Detail kurzu

Using SignalFlow in Splunk Observability Cloud (AURSAPI)

EDU Trainings s.r.o.

Popis kurzu

Tento 2denní kurz (trvá 9 hodin) je zaměřen na inženýry SRE, ITOps a DevOps, kteří jsou zodpovědní za implementaci a údržbu řešení pozorovatelnosti pro monitorování infrastruktury a aplikací. V tomto pokročilém technickém kurzu se naučíte používat SignalFlow – analytický jazyk používaný ve Splunk Observability Cloud. SignalFlow je programovací jazyk používaný k definování grafů, navigátorů a detektorů a pro složitější manipulaci s daty. Použijte SignalFlow k vývoji vizualizací a detektorů, které jsou specifičtější a znovu použitelné, než je možné pomocí samotného uživatelského rozhraní. Vytvoříte funkce pro analýzu dat a pro začlenění prvků z knihovny kódu Observability Cloud.
Obsah obsažený v tomto kurzu je nezbytný pro správu zdrojů Observability Cloud jako kódu pomocí REST API, Terraform nebo jiného řešení contentas-code. Naučte se koncepty a aplikujte znalosti prostřednictvím demonstrací, diskusí a praktických aktivit. Psaní vašeho prvního programu SignalFlow
Práce s datovými toky v cloudu Splunk Observability
Streamování agregací, transformací a výpočtů
Detekce a upozornění v SignalFlow
Pokročilá detekce a manipulace se streamy
SignalFlow REST API

Obsah kurzu

Modul 1 – Napsání vašeho prvního programu SignalFlow

Zjistěte, kde se v Splunk Observability Cloud používá SignalFlow
Vytvářejte grafy pomocí SignalFlow místo nástroje Plot Builder
Dotaz na data streamování
Přidejte filtry k dotazům na streamovaná data
Kombinujte filtry s a nebo ne

Modul 2 – Práce s datovými toky v cloudu Splunk Observability

Popište základy objektů Data Stream
Použijte agregační funkce k analýze datových proudů
Aplikujte transformace na streamovaná data
Při dotazování na streamovaná data změňte rozlišení, souhrny a zásady extrapolace

Modul 3 – Streamové agregace, transformace a výpočty

Použijte kombinování operátorů na streamech
Pracujte na datových tocích s chybějícími daty
Pomocí metody map() můžete upravit nebo vyloučit hodnoty ve streamu
Popište přiřazení proměnných v SignalFlow
Rozlišujte mezi funkcemi a metodami SignalFlow
Popište a používejte funkce SignalFlow, které mají ekvivalentní metody

Modul 4 – Detekce a varování v SignalFlow

K monitorování streamu použijte funkci detect().
Použijte srovnání k vytvoření booleovských proudů
Vytvářejte konstantní proudy a používejte je vhodně
Určete různé podmínky „zapnuto“ a „vypnuto“ pro blok detekce
Identifikujte dobu trvání výskytu ve streamovaných datech
Porovnejte toky pomocí různých prahových hodnot pro různé MTS
Vytvořte pravidla výstrah, která budou v souladu s detektory

Modul 5 – Pokročilá detekce a manipulace se streamy

Práce s vlastnostmi a rozměry v SignalFlow
Porovnejte hodnoty pomocí více prahových hodnot a výchozí hodnoty
Používejte vestavěné funkce knihovny
Používejte podmíněné, seznamové a další funkce podobné Pythonu
Zapisujte opakovaně použitelné funkce v SignalFlow
Napište plot-builder kompatibilní SignalFlow

Modul 6 – SignalFlow REST API

Vysvětlete dostupná rozhraní API SignalFlow a běžné případy použití
Spusťte program SignalFlow pomocí HTTP API
Popište formát dat vrácený rozhraním HTTP API
Vysvětlete, jak se Terraform používá ke správě zdrojů monitorování infrastruktury v cloudu Splunk Observability Cloud
Vytvářejte detektory a pravidla výstrah pomocí REST API
Certifikát Na dotaz.
Hodnocení




Organizátor