Il miglior modo per iniziare a usare Amazon Elasticsearch Service è leggere la Getting Started Guide, inclusa nella documentazione tecnica. In pochi minuti, sarai in grado di distribuire e usare un dominio Amazon Elasticsearch Service. Per ottenere esperienza diretta con Amazon Elasticsearch Service, crea una soluzione di analisi di log seguendo questa guida dettagliata.

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Expedia impiega Amazon Elasticsearch Service (Amazon ES) per diversi casi d'uso mission critical, ad esempio aggregazione di log, monitoraggio di applicazioni e ottimizzazione dei prezzi. In questa sessione, il team di Expedia illustrerà in che modo usano Amazon ES e Kibana per analizzare e visualizzare i log di avvio Docker, i dati di AWS CloudTrail e i parametri applicativi. Condivideranno inoltre le best practice per progettare con Amazon ES una soluzione di analisi di log scalabile e sicura che permetta di aggiungere nuove origini dati con la massima semplicità e di ottenere risultati rapidamente. 

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In questa sessione, vengono utilizzati i log Web di Apache come esempio e viene spiegato come creare una soluzione di analisi end-to-end. Innanzitutto è illustrato come configurare un cluster Amazon ES e come acquisire dati utilizzando Amazon Kinesis Firehose. Sono quindi esaminate le best practice per scegliere il tipo di istanza più adatto al caso d'uso, in base a storage, numero di shard e rotazione degli indici. Quindi viene mostrato come impostare un pannello di controllo Kibana e creare widget personalizzati. Infine sono presi in esame diversi approcci per generare report ad hoc personalizzati.

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MirrorWeb offre servizi di archiviazione automatizzati per siti Web e social network, con funzionalità di ricerca full text su tutti i contenuti. Il governo del Regno Unito ha richiesto la collaborazione di MirrorWeb per applicare le funzionalità di ricerca a 20 anni di archivi provenienti da 4.800 siti Web. In questa sessione, MirrorWeb discute dello stack tecnologico creato con Amazon Elasticsearch Service (Amazon ES) per eseguire ricerche sui 333 milioni di documenti unici (oltre 120 TB) indicizzati in sole 10 ore. Inoltre, spiega in che modo ha trasferito i dati dalla soluzione locale in Amazon S3 utilizzando AWS Snowball ed elaborando quindi i dati mediante istanze Spot di Amazon EC2, riducendo i costi di oltre il 90%. Illustra poi come è stato utilizzato AWS Lambda per inoltrare dati in Amazon ES. Infine, condivide le best practice per cerare un'architettura per la ricerca di documenti su vasta scala.

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Le applicazioni generano log. L'infrastruttura genera log. Anche le persone generano log (sebbene ci si riferisca ad essi come a "cartelle cliniche"). Acquisendo e analizzando i log, è possibile comprendere più a fondo in che modo operano sistemi complessi e individuare i problemi nel momento in cui non funzionano come dovrebbero. In questo workshop, acquisiremo e analizzeremo flussi di log utilizzando Amazon Kinesis Firehose e Amazon Elasticsearch Service. Per partecipare, è importante disporre di conoscenze di base su AWS (Amazon EC2, Amazon S3 e gruppi di sicurezza). È inoltre necessario avere a propria disposizione un laptop con Chrome o Firefox.

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L'analisi di log è un caso d'uso di Big Data comune, che prevede l'analisi relativa a siti Web, dispositivi mobili, server, sensori e altri dispositivi, per un'ampia gamma di applicazioni tra cui marketing digitale, monitoraggio di applicazioni, rilevamento di attività fraudolente, ad tech, giochi e IoT. Questo Tech Talkti guiderà nel processo di creazione di una soluzione di analisi end-to-end che prevede acquisizione, trasformazione e caricamento di flussi di dati con Amazon Kinesis Firehose, Amazon Kinesis Analytics e AWS Lambda. I dati elaborati verranno quindi salvati in un cluster Amazon Elasticsearch Service; per visualizzarli quasi in tempo reale sarà impiegato Kibana.

Obiettivi formativi:

  1. Conoscere l'architettura per la creazione di una soluzione di analisi di log completa
  2. Saper fornire una panoramica dei servizi utilizzati e illustrarne il funzionamento
  3. Apprendere le best practice per l'implementazione di analisi di log

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I data lake possono essere composti da enormi volumi di dati non strutturati, che rendono molto complessa l'esplorazione o l'esecuzione di ricerche. Amazon Elasticsearch Service può essere utilizzato per indicizzare i dati con la massima semplicità ed eseguire così ricerche sui metadati e i contenuti dei documenti dei data lake. Questo Tech Talk illustrerà come utilizzare Amazon Elasticsearch Service per creare un repository di metadati per un data lake e indicizzare i contenuti dei documenti per individuare i file in modo semplice in base al testo in essi contenuto.

Obiettivi formativi:

  • Conoscere le funzionalità di ricerca e di visualizzazione di Amazon Elasticsearch Service
  • Apprendere come impostare Amazon Kinesis Firehose acquisire, trasformare e caricare i metadati dei documenti in Amazon Elasticsearch Service
  • Apprendere le best practice per creare un repository di metadati per un data lake con Amazon Elasticsearch Service

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Amazon Elasticsearch Service (Amazon ES) semplifica l'impostazione e il funzionamento dei cluster Elasticsearch in AWS. Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) permette di avviare risorse AWS in una rete virtuale definita dal cliente. Amazon ES supporta ora gli endpoint VPC per creare una connessione privata tra un cloud privato virtuale e i domini Amazon ES. Questo webinar illustra come impostare e configurare un dominio Amazon ES e come inviare dati di log a tale dominio da un cloud privato virtuale di VPC. Sarà inoltre spiegato come ottenere sicurezza, scalabilità e controllo degli accessi per Amazon ES con VPC.

Obiettivi formativi:

  • Conoscere il funzionamento della sicurezza in Amazon ES
  • Apprendere come utilizzare gli endpoint Amazon VPC con Amazon ES
  • Apprendere le best practice di sicurezza e controllo degli accessi per i domini Amazon ES

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