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Objectifs pédagogiques

  • Utiliser Splunk pour collecter, analyser et générer des rapports sur les données
  • Enrichir les données opérationnelles à l'aide de recherches et de flux
  • Créer des alertes en temps réel
  • Intégrer des graphiques avancés
  • Maîtriser les bons réflexes d'exploitation de Splunk
  • Améliorer l'exploitation de données avec Splunk
  • Comprendre les obligations légales en matière de conservation des données
  • Connaître la démarche d'une analyse de log
  • Appréhender la corrélation et l'analyse avec Splunk.

Niveau requis

Avoir des connaissances de base en systèmes et réseaux ainsi qu'en gestion de données.

Public concerné

Administrateurs systèmes et réseaux, architectes systèmes et réseaux, Data Analysts, Data Scientists et/ou consultants Big Data.

Programme

Introduction et mise en place de l'environnement des Labs

  • Rappel sur les principes du Big Data
  • Mise en place d'une méthodologie / stratégie d'exploitation de données
  • Principe de vectorisation des données
  • Les KPI comme unité de mesure
  • Bonnes pratiques de déploiement
  • Déploiement avancé
    • Sécurité
    • Clustering
    • Capacity planning
    • Modèle en château
  • Le Machine Learning et Splunk
  • Déploiement de Splunk sous Windows
  • Indexer des fichiers et des répertoires :
    • Via l'interface Web
    • Via le CLI
    • Par des fichiers de configuration...
  • Remonter les logs et données via des :
    • Ports réseau
    • Scripts
    • Entrées modulaires
  • Mise en oeuvre de l'expéditeur universel (Universal Forwarder)
  • Capacity Management

Prise en main de Splunk

  • Exécuter des recherches de base
  • Créer des rapports
  • Créer des tableaux croisés dynamiques
  • Les tableaux de bord et l'intelligence opérationnelle
  • Les types de graphes

Exploration de données

  • Requêtes de SPL, opérateurs booléens et commandes
  • Recherches à l'aide de plages de temps
  • Corrélation d'évènements

Application Splunk

  • Installer une application existante issue de Splunk ou d'un tiers
  • Ajouter des tableaux de bord et recherches à une application
  • Tableaux de bord interactifs
  • Automatisation du reporting
  • Développement d'applications Splunk

Modèles de données

  • Les expressions régulières
  • Optimiser la performance de recherche
  • Données et notion de Pivot
  • Introduction à l'administration des données
  • Les catégories d'entrées
  • Configuration du Forwarder
  • Gestion des Forwarders
  • Surveiller les entrées
  • Entrées réseaux et scriptées
  • Entrées "agentless"
  • Métriques
  • Manipulation des données brutes
  • Prise en charge des objets de connaissances

Types d'alertes

  • Conditions surveillées
  • Etude de cas
  • Plan de réponses aux alertes
  • Méthodologie de priorisation et traitement des alertes
  • Splunk pour :
    • Les SOC (Security Operation Centers)
    • L'analyse de données
  • Splunk et Business Analysis

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