Inhalt des Trainings
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Dieses Training richtet sich an Splunk Power User, die Experten in den folgenden Splunk-Themen werden wollen:
Arbeiten mit Zeit:
für Power-User, die Experten im Umgang mit der Zeit in der Suche werden wollen. Die Themen konzentrieren sich auf die Suche und Formatierung der Zeit sowie auf die Verwendung von Zeitbefehlen und die Arbeit mit Zeitzonen.
Statistische Verarbeitung :
Identifizierung und Verwendung von Transformationsbefehlen und Eval-Funktionen zur Berechnung von Statistiken über ihre Daten. Die Themen umfassen Typen von Datenreihen, primäre Transformationsbefehle, mathematische und statistische eval-Funktionen, die Verwendung von eval als Funktion sowie die Befehle Umbenennen und Sortieren.
Werte vergleichen:
Sie lernen, wie man Feldwerte mit eval-Funktionen und eval-Ausdrücken vergleicht. Die Themen konzentrieren sich auf die Verwendung der Vergleichs- und Bedingungsfunktionen des eval-Befehls und die Verwendung von eval-Ausdrücken mit den Befehlen Feldformat und Wo.
Modifizierung von Ergebnissen : Verwendung von Befehlen zur Manipulation der Ausgabe und zur Normalisierung von Daten. Die Themen konzentrieren sich auf spezifische Befehle zur Manipulation von Feldern und Feldwerten, zur Änderung von Ergebnismengen und zur Verwaltung fehlender Daten. Darüber hinaus lernen die Teilnehmer, wie sie spezifische eval-Befehlsfunktionen verwenden können, um Felder und Feldwerte über mehrere Datenquellen hinweg zu normalisieren.
Korrelationsanalyse :
Die Teilnehmer lernen, wie man das gemeinsame Auftreten von Feldern berechnet und Daten aus mehreren Datensätzen analysiert. Die Themen konzentrieren sich auf die Befehle transaction, append, appendcols, union und join.
Erstellen von Wissensobjekten :
Die Teilnehmer lernen, wie sie mit Hilfe der Splunk-Webschnittstelle Wissensobjekte für ihre Suchumgebung erstellen können. Die Themen umfassen die Arten von Wissensobjekten, die Reihenfolge der Suchvorgänge und die Prozesse zur Erstellung von Ereignistypen, Workflow-Aktionen, Tags, Aliases, Suchmakros und berechneten Feldern.
Erstellen von Feldextraktionen :
Sie lernen die Feldextraktion und das Dienstprogramm Field Extractor (FX) kennen. Es wird behandelt, wann bestimmte Felder extrahiert werden und wie der FX verwendet wird, um Regex- und begrenzte Feldextraktionen zu erstellen.
Datenmodelle :
Sie lernen, wie Sie Datenmodelle erstellen und beschleunigen können. Die Themen umfassen Datensätze, den Entwurf von Datenmodellen, die Verwendung des Pivot-Editors und die Beschleunigung von Datenmodellen.
Detail-Inhalte
Working with Time :
Module 1 - Searching with Time
- Understand the _time field and timestamps
- View and interact with the Event Timeline
- Use the earliest and latest time modifiers
- Use the bin command with the _time field
Module 2 - Formatting TIme
- Use various date and time eval functions to format time
Module 3 - Using Time Commands
- Use the timechart command
- Use the timewrap command
Module 4 - Working with Time Zones
- Understand how time and timezones are represented in your data
- Determine the time zone of your server
- Use strftime to correct timezones in results
Statistical Processing :
Module 1 - What is a Data Series
- Introduce data series
- Explore the difference between single-series, multi-series, and time series data series
Module 2 - Transforming Data
- Use the chart, timechart, top, rare, and stats commands to transform events into data tables
Module 3 - Manipulating Data with eval Command
- Understand dthe eval command
- Explore and perform calculations using mathematical and statistical eval functions
- Perform calculations and concatenations on field values
- Use the eval command as a function with the stats command
Module 4 - Formatting Data
- Use the rename command
- Use the sort command
Comparing Values
Module 1 - Using eval to Compare
- Understand the eval command
- Explain evaluation functions
- Identify and use comparison and conditional functions
- Use the fieldformat command to format field values
Module 2 - Filtering with where
- Use the where command to filter results
- Use wildcards with the where command
- Filter fields with the information functions, isnull and isnotnull
Result Modification
Module 1 - Manipulating Output
- Convert a 2-D table into a flat table with the untable command
- Convert a flat table into a 2-D table with the xyseries command
Module 2 - Modifying Result Sets
- Append data to search results with the appendpipe command
- Calculate event statistics with the eventstats command
- Calculate "streaming" statistics with the streamstats command
- Modify values to segregate events with the bin command
Module 3 - Managing Missing Data
- Find missing and null values with the fillnull command
Module 4 - Modifying Field Values
- Understand the eval command
- Use conversion and text eval functions to modify field values
- Reformat fields with the foreach command
Module 5 - Normalizing with eval
- Normalize data with eval functions
- Identify eval functions to use for data and field normalization
Correlation Analysis
Module 1 - Calculate Co-Occurrence Between Fields
- Understand transactions
- Explore the transaction command
Module 2 - Analyze Multiple Data Sources
- Understand subsearch
- Use the append, appendcols, union, and join commands to combine, analyze, and compare multiple data sources
Creating Knowledge Objects
Topic 1 – Knowledge Objects & Search-time Operations
- Understand role of knowledge objects for enriching data
- Define search-time operation sequence
Topic 2 – Creating Event Types
- Define event types
- Create event types using three methods
- Tag event types
- Compare event types and reports
Topic 3 – Creating Workflow Actions
- Identify what are workflow actions
- Create a GET, POST, and search workflow action
- Test workflow actions
Topic 4 – Creating Tags and Aliases
- Describe field aliases and tags
- Create field aliases and tags
- Search with field aliases and tags
Topic 5 – Creating Search Macros
- Explain search macros
- Create macros with and without arguments
- Validate macro arguments
- Use and preview macros at search time
- Create and use nested macros
- Use macros with other knowledge objects
Topic 6 – Creating Calculated Fields
- Explain calculated fields
- Create a calculated field
- Use a calculated field in search
Creating Field Extractions
Module 1 - Using the Field Extractor
- Understand types of extracted fields and when they are extracted
- Explore the Splunk Web Field Extractor (FX)
Module 2 - Creating Regex Field Extractions
- Identify basics of regular expressions (regex)
- Understand the regex field extraction workflow
- Edit regex for field extractions
Module 3 - Creating Delimited Field Extractions
- Identify delimited field values in event data
- Understand the delimited field extraction workflow
Data Models
Module 1 - Introducing Data Model Datasets
- Understand data models
- Add event, search, and transaction datasets to data models
- Identify event object hierarchy and constraints
- Add fields based on eval expressions to transaction datasets
Module 2 - Designing Data Models
- Create a data model
- Add root and child datasets to a data model
- Add fields to data models
- Test a data model
- Define permissions for a data model
- Upload/download a data model for backup and sharing
Module 3 - Creating a Pivot
- Identify benefits of using Pivot
- Create and configure a Pivot
- Visualize a Pivot
- Save a Pivot
- Use Instant Pivot
- Access underlying search for Pivot
Module 4 - Accelerating Data Models
- Understand the difference between ad-hoc and persistent data model acceleration
- Accelerate a data model
- Describe the role of tsidx files in data model acceleration
- Review considerations about data model acceleration
Trainings Übersicht
Rabatte, Aktionen und Förderungen
English language trainings
Lighthouse Expert Series
Lernformen
Feedback
Garantie
Hotels
Restaurants
Microsoft
Microsoft Office
ITIL
Red Hat
Cisco
VMware
Citrix
Unix Linux
Amazon AWS
Oracle
AutoCAD
IBM
Hewlett Packard Enterprise (HPE)
Google
Salesforce
AI – Artificial Intelligence
Automatisierung
Cloud Computing
Grafik
IT-Management
Development
Security
Netzwerk
Data Science
Soft Skills
Video Based Trainings
Nachhaltigkeit
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