Oracle Database et ELK Stack – Visualisation des données
De nombreuses entreprises utiliseront Elasticsearch avec leurs bases de données relationnelles existantes pour tirer parti des puissantes capacités de recherche d’Elasticsearch. Il est probable qu’Elasticsearch devra être tenu à jour avec les données stockées dans la base de données relationnelle qui lui est liée. (De la documentation officielle d’Elastic):
Cette classe nous montrera comment utiliser la pile elk pour examiner les données d’un SGBDR. Nous utiliserons également Kibana pour créer de belles visualisations et tableaux de bord. Tout recommencera à zéro.
Après avoir suivi ce cours, vous saurez qu’ELK ne se limite pas à la journalisation. Il peut également être utilisé pour voir les données RDBMS d’une nouvelle manière. En prime, j’utiliserai également AWS RDS, GCP Compute Engine et AWS S3 dans le cours. Je suis sûr que vous passerez un bon moment à ces cours.
Il existe trois projets open source appelés “ELK”. Ils s’appellent Elasticsearch, Logstash et Kibana. « ELK » représente les trois projets. Un moteur appelé Elasticsearch est utilisé pour rechercher des choses et pour regarder des choses. Pipeline de traitement des données : Logstash est un outil côté serveur qui récupère et transforme les données de plusieurs sources à la fois, puis les envoie vers un « lieu de stockage » comme Elasticsearch. Kibana permet aux utilisateurs de voir les données dans Elasticsearch d’une manière qui leur semble logique, par exemple en créant des tableaux et des graphiques.
Les piles ELK s’améliorent de plus en plus. La prochaine étape est l’Elastic Stack, qui est de mieux en mieux. Les utilisateurs bénéficient de versions économiques et performantes d’Oracle Database, le meilleur système de gestion de base de données multimodèle convergé au monde. Ils obtiennent également des versions de bases de données en mémoire, NoSQL et MySQL.
