarehouse: https://datawarehouseinfo.com/sql-vs-nosql-which-database-approachis-better/

[19] K21Academy: https://k21academy.com/dba-to-cloud-dba/nosql-database-service-inoracle-cloud/#Oracle_NoSQL_Migrator

[20] Wikipedia, Indexação: https://en.wikipedia.org/wiki/Subject_indexing

[21] JSON site: https://www.json.org/json-en.html

[22] Wikipedia, Motor de busca: https://pt.wikipedia.org/wiki/Motor_de_busca

[23] Elastic: https://www.elastic.co/pt/

[24] Elastic, Pricing: https://www.elastic.co/pricing/

[25] Elastic, Logsatsh input plug-ins: https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/input-plugins.html

[26] Elastic, Logstash output plug-ins: https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/output-plugins.html

[27] Elastic, Beats: https://www.elastic.co/beats/

[28] RESTful API: https://www.restapitutorial.com/

[29] Mozila Web HTTP Methods: https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods