Splunkナレッジマネージャー: データフィールドとモデル

Splunkの膨大な量のマシンデータを適切に整理せずにナビゲートすることは困難な場合があります。このコースでは、Splunkナレッジマネジメントの基本的な概念と実践を紹介し、データに構造と意味をもたらすことを可能にします。 このコースを修了すると、非構造化ログデータを実用的な洞察に変換できるようになり、Splunk環境をより効率的で、高性能で、ユーザーフレンドリーにすることができます。分析のためにデータを準備し、外部コンテキストでデータを強化し、高度な分析を可能にする堅牢なデータモデルを作成するスキルを習得します。 学習内容: * Splunkにデータがどのように取り込まれるか、およびソースタイプの役割を理解する。 * さまざまな方法を使用して、生のイベントデータからカスタムフィールドを定義および抽出する。 * ルックアップテーブルを設定および利用して、外部データでイベントを強化する。 * 分析用の構造化データセットを作成するためにSplunkデータモデルを設計および実装する。 * 検索コマンドを記述せずに、Pivotエディターを活用してデータモデルを探索および視覚化する。 * データモデルとレポートを効果的に高速化することで、検索とレポートのパフォーマンスを最適化する。 * 長期的な使いやすさとガバナンスのために、ナレッジオブジェクトの維持と整理を実践する。 このコースでは、データソースの理解から洗練されたデータモデルの構築、検索の最適化まで、Splunkナレッジマネジメントの基本的な概念を段階的にガイドします。実践的な例と演習を通じてこれらの概念を適用する方法を学びます。 このコースは、Splunkの経験がない初心者向けに設計されています。Splunk環境内でデータを効果的に管理するために必要なすべてを学びます。 今日から熟練したSplunkナレッジマネージャーになるための旅を始めましょう。