In diesem Abschnitt behandeln wir das Erstellen von Datenansichten, das Konfigurieren von Bereichen und die Verwaltung gespeicherter Objekte in Kibana.

In diesem Abschnitt befassen wir uns mit Kibana Discover, um Daten zu analysieren, KQL-Abfragen zu erstellen und Suchanfragen zu speichern – für einen effizienten Datenabruf und die Wiederverwendung von Daten.

In diesem Abschnitt behandeln wir die Visualisierungstools von Kibana wie Lens, Canvas und Karten für die interaktive Darstellung von Daten.

In diesem Abschnitt befassen wir uns mit TSVB für die Echtzeit-Datenvisualisierung und konzentrieren uns dabei auf Anmerkungen, Aggregationen und Anpassungsmöglichkeiten zur Verbesserung der Zeitreihenanalyse.

In diesem Abschnitt befassen wir uns mit der Erkennung von Anomalien in Zeitreihendaten, der entitätsorientierten Analyse und der Konfiguration von Warnmeldungen mithilfe der Machine-Learning-Tools von Kibana, um bessere Einblicke in die Daten zu gewinnen und Probleme proaktiv zu lösen.

In diesem Abschnitt befassen wir uns mit der Visualisierung von Diagrammen in Elasticsearch, um Zusammenhänge zwischen Datenpunkten aufzudecken. Dabei konzentrieren wir uns auf das Erstellen, Anpassen und die Fehlerbehebung bei Diagrammen für Anwendungen wie Betrugserkennung und Empfehlungen.

In diesem Abschnitt befassen wir uns mit der Erstellung von Dashboards zur effektiven Visualisierung und Analyse von Daten.

In diesem Abschnitt befassen wir uns mit den Grundlagen von ES|QL und fortgeschrittenen Kibana-Konzepten, um die Effizienz bei der Datenabfrage, -visualisierung und -analyse durch praktische Fertigkeiten und strukturierte Arbeitsabläufe zu steigern.

In diesem Abschnitt befassen wir uns mit der Query DSL für die präzise Datenabfrage und die Erstellung komplexer Abfragen, wobei wir uns auf die Boolesche Logik, RBAC und Watcher-Konfigurationen konzentrieren, um die Datenverwaltung und -sicherheit zu verbessern.