Elastic Observability - Logs, Metriken und Monitoring
Ziele der Schulung
In dieser 2-tägigen Schulung "Elastic Observability - Logs, Metriken und Monitoring" erhalten Sie einen umfassenden Einstieg in Observability und Logmanagement mit Elasticsearch. Sie lernen, wie Logs, Metriken und strukturierte Daten erfasst, verarbeitet und analysiert werden. Der Schwerpunkt liegt auf Datenmodellierung mit dem Elastic Common Schema, Ingest Pipelines sowie modernen Ingestion-Technologien wie Beats und Fleet. Zusätzlich werden Data Streams, Lifecycle Management und Visualisierungskonzepte behandelt. Nach dem Training sind Sie in der Lage, Observability-Daten strukturiert aufzubereiten und systematisch auszuwerten.
Zielgruppe Seminar
- Entwickler
- DevOps-Ingenieure
- IT-Security-Teams
Voraussetzungen
Für eine optimale Teilnahme am Kurs empfehlen wir folgende Vorkenntnisse:
- Grundkenntnisse in Elasticsearch und Linux
Lernmethodik
Die Schulung bietet Ihnen eine ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis in einer erstklassigen Lernumgebung. Profitieren Sie vom direkten Austausch mit unseren projekterfahrenen Trainern und anderen Teilnehmern, um Ihren Lernerfolg zu maximieren.
Seminarinhalt
Grundlagen der Observability-Architektur
- Überblick Elastic Observability Stack
- Konzepte von Logs, Metrics und strukturierten Daten
- Rolle von Elasticsearch in Observability-Architekturen
- Datenfluss im Observability-Kontext
Datenmodellierung & Strukturierung
- Dokumente, Indizes und Datenorganisation
- Datentypen und Mapping-Konzepte
- Zeitreihendaten und deren Besonderheiten
- Strukturierte Datenmodelle für Observability
Elastic Common Schema (ECS)
- Konzept und Zielsetzung von ECS
- Standardisierung von Observability-Daten
- Vorteile konsistenter Datenmodelle
- Einordnung in Logging- und Monitoring-Architekturen
Ingest Pipelines & Datenverarbeitung
- Aufbau und Funktionsweise von Ingest Pipelines
- Prozessoren zur Datenverarbeitung
- Transformation und Normalisierung von Daten
- Verarbeitung eingehender Logdaten
Log-Ingestion & Agenten
- Einführung in Logstash
- Beats als Lightweight Data Shipper
- Elastic Agent & Fleet Konzept
- Zentralisierte Verwaltung von Datenquellen
Indexstrukturen & Data Streams
- Index- und Template-Konzepte
- Data Streams im Observability-Kontext
- Strukturierung von Zeitreihendaten
- Optimierte Speicherung von Logdaten
Datenlebenszyklus & Management
- Index Lifecycle Management (ILM)
- Retention- und Archivierungskonzepte
- Datenvolumen- und Speicheroptimierung
- Lebenszyklussteuerung von Observability-Daten
Suche & Analyse von Observability-Daten
- Query-Konzepte für Logdaten
- Aggregationen und Analysefunktionen
- Korrelation von Ereignissen
- Zeitbasierte Analyseansätze
Visualisierung & Dashboards
- Aufbau von Observability-Dashboards
- Visualisierung von Logs und Metriken
- Strukturierung von Analyseansichten
- Nutzung von Dashboards für Monitoring
Monitoring & Systemüberblick
- Überwachung von Systemzuständen
- Metriken und Performanceindikatoren
- Status- und Fehleranalyse
- Grundlagen des Alertings
Datenmanagement & Betrieb
- Indexverwaltung im Observability-Kontext
- Backup- und Restore-Konzepte
- Datenpflege und Konsistenz
- Betriebsrelevante Verwaltungsaufgaben
Troubleshooting & Analyse
- Fehleranalyse in Observability-Systemen
- Nutzung von Logs zur Ursachenanalyse
- Identifikation von Performanceproblemen
- Best Practices für Betriebsstabilität
Open Badge für dieses Seminar - Ihr digitaler Kompetenznachweis

Durch die erfolgreiche Teilnahme an einem Kurs bei IT-Schulungen.com erhalten Sie zusätzlich zu Ihrem Teilnehmerzertifikat ein digitales Open Badge (Zertifikat) – Ihren modernen Nachweis für erworbene Kompetenzen.
Ihr Open Badge ist jederzeit in Ihrem persönlichen und kostenfreien Mein IT-Schulungen.com-Konto verfügbar. Mit wenigen Klicks können Sie diesen digitalen Nachweis in sozialen Netzwerken teilen, um Ihre Expertise sichtbar zu machen und Ihr berufliches Profil gezielt zu stärken.
Übersicht: Elasticsearch Schulungen Portfolio
Seminare kurz vor der Durchführung
| 15.06. - 16.06.2026 | Hamburg | ||
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