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일래스틱 스택 6 입문 [일래스틱서치, 로그스태시, 키바나, 엑스팩 활용 가이드]

  • 원서명Learning Elastic Stack 6.0: A beginner's guide to distributed search, analytics, and visualization using Elasticsearch, Logstash and Kibana (ISBN 9781787281868)
  • 지은이파라나브 슈클라(Paranav Shukla), 샤랏 쿠마(Sharath Kumar)
  • 옮긴이장준호
  • ISBN : 9791161751511
  • 33,000원
  • 2018년 05월 31일 펴냄
  • 페이퍼백 | 480쪽 | 188*235mm
  • 시리즈 : acorn+PACKT, 오픈소스 프로그래밍

책 소개

소스 코드 파일은 여기에서 내려 받으실 수 있습니다.

요약

일래스틱 스택은 대용량 데이터 분산 검색 및 분석, 로그 수집 및 변환, 시각화에 이르기까지 다양한 데이터 처리를 지원하는 강력한 플랫폼이다. 이 책은 일래스틱서치의 검색 및 분석 기능과 로그스태시, 키바나, 엑스팩을 활용해 데이터를 효율적으로 처리하는 방법을 설명한다. 아울러 운영 환경에서 일래스틱 스택을 도입할 때 고려해야 할 사항을 소개하고, 데이터 분석 애플리케이션을 구축하는 방법을 설명한다. 일래스틱 스택을 처음 접하거나 실무에 도입하려고 준비하고 있다면 이 책이 훌륭한 지침서가 될 것이다.

이 책에서 다루는 내용

■ 일래스틱 스택의 구성 요소와 6.0 버전에 새롭게 도입된 기능
■ 일래스틱서치의 기본 개념 및 유사도 검색, 집계 기능 이해
■ 로그스태시를 활용한 효과적인 데이터 파이프라인 구축 방법
■ 데이터 파이프라인을 활용한 대용량 데이터 검색 및 로깅 처리 방법
■ 키바나를 활용해 데이터를 시각화하고 실시간으로 데이터를 다루는 방법
■ 엑스팩을 활용한 보안 및 모니터링, 알림 기능 이해
■ 일래스틱 스택을 활용한 데이터 분석 애플리케이션 구축 방법
■ 일래스틱 애플리케이션을 개별 구축 환경 또는 클라우드 운영 환경에 적용하는 방법
■ 비트 플랫폼을 활용해 서버 및 애플리케이션을 모니터링하는 방법

이 책의 대상 독자

데이터에서 뛰어난 통찰력을 얻고, 데이터를 효과적으로 다루고 싶은 독자를 위한 책이다. 데이터 분산 및 실시간 처리를 위해 일래스틱 스택의 활용법을 배우고자 한다면 이 책이 훌륭한 지침서가 될 것이다. 일래스틱 스택을 접해본 적 없는 독자라도 책에서 안내하는 친절한 설명을 따라 하다 보면 자연스럽게 기초 개념을 학습할 수 있을 것이다.

이 책의 구성

1장, ‘일래스틱 스택 소개’에서는 일래스틱 스택의 핵심 구성 요소를 소개한다. 일래스틱서 치의 사용 사례와 함께 일래스틱 스택이 제공하는 분산 및 확장 가능한 검색 및 분석의 중요성을 알아본다. 일래스틱 스택의 모든 구성 요소를 간략히 소개하고, 스택에서 담당하는 역할을 자세히 살펴본다. 또한 책 전반에 걸쳐 살펴볼 예제를 위해 일래스틱서치와 키바나를 다운로드하고 설치하는 방법을 설명한다.
2장, ‘일래스틱서치 시작하기’에서는 일래스틱 스택의 핵심 요소인 일래스틱서치의 핵심 개념을 설명한다. 인덱스와 타입, 노드 및 클러스터 개념을 살펴보고, REST API를 사용해 필수 연산 작업 및 데이터 타입, 매핑 방법을 알아본다.
3장, ‘유사도 검색’에서는 일래스틱서치의 검색 방법을 상세히 설명한다. 텍스트 분석, 토크나이저, 분석기 개념을 소개하고, 분석 및 유사도 기반 검색이 필요한 이유를 설명한다. 개념을 숙지한 후에 다양한 사용 사례와 예제를 기반으로 유사도 검색을 알아본다.
4장, ‘일래스틱서치 분석’에서는 다양한 집계 타입을 소개하고 기본적인 이해를 돕기 위한 예제 코드를 살펴본다. 간단한 집계부터 복잡한 집계 기능까지 두루 살펴보며, 대용량 데이터에서 강력한 통찰력을 얻는 방법을 소개한다. 아울러 다양한 집계 타입을 사용하는 이유도 설명한다.
5장, ‘로그 데이터 분석’에서는 로그스태시의 기본 개념과 아키텍처, 데이터 파이프라인을 구축하기 위한 설치 및 설정 방법을 소개한다. 또한 일래스틱 5 버전에서 도입된 인제스트 노드를 소개하고, 일래스틱 인제스트 노드를 활용해 파이프라인을 구축하는 방법도 알아본다.
6장, ‘로그스태시를 활용한 데이터 파이프라인 구축’에서는 로그스태시가 제공하는 데이터 변환 및 집계, 필터링 방법을 설명한다. 다양한 필터 방법을 사용해 실시간 혹은 거의 실시 간으로 데이터를 처리하는 스트림 처리 프레임워크 구축 방법을 알아본다. 또한 비트 플랫폼과 로그 파일을 목적지로 전송하는 파일비트(Filebeat)를 소개한다.
7장, ‘키바나를 활용한 데이터 시각화’에서는 데이터 스토리텔링을 위해 키바나로 대시보드 를 만드는 방법을 설명한다. 또한 샘플 데이터 집합과 단계별 예제를 통해 손쉽게 시각화를 구축하는 방법을 알아본다.
8장, ‘일래스틱 엑스팩’에서는 일래스틱서치와 로그스태시, 키바나를 활용한 데이터 파이프 라인과 시각화를 구축하고 나면 특정 사용 사례에 필요한 확장 기능이 필요하다. 일래스틱 엑스팩을 설치하고 설정하는 방법, 엑스팩을 활용한 보안, 모니터링, 알림 방법을 소개한다.
9장, ‘운영 환경에 일래스틱 스택 도입’에서는 운영 환경에서 일래스틱 스택을 사용할 때 알아야 할 사항을 다룬다. 다양한 사용 사례에서 고려해야 할 필수 설정과 애플리케이션을 운영 환경에 적용할 때의 권장 사항을 알아본다.
10장, ‘데이터 분석 애플리케이션 구축’에서는 지금까지 학습한 개념을 사용해 센서 데이터 분석이라는 완전한 애플리케이션을 구축하는 방법을 설명한다. 일래스틱서치에서 데이터 모델링 방법, 데이터 파이프라인을 구축하고 이를 활용해 데이터를 수집하는 방법, 키바나로 데이터를 시각화하는 방법을 배운다. 또한 엑스팩을 사용해 데이터 파이프라인을 효과적으로 보안 및 모니터링하는 방법, 특정 상황에서 알림을 받는 방법을 소개한다.
11장, ‘서버 인프라 모니터링’에서는 일래스틱 스택을 활용해 구축한 애플리케이션을 실시간으로 모니터링하는 방법을 알아본다. 비트 플랫폼의 메트릭비트(Metricbeat)를 소개하고, 이를 사용해 서버 및 애플리케이션을 모니터링하는 방법을 설명한다.

저자/역자 소개

지은이의 말

일래스틱 스택은 대용량 데이터 분산 검색 및 분석, 로깅, 시각화를 위한 강력한 도구 모음이다. 일래스틱 스택 6 버전은 사용자가 데이터에서 독창적이고 실용적인 통찰력을 얻을 수 있도록 다양한 기능을 제공한다. 이 책은 일래스틱 스택의 기본 개념을 학습하고, 일래스틱 스택을 활용해 실시간 데이터 처리 애플리케이션을 구축하는 방법을 설명한다.
일래스틱 스택 6 버전의 새로운 기능과 일래스틱서치, 키바나, 로그스태시, 엑스팩을 설치하고 설정하는 방법을 알아본다. 아울러 일래스틱서치를 통한 분산 검색 및 분석 방법, 로그스태시를 이용한 로그 처리, 키바나로 데이터를 시각화하는 방법을 소개한다. 키바나와 비트를 사용해 맞춤형 플러그인을 만드는 방법과 일래스틱 엑스팩을 활용해 보안 및 모니터링을 효과적으로 적용하는 방법도 알아본다. 또한 일래스틱 클라우드를 활용하는 방법, 실제 운영 환경에서 일래스틱 스택을 도입할 때 유용한 팁을 제공한다.

지은이 소개

파라나브 슈클라(Paranav Shukla)

발렌스 데이터랩(Valens DataLabs)의 설립자이자 CEO, 기술 전문가, 남편, 두 아이의 아버지다. 또한 JVM 기반의 프로그래밍 언어를 사용하는 대용량 데이터 아키텍트이자 소프트웨어 장인이다. 약 14년간 포춘(Fortune)지에서 선정한 500대 기업 및 스타트업을 대상으로 엔터프라이즈 애플리케이션을 설계하며 다양한 경험을 했다. 자바, 스칼라, 하둡 에코 시스템, 아파치 스파크, NoSQL 데이터베이스를 활용해 JVM 기반의 확장 가능하고 반응형 및 데이터 중심 애플리케이션 설계에 필요한 전문 지식을 갖고 있다. 요즘은 빅데이터 엔지니어링 및 분석, 머신 러닝에 관심이 많다. 발렌스 데이터랩은 기업이 데이터를 활용해 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 돕고 있다. 특 히, 빅데이터와 웹 기술을 사용해 차세대 기술과 클라우드 기반 및 반응형, 데이터 중심 애플리케이션 개발을 전문으로 다룬다. 또한 지속 가능한 소프트웨어 시스템을 위해 애자일(Agile) 및 린(Lean) 방법론, 테스트 및 행위 주도 개발, 빌드 및 배포 자동화를 중요시 한다.
독서 및 크리켓(cricket) 경기 관람, 악기 연주, 음악 감상 및 노래 부르기를 즐긴다.
트위터 계정은 @pranavshukla81이고, 이메일은 pranav.shukla@valensdatalabs.com이다.

샤랏 쿠마(Sharath Kumar)

미국에 있는 댈러스(Dallas) 소재의 텍사스 대학교(The University of Texas)에서 컴퓨터 과학 석사 학위를 취득했다. IT 업계에서 10년 이상 종사했으며, 현재는 오라클에서 일래스틱서치 솔루션 아키텍트로 근무하고 있다. 일래스틱 스택의 열혈 팬이며 오라클 코드 이벤트(Oracle Code Event) 같은 콘퍼런스에서 다양한 기술을 발표하기도 했다. 일래스틱 공식 회사에서 증명하는 세계에서 손꼽히는 기술 전문가 중 한 사람으로, 일래스틱 공인 강사 자격을 갖고 있으며 일래스틱 교육을 제작하는 데 도움을 주기도 한다. 아울러 데이터 과학 및 머신 러닝 애호가기도 하다.
트래킹과 음악을 즐기고 사랑스러운 애완동물인 구뚜(Guddu)와 밀로(Milo)와 함께 놀기 도 한다. 주식 시장 분석을 위해 파이썬 기술을 탐구하는 것을 좋아한다. 이메일은 mnsk07@gmail.com이다.

옮긴이의 말

현대 사회에서 정보의 중요성은 두말할 필요가 없다. 개개인의 선택에서부터 기업의 의사 결정에 이르기까지 정보는 핵심 요소다. 이제는 넘치는 정보의 홍수 속에서 얼마나 가치 있고 올바른 정보를 얻느냐가 더 중요해졌다. 오늘날 출시되는 많은 애플리케이션은 이러한 정보를 기반으로 서비스되고 있다. 하지만 정보를 얻는 것은 쉬운 일이 아니다. 뚜렷한 의미라고는 찾아보기 힘든 1차원적인 데이터(data)를 수집하고 가공해야 비로소 정보(information)라 부를 수 있는 것이다. 그마저도 정보를 어디에 보관하고 어떻게 관리해야 하는지와 같은 수많은 문제가 애플리케이션 개발자와 시스템 관리자의 고민을 더해준다.
일래스틱 스택을 활용하면 골치 아픈 데이터 문제를 효율적으로 처리할 수 있다. 이 책은 일래스틱 스택을 어디에 접목할 수 있을 것인지에 대해 알아보고, 일래스틱서치와 로그스태시, 키바나, 엑스팩으로 이뤄진 각 구성 요소를 하나씩 파헤친다. 또한 스택의 핵심이라 할 수 있는 일래스틱서치를 사용할 때 숙지해야 할 핵심 개념을 살펴보고, 예제를 통해 검색 쿼리 및 집계 활용법을 학습한다. 따라서 일래스틱서치를 처음 접하는 독자라도 책에서 안내하는 개념과 단계별 예제를 따라 하다 보면 금세 사용법을 숙지할 수 있을 것이다. 그리고 데이터 처리를 위한 로그스태시와 비트, 데이터 시각화를 위한 키바나의 개념 및 실습 예제와 운영 환경에 스택을 도입할 때 고려해야 할 사항과 보안 및 모니터링, 백업 및 복구 등을 설명한다. 책에서 설명하는 예제는 2017년 11월에 출시된 6.0.0 버전을 기반으로 하고 있지만, 2018년 4월 출시 버전인 6.2.4 버전을 사용해도 무방하다. 일래스틱 스택의 버전이 발 빠르게 업데이트되면서 다양한 기능이 계속 추가되고 있다. 책을 읽다 보면 일래스틱 스택이 제공하는 각양각색의 기능에 혀를 내두를 정도다. 하지만 책에서 설명하는 근본 개념과 실습 예제는 쉽사리 변하지 않으므로 걱정하지 말자. 이 책을 밑거름 삼아 일래스택 스택에 대한 개념을 익히고, 요구 사항에 맞게 스택의 각 구성 요소를 활용해보자. 아무쪼록 이 책이 일래스틱 스택에 입문할 수 있는 훌륭한 지침서가 되길 바란다.

옮긴이 소개

장준호

배우고 학습하는 것을 즐기는 평범한 개발자다. 장인 개발자로 한걸음 더 도약하기 위해 늘 노력하고 있다.

목차

목차
  • 1장. 일래스틱 스택 소개
    • 일래스틱서치 개념 및 사용 이유
      • 스키마리스 및 도큐먼트 지향
      • 검색
      • 분석
      • 풍부한 클라이언트 라이브러리와 REST API 지원
      • 운영 및 확장 용이
      • 거의 실시간(Near real time)
      • 신속성
      • 결함 허용성(Fault tolerant)
    • 일래스틱 스택의 구성 요소
      • 일래스틱서치
      • 로그스태시
      • 비트
      • 키바나
      • 엑스팩
        • 보안
        • 모니터링
        • 보고서
        • 알림
        • 그래프
      • 일래스틱 클라우드
    • 일래스틱 스택의 사용 사례
      • 로그 및 보안 분석
      • 제품 검색
      • 메트릭 분석
      • 웹 검색 및 웹 사이트 검색
    • 다운로드 및 설치
      • 일래스틱서치 설치
      • 키바나 설치
    • 요약

  • 2장. 일래스틱서치 시작하기
    • 키바나 콘솔 UI 사용하기
    • 핵심 개념
      • 인덱스
      • 타입
      • 도큐먼트
      • 노드
      • 클러스터
      • 샤드 및 복제본(Replicas)
      • 매핑(Mapping) 및 타입
        • 데이터 타입
        • 매핑
      • 역색인
    • CURD 연산
      • 색인 API
        • ID를 제공해 도큐먼트 색인하기
        • ID를 제공하지 않고 도큐먼트 색인하기
      • 조회 API
      • 업데이트 API
      • 삭제 API
    • 인덱스 생성 및 매핑 관리
      • 인덱스 생성
      • 기존 인덱스에 타입 매핑 생성
      • 매핑 업데이트
    • REST API 개요
      • 공통 API 규칙
        • JSON 응답 형식
        • 다중 인덱스 처리
    • 요약

  • 3장. 유사도 검색
    • 텍스트 분석의 기초
      • 일래스틱서치 분석기 이해하기
        • 문자 필터
        • 토크나이저
        • 토큰 필터
      • 내장형 분석기 사용하기
        • 표준 분석기
      • 맞춤형 분석기로 자동 완성 구현하기
    • 구조화된 데이터 검색
      • Range 쿼리
        • 숫자 타입
        • 스코어 증폭
        • 날짜 범위
      • Exists 쿼리
      • Term 쿼리
    • 전문 텍스트 검색
      • Match 쿼리
        • Operator
        • minimumshouldmatch
        • Fuzziness
        • Match Phrase 쿼리
      • Multi Match 쿼리
        • multi_match 쿼리 사용하기
        • 특정 필드의 스코어 높이기
        • 다양한 multi_match 쿼리 타입
    • 복합 쿼리 작성
      • Constant score 쿼리
      • Bool 쿼리
        • OR 조건 결합
        • AND 및 OR 조건 결합
        • NOT 조건 추가
    • 요약

  • 4장. 일래스틱서치 분석
    • 집계 기초
      • Bucket 집계
      • Metric 집계
      • Matrix 집계
      • Pipeline 집계
    • 데이터 분석 준비
      • 데이터 구조 이해하기
      • 로그스태시를 사용해 데이터 업로드하기
    • Metric 집계
      • 합계, 평균, 최소, 최대 집계
        • Sum 집계
        • Average 집계
        • Min 집계
        • Max 집계
      • 통계 및 확장 통계 집계
        • Stats 집계
        • Extended Stats 집계
      • Cardinality 집계
    • Bucket 집계
      • 문자열 데이터 버킷팅
        • Terms 집계
      • 숫자 데이터 버킷팅
        • Histogram 집계
        • Range 집계
      • 필터 데이터 집계
      • 중첩 집계
      • 맞춤형 조건 버킷팅
        • Filter 집계
        • Filters 집계
      • 날짜 및 시간 데이터 버킷팅
        • Date Histogram 집계
      • 지리 정보 데이터 버킷팅
        • Geo distance 집계
        • GeoHash grid 집계
    • Pipeline 집계
      • 시간 경과에 따른 사용율 누적 합계 계산
    • 요약

  • 5장. 로그 데이터 분석
    • 로그 분석 과제
      • 로그스태시
        • 설치 및 환경 설정
        • 로그스태시 다운로드 및 설치
    • 로그스태시 아키텍처
    • 로그스태시 플러그인 개요
      • 플러그인 설치 및 업데이트
        • 입력 플러그인
        • 출력 플러그인
        • 필터 플러그인
        • 코덱 플러그인
      • 플러그인 탐색
        • 입력 플러그인 탐색
        • 출력 플러그인
        • 코덱 플러그인
        • 필터 플러그인
    • 인제스트 노드
      • 파이프라인 정의
      • 인제스트 API
        • Put 파이프라인 API
        • Get 파이프라인 API
        • Delete 파이프라인 API
        • Simulate 파이프라인 API
    • 요약

  • 6장. 로그스태시를 활용한 데이터 파이프라인 구축
    • 로그스태시를 사용한 로그 구문 분석 및 강화
      • 필터 플러그인
        • CSV 필터
        • Mutate 필터
        • Grok 필터
        • Date 필터
        • Geoip 필터
        • Useragent 필터
    • 비트 소개
      • 일래스틱 비트
        • 파일비트
        • 메트릭비트
        • 패킷비트
        • 하트비트
        • 윈로그비트
        • 오디트비트
      • 커뮤니티 비트
      • 로그스태시와 비트의 차이점
    • 파일비트
      • 파일비트 다운로드 및 설치
        • 윈도우에 설치
        • 리눅스에 설치
      • 아키텍처
      • 환경 설정
        • Prospector 설정
        • 전역 옵션
        • 일반 옵션
        • 출력 설정
        • 모듈
    • 요약

  • 7장. 키바나를 활용한 데이터 시각화
    • 키바나 다운로드 및 설치
      • 윈도우에 설치하기
      • 리눅스에 설치하기
      • 키바나 설정하기
    • 데이터 준비
    • 키바나 UI
      • 사용자 상호 작용
      • 인덱스 패턴 설정
      • 탐색
        • 일래스틱서치 쿼리 문자열
        • 일래스틱서치 DSL 쿼리
      • 시각화
        • 키바나 집계
      • 시각화 만들기
      • 시각화 타입
        • 선, 영역, 막대 차트
        • 데이터 테이블
        • 마크다운 위젯
        • 메트릭
        • 목표
        • 계량기
        • 기여도 차트
        • 좌표 지도
        • 지역 지도
        • 태그 클라우드
      • 시각화 활용하기
        • 시간 경과에 따른 응답 코드 분석하기
        • 상위 10개의 요청 URL 검색하기
        • 시간 경과에 따른 상위 5개국 대역폭 분석하기
      • 다른 국가에서 유입된 웹 트래픽 분석하기
        • 가장 많이 사용하는 사용자 에이전트 검색하기
      • 대시보드
        • 대시보드 구축하기
        • 대시보드 저장하기
        • 대시보드 복제하기
        • 대시보드 공유하기
    • 타임라이온
      • 타임라이온 UI
      • 타임라이온 표현식
    • 플러그인 사용하기
      • 플러그인 설치하기
      • 플러그인 제거하기
    • 요약

  • 8장. 일래스틱 엑스팩
    • 엑스팩 설치
      • 일래스틱서치에 엑스팩 설치하기
      • 키바나에 엑스팩 설치하기
      • 엑스팩 제거하기
    • 엑스팩 설정
    • 보안
      • 사용자 인증
      • 사용자 권한 부여
      • 보안 실행
        • 사용자 생성하기
        • 역할 생성하기
        • 도큐먼트 또는 필드 레벨 보안
        • 엑스팩 보안 API
    • 일래스틱서치 모니터링
      • 모니터링 UI
        • 일래스틱서치 메트릭
      • 워치 구조
      • 워치 활용하기
        • 알림 만들기
        • 워치 삭제, 편집, 비활성화
    • 요약

  • 9장. 일래스틱 스택 운영 환경에 적용하기
    • 일래스틱 스택을 클라우드 환경에 호스팅하기
      • 일래스틱 클라우드 시작하기
      • 키바나 사용하기
      • 설정 재정의
      • 스냅숏 복구
    • 일래스틱 스택을 개별 구축 환경에 호스팅하기
      • 하드웨어 선택
      • 운영체제 선정
      • 일래스틱서치 노드 설정
        • JVM Heap 크기
        • 스와핑 비활성화
        • 파일 디스크립터
        • 스레드 풀 및 가비지 컬렉터
      • 일래스틱서치 관리 및 모니터링
      • 도커 컨테이너 활용하기
      • 클라우드 환경 사용 시 고려 사항
        • 인스턴스 타입 선택
        • 포트를 노출하지 않도록 변경
        • 프록시 요청
        • 로컬 주소에 HTTP 바인딩
        • EC2 검색 플러그인 설치
        • S3 저장소 플러그인 설치
        • 주기적인 스냅숏 설정
    • 백업 및 복구
      • 스냅숏 저장소 설정하기
        • 공유 파일 시스템
      • 클라우드 또는 분산 파일 시스템
      • 스냅숏 생성하기
      • 스냅숏 복구하기
    • 인덱스 별칭 설정
      • 인덱스 별칭 이해하기
      • 인덱스 별칭 사용법
    • 인덱스 템플릿 설정
      • 인덱스 템플릿 생성
      • 인덱스 즉시 생성
    • 시계열 데이터 모델링
      • 예측할 수 없을 정도로 확장되는 인덱스
        • 일래스틱서치 병렬 처리 단위
        • 샤드 개수가 유사도 점수에 미치는 영향
        • 샤드 개수가 집계 정확도에 미치는 영향
      • 시간 경과에 따른 매핑 변경
        • 신규 필드 추가
        • 기존 필드 제거
      • 도큐먼트 자동 삭제
      • 시간 기반 인덱스 사용 방법
        • 시간 기반 인덱스 확장
        • 시간 경과에 따른 매핑 변경
        • 도큐먼트 자동 삭제
    • 요약

  • 10장. 데이터 분석 애플리케이션 구축
    • 애플리케이션 소개
      • 센서에서 생성된 데이터 이해하기
      • 센서 메타데이터 이해하기
      • 최종 저장된 데이터 이해하기
    • 일래스틱서치 데이터 모델링
      • 인덱스 템플릿 정의
      • 매핑 이해하기
    • 메타데이터 데이터베이스 설정
    • 로그스태시 데이터 파이프라인 구축
      • 웹 기반 JSON 요청 수락하기
      • MySQL의 메타데이터로 JSON 데이터 강화하기
        • jdbc_streaming 플러그인
        • mutate 플러그인
        • 일래스틱서치에 결과 도큐먼트 저장하기
    • 로그스태시에서 HTTP를 이용한 데이터 전송
    • 키바나 데이터 시각화
      • 키바나에서 인덱스 패턴 설정하기
      • 시각화 구축하기
        • 시간 경과에 따른 평균 온도 변화는 어떻게 될까?
        • 시간 경과에 따른 평균 습도 변화는 어떻게 될까?
        • 시간 경과에 따라 각 위치에서 온도와 습도 변화는 어떻게 될까?
        • 온도와 습도를 지도에서 확인할 수 있을까?
        • 센서는 각 부서에 어떻게 분산돼 있을까?
      • 대시보드 만들기
    • 요약

  • 11장. 서버 인프라 모니터링
    • 메트릭비트
      • 메트릭비트 다운로드 및 설치
        • 윈도우에 설치하기
        • 리눅스에 설치하기
      • 아키텍처
        • 이벤트 구조
    • 메트릭비트 설정
      • 모듈 설정
        • modules
        • metricbeat
      • 일반 설정
      • 출력 설정
      • 로그
    • 시스템 메트릭 수집
      • system 모듈을 활용한 메트릭비트 실행
      • 별칭 지정하기
      • 키바나에서 시스템 메트릭 시각화하기
    • 시스템 아키텍처

도서 오류 신고

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에이콘출판사에 관심을 가져 주셔서 고맙습니다. 도서의 오탈자 정보를 알려주시면 다음 개정판 인쇄 시 반영하겠습니다.

오탈자 정보는 다음과 같이 입력해 주시면 됩니다.

(예시) p.100 아래에서 3행 : '몇일'동안 -> 며칠동안

정오표

정오표

[p.60 : 그림 2.3]

->

[p.78 : 업데이트 API 코드]

[p.120 : 1행]
기본적으로 Term 쿼리는 쿼리 텍스트에서
->
기본적으로 Term 쿼리는 쿼리 컨텍스트에서

[p.210 : 코드]

[p.344]
새로운 사용자를 만들려면
->
새로운 역할을 만들려면

[p.362 : 1행]
왼쪽 위에 있는 Time Filter
->
오른쪽 위에 있는 Time Filter