Отчеты и автоматизация Splunk с моделями данных

Организации ежедневно генерируют огромные объемы машинных данных, но для быстрого извлечения значимых выводов требуется структурированный анализ. Этот текстовый курс проведет вас через процесс структурирования необработанных данных и автоматизации отчетов с использованием мощных функций модели данных Splunk. К концу этого курса вы перейдете от написания ручных, ресурсоемких поисковых запросов к разработке оптимизированных моделей данных, которые обеспечивают автоматизированные отчеты и чистые панели. Вы узнаете, как сопоставлять поля, использовать интерфейс Pivot и согласовывать данные с современными отраслевыми стандартами для ускорения отчетности. Что вы узнаете: Понимание основных концепций поиска Splunk и основ структуры данных; Разработка и настройка надежных моделей данных Splunk для организации сложных наборов данных. Автоматизация текущих отчетов для экономии времени и сокращения нагрузки на ручной поиск. Создание структурированных панелей с использованием моделей и инструмента Pivot без написания сложного кода. Применение Концепции общей информационной модели для обеспечения согласованности и оптимизации данных; Практика написания оптимизированных запросов языка обработки поиска для эффективного извлечения данных. Курс начинается с основной терминологии и механики моделирования данных, а затем переходит к практическим письменным сценариям создания осей, планирования отчетов и структурирования панелей. Он предназначен для начинающих, аналитиков данных и системных администраторов, не знакомых с моделями данных Splunk, без предварительного опыта администрирования. Прочитайте структурированные модули, чтобы начать автоматизировать рабочие процессы Splunk уже сегодня.