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Formation Elasticsearch, Logstash et Kibana (ELK - Elastic Stack)

Une question ? Votre réponse est dans les logs

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Une formatrice accompagne deux participants penchés sur leurs notes, en salle de formation
Durée
3 jours
Niveau
Intermédiaire
Modalités
Présentiel / Distanciel

Description de la formation ELK Elastic Stack

La suite Elastic Stack permet d’ingérer, stocker, rechercher, analyser et visualiser de grands volumes de données structurées, semi-structurées ou non structurées. Historiquement connue sous le nom ELK, elle s’appuie aujourd’hui sur Elasticsearch, Kibana, Logstash, Elastic Agent, Fleet, Beats, les intégrations Elastic et les fonctionnalités d’observabilité, de sécurité, de Machine Learning et de recherche sémantique.

Cette formation permet de mettre en œuvre une architecture Elastic Stack moderne, de l’installation jusqu’à l’exploitation : ingestion de logs et métriques, pipelines Logstash, data streams, mappings, Query DSL, ES|QL, dashboards Kibana, sécurité, supervision, sauvegarde et introduction aux usages IA tels que la recherche vectorielle et sémantique.

Atelier en salle : une participante présente des notes au tableau

Objectifs pédagogiques

Plus précisément à l’issue de cette formation Elasticsearch, Logstash et Kibana vous aurez acquis les connaissances et les compétences pour :

  • Comprendre les différents cas d’usages de la pile : logs, métriques, observabilité, sécurité, recherche applicative et recherche sémantique.
  • Savoir installer et configurer les différents produits de la suite
  • Savoir mettre au point des pipelines Logstash, Elastic Agent/Fleet et les intégrations Elastic.
  • Créer et administrer des index, data streams, templates, mappings, aliases et politiques de cycle de vie.
  • Interroger les données avec KQL, Query DSL, ES|QL et les agrégations.
  • Savoir mettre en place les tableaux de bords prédéfinis de la suite
  • Savoir mettre en place ces propres tableaux de bord dans Kibana
  • Sécuriser l’architecture et personnaliser l’interface utilisateur Kibana en fonction des rôles
  • Avoir une introduction au Machine Learning et à la recherche sémantique

Objectifs opérationnels

Savoir mettre en oeuvre Elasticsearch, Logstash et Kibana.

Programme

Contenu du cours, module par module

6 modules

Travaux pratiques

Les travaux pratiques se déroulent en environnement Linux (recommandé) ou Windows. La formation propose plusieurs ateliers pédagogiques afin que les stagiaires soient complètement autonomes pour installer et configurer la solution dans leur contexte professionnel.
 

Programme mis à jour le 19/05/2026

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