Splunk Advanced Power User Fast Start – SPL-PUA

Dieses praxisorientierte Seminar richtet sich an Power-User die ihre Fähigkeiten in Datenabfragen, Mehrwertdaten-Analyse, Lookups und der Dashboard-Entwicklung gezielt ausbauen möchten. Die Teilnehmenden lernen, wie sie komplexe Daten effizient auswerten, Suchprozesse beschleunigen und Dashboards im Dashboard Studio nach modernen Best Practices gestalten.
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Search Experts Knowledge Managers
Fundierte Kenntnisse in den folgenden Bereichen:
  • Funktionsweise von Splunk
  • Knowledge Objects
  • Lookups
  • Erstellen von Suchabfragen
  • Erstellen von Berichten und Datenmodellen
  • Anforderungen an die Datenstruktur für Visualisierungen
  • Definition des Dashboards

Was werden Sie in diesem Training erlernen?

Für Power-User, die Expert*innen für die Suche und Bearbeitung von Mehrwertdaten werden möchten.
Die Themen konzentrieren sich auf die Verwendung von Mehrwert-Auswertungsfunktionen und Mehrwertbefehlen zum Erstellen, Auswerten und Analysieren von Mehrwertdaten.

Für Power-User, die lernen möchten, wie sie Lookups und Untersuchen verwenden können, um ihre Ergebnisse zu verbessern.
Die Themen konzentrieren sich auf Lookup-Befehle und untersuchen, wie Untersuchen verwendet werden können, um Daten aus mehreren Quellen zu korrelieren und zu filtern.

Für Power-User, die die Suchleistung verbessern möchten.
Die Themen umfassen, wie Suchmodi die Leistung beeinflussen, wie eine effiziente Basissuche erstellt wird, wie Berichte und Datenmodelle beschleunigt werden können und wie der Befehl „tstats“ verwendet wird, um Daten schnell abzufragen.

Für Wissensmanager, die Lookups verwenden möchten, um ihre Suchumgebung zu verbessern.
Die Themen umfassen eine Einführung in die verschiedenen Lookup-Typen, das Hochladen und Definieren von Lookups, das Erstellen automatischer Lookups und die Verwendung erweiterter Lookup-Optionen. Darüber hinaus lernen die Teilnehmer, wie sie Lookup-Inhalte in der Suche überprüfen und Best Practices für Lookups anwenden können.

Für Power-User, die Best Practices für die Erstellung von Dashboards im Dashboard Studio lernen möchten.
Der Schwerpunkt liegt auf der Dashboard-Erstellung, einschließlich Prototyping, Dashboard-Definition, Layout-Typen, Hinzufügen von Visualisierungen und dynamischer Farbgebung.

Für Power-User, die Best Practices für die Erstellung von Dashboards im Dashboard Studio lernen möchten.
Der Schwerpunkt liegt auf der Erstellung von Eingaben, Kettensuchen, Ereignis-Anmerkungen und der Verbesserung der Dashboard-Leistung. 

Agenda

Module 1 : Leveraging Lookups and Subsearches (SSC)
Topic 3 – Improving Performance
Identify performance improvement methods
Use tstats and accelerated data models
Create chain searches
Set defaults
Topic 2 – Adding Inputs
Identify types of inputs
Describe how inputs work
Create a dynamic input
Add cascading inputs
Topic 1 – Selecting a Data Source
Identify dataSources stanza fields
Name search types
Use a secondary data source
Modules 06 : Dynamic Dashboards (SSC)
Topic 3 – Use Dynamic Coloring
Describe dynamic coloring
Contrast visualization types
Set global time range parameters
Apply dynamic coloring
Topic 2 – Create a Prototype
Describe dashboard workflows
Compare layout types
Identify layout fields
Add visualizations
Topic 1 – Dashboard Framework
Describe the dashboard definition
Compare classic and dashboard studio dashboards
Use dashboard best practices
Manage views
Use dashboard best practices
Module 05 : Intro To Dashboards (SSC)
Topic 6 – Best Practices for Lookups
Various best practices for using lookups
Topic 5 – KV Store Lookups
Introduce KV Store lookups
Configure KV Store lookups
Compare file-based CSV lookups to KV Store lookups
Topic 4 – External Lookups
Understand external lookups
Explore the default lookups, external_lookup.py
Configure external lookups
Topic 3 – Geospatial Lookups
Understand geospatial lookups and KMZ/KML files
Add and define a geospatial lookup
Topic 2 – Creating Lookups
Use file-based lookups at search time
Create (upload, define, configure) a lookup
Use an automatic lookup at search
Topic 1 – What is a Lookup?
Define a lookup ad the default lookup types
Lookups and the search-time operation sequence
Module 04 : Enriching Data With Lookups (SSC)
Topic 4 – Using the tstats Command
Explore the tstats command
Search acceleration summaries with tstats
Search data models with tstats
Compare tstats and stats
Topic 3 – Data Model Acceleration
Understand data model acceleration
Accelerate a data model
Use the datamodel command to search data models
Topic 2 – Report Acceleration
Define acceleration and acceleration types
Understand report acceleration and create an accelerated report
Reveal when and how report acceleration summaries are created
Search against acceleration summaries
Topic 1 – Optimizing Search
Understand how search modes affect performance
Examine the role of the Splunk Search Scheduler
Review general search practices
Module 03 : Search Optimization (SSC)
Topic 3 – Evaluating Multivalue Fields
Topic 2 – Creating Multivalue Fields
Creating multivalue fields with the makemv command and the split function of the eval command
Topic 1 – What are Multivalue Fields?
Understand multivalue fields
Define self-describing data
Understand how JSON data is handled in Splunk
Use the spath command to interpret self-describing data
Use mvzip and mvexpand commands to manipulate multivalue fields
Convert single-value fields to multivalue fields with specific commands and functions
Module 02 : Multivalue Fields (SSC)
Topic 3 – Using the return Command
Use the return command to pass values from a subsearch
Compare the return and fields commands
Topic 2 – Adding a Subsearch
Define subsearch
Use subsearch to filter results
Identify when to use subsearch
Understand subsearch limitations and alternatives
Topic 1 – Using Lookup Commands
Understand lookups
Use the inputlookup command to search lookup files
Use the lookup command to invoke field value lookups
Use the outputlookup command to create lookups
Invoke geospatial lookups in search
Topic 4 – Comparing Temporary versus Persistent Fields
Differentiate between temporary and persistent fields
Create temporary fields with the eval command
Extract temporary fields with the erex and rex commands
Topic 5 – Enriching Data
Understand how fields from lookups, calculated fields, field aliases, and field extractions enrich data
  • Group Exercise: Review Architecting on AWS core best practices
  • Lab 1: Securing Amazon S3 VPC Endpoint Communications
  • Group Exercise: Review Architecting on AWS core best practices
  • AWS Organizations for multi-account access and permissions
  • AWS SSO to simplify access and authentication across AWS accounts and third-party services
  • AWS Control Tower
  • Permissions, access, and authentication
  • Group Exercise: Review Architecting on AWS core best practices
  • Lab 1: Securing Amazon S3 VPC Endpoint Communications
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Dauer 3 Tage
Trainingssprache Deutsch
Nicht verfügbar

3.000,00 €

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