ELK ile Log Yönetimi Eğitimi

Eğitim Hakkında

ELK yığınıyla log toplama, ayrıştırma, saklama ve görselleştirmeyi uçtan uca öğreten eğitim

Elasticsearch, Logstash ve Kibana (ELK) ile Log Yönetimi Eğitimi, dağınık logları merkezi ve aranabilir bir yapıya dönüştürmeyi hedefler. Katılımcılar ELK yığınının mimarisini, Beats ile log toplamayı, Logstash pipeline'larıyla input-filter-output akışını öğrenir. grok, dissect ve mutate ile yapılandırılmamış logları ayrıştırır; index template ve ILM ile zaman serisi logları saklar. Kibana'da Discover, KQL, Lens ve dashboard ile logları arar ve görselleştirir.

Süre ve Format

3 Gün. İlk gün ELK mimarisi ve Beats ile toplama, ikinci gün Logstash ayrıştırma ve saklama, üçüncü gün Kibana görselleştirme ve uyarılar işlenir.

Seviye

Orta Seviye — ELK yığınıyla log toplama, ayrıştırma, saklama ve Kibana ile görselleştirmeye odaklanır

Öğrenme Metodu

Her konu gerçek log kaynakları üzerinde Beats, Logstash pipeline ve Kibana panelleriyle uçtan uca log hattı kurma alıştırmalarıyla işlenir.

Neden Bu Eğitim?

🗂️Merkezi log yönetimi

Dağınık sunucu ve uygulama loglarını tek merkezde toplayıp aranabilir hale getirmeyi öğrenirsiniz.

🧩Log ayrıştırma

grok ve dissect ile yapılandırılmamış ham logları anlamlı, sorgulanabilir alanlara dönüştürürsünüz.

📉Hızlı sorun giderme

Kibana panelleri ve uyarılarla olayları gerçek zamanlı izler, kök nedene hızla ulaşırsınız.

Anahtar Konular

elk eğitimilog yönetimi eğitimielasticsearch logstash kibanalogstash grokkibana dashboardfilebeat eğitimimerkezi log yönetimielk stacklog analizibeats log toplama

“Loglar yalnızca biriktiğinde yük, doğru toplanıp görselleştirildiğinde ise sistemin en dürüst hikayesidir.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için gereken bilgi ve ortam deneyimi

1

Temel Elasticsearch

Index, document ve basit sorgu kavramlarına aşinalık, log saklama bölümünü izlemeyi kolaylaştırır.

2

Linux ve loglar

Temel Linux kullanımı ve syslog, uygulama logu gibi log kaynaklarına aşinalık gereklidir.

3

Ağ ve servis bilgisi

Port, servis ve temel ağ kavramları, log hattı kurulumunda yardımcı olur.

4

Düzenli ifade farkındalığı

Regex ve desen eşleme konusunda temel fikir, grok filtrelerini anlamayı kolaylaştırır.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcılar ELK yığınının mimarisini ve bileşenlerinin rolünü kavrar; log hattı tasarımını öğrenir, Filebeat ve Metricbeat ile farklı kaynaklardan log ve metrik toplamayı uygular.

Modül 1

ELK Yığını ve Mimari

Elasticsearch, Logstash, Kibana ve Beats rolleri
Log yönetimi için tipik veri akışı mimarisi
Beats ile doğrudan veya Logstash üzerinden gönderim
Kafka veya kuyruk ile tampon katmanı yaklaşımı
Log, metrik ve APM verisi ayrımı
Sürüm uyumluluğu ve yığın bileşen eşleşmesi

Modül 2

Filebeat ile Log Toplama

Filebeat kurulumu ve filebeat.yml yapılandırması
Log input'ları ve dosya izleme (harvester) mantığı
Multiline ile çok satırlı log (stack trace) birleştirme
Filebeat modülleri: nginx, apache, system
Hazır ingest pipeline ve dashboard kurulumu
Çıktının Elasticsearch veya Logstash'e yönlendirilmesi

Modül 3

Metricbeat ve Diğer Beats

Metricbeat ile sistem ve servis metrikleri
Modüller: system, docker, nginx, mysql
Packetbeat, Auditbeat ve Heartbeat'e bakış
Elastic Agent ve Fleet ile merkezi yönetim
Beats için index ve data stream yapısı
Toplama aralığı ve kaynak kullanımı ayarı

Modül 4

Veri Gönderimi ve Doğrulama

Beats çıktısının güvenli (TLS) gönderimi
Index template ve veri yapısının kontrolü
Discover'da gelen logların doğrulanması
Zaman damgası ve @timestamp alanı yönetimi
Gönderim gecikmesi ve geri basınç (backpressure)
Toplama hattının uçtan uca test edilmesi

Günün hedefiKatılımcılar Logstash pipeline mimarisini öğrenir; input, filter ve output aşamalarını kurar, grok ve dissect ile logları ayrıştırır, index template ve ILM ile zaman serisi logları saklar.

Modül 1

Logstash Pipeline Mimarisi

input, filter, output pipeline aşamaları
beats, file ve tcp/udp input eklentileri
elasticsearch output ve index yönlendirme
pipeline.yml ile çoklu pipeline yönetimi
Logstash dead letter queue ve kalıcılık
Pipeline performansı ve worker ayarı

Modül 2

grok ve Log Ayrıştırma

grok filtresi ve hazır desen kütüphanesi
Özel grok deseni yazma ve test etme
dissect ile hızlı ve yapısal ayrıştırma
mutate ile alan dönüştürme ve temizleme
date filtresi ile zaman damgası ayrıştırma
geoip ve useragent ile zenginleştirme

Modül 3

Veri Zenginleştirme ve Koşul

Koşullu (if/else) filtre uygulama
Çoklu log tipini tek pipeline'da ayırma
translate ve lookup ile veri eşleştirme
Alan yeniden adlandırma ve tip dönüşümü
Hatalı (_grokparsefailure) kayıtları yönetme
Pipeline'ı gerçek loglarla test etme

Modül 4

Log Saklama ve Yaşam Döngüsü

Zaman serisi log index adlandırma deseni
Index template ve component template ile mapping
ILM ile hot-warm-cold-delete faz tasarımı
Rollover ile boyut ve yaş tabanlı index geçişi
Data stream ile append-only log akışı
Saklama süresi ve disk kullanımı optimizasyonu

Günün hedefiKatılımcılar Kibana'da log verisini Discover ile arar, Lens ve görselleştirmelerle dashboard kurar, KQL ile sorgular yazar, uyarılar tanımlar ve log tabanlı sorun giderme senaryolarını uygular.

Modül 1

Discover ve KQL ile Log Arama

Data view (index pattern) oluşturma
Discover'da log arama ve alan inceleme
KQL ile filtreleme ve mantıksal sorgular
Zaman aralığı seçimi ve histogram görünümü
Alan bazlı filtre ve kayıtlı arama (saved search)
Log bağlamını (surrounding documents) görüntüleme

Modül 2

Görselleştirme ve Lens

Lens ile sürükle-bırak görselleştirme
Zaman serisi, bar, pie ve metric grafik türleri
Aggregation tabanlı log metriklerini görselleştirme
TSVB ile gelişmiş zaman serisi panelleri
Alan formatlama ve eşik tabanlı renklendirme
Görselleştirme performansı ve veri hacmi

Modül 3

Dashboard ve Raporlama

Dashboard oluşturma ve panel düzenleme
Filtre, kontrol (controls) ve detaya inme (drill-down)
Operasyonel ve güvenlik odaklı pano tasarımı
Dashboard paylaşımı ve PDF/PNG dışa aktarma
Zaman aralığı ve otomatik yenileme ayarı
Pano iyi uygulama ve okunabilirlik ilkeleri

Modül 4

Uyarı ve Log Tabanlı İzleme

Kibana Alerting ile log tabanlı uyarı kuralları
Eşik ve log sayısı aşımı tetikleyicileri
Bildirim kanalları (connector): e-posta, webhook
Anomali ve hata oranı izleme senaryoları
Log'tan kök neden analizi iş akışı
Uçtan uca log hattı değerlendirmesi

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

ELK mimarisi

Elasticsearch, Logstash, Kibana ve Beats'in log yönetimindeki rollerini ve akışını kavrarsınız.

✅

Log toplama

Filebeat ve Metricbeat ile farklı kaynaklardan logları merkezi biçimde toplamayı öğrenirsiniz.

✅

Logstash pipeline

input, filter ve output aşamalarıyla verimli ve ölçeklenebilir Logstash pipeline'ları kurarsınız.

✅

Log ayrıştırma

grok, dissect ve mutate ile ham logları anlamlı, sorgulanabilir alanlara dönüştürürsünüz.

✅

Log saklama

Index template ve ILM ile zaman serisi logları verimli saklar ve yaşam döngüsünü yönetirsiniz.

✅

Kibana arama

Discover ve KQL ile logları hızlıca arar, filtreler ve bağlamıyla birlikte incelersiniz.

✅

Dashboard kurma

Lens ve dashboard ile operasyonel ve güvenlik odaklı log panelleri oluşturursunuz.

✅

Uyarı ve izleme

Log tabanlı uyarılar kurar, olayları gerçek zamanlı izler ve kök nedene hızla ulaşırsınız.

Kimler İçin Uygundur?

Log yönetimi ve merkezi izleme kuracak sistem ve DevOps mühendisleri
SRE ekipleri
güvenlik
operasyon uzmanları ile uygulama loglarından içgörü çıkarmak isteyen teknik ekipler için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Log yönetimi ve merkezi izleme kuracak sistem ve DevOps mühendisleri, SRE ekipleri, güvenlik ve operasyon uzmanları için uygundur. Uygulama ve altyapı loglarından içgörü ve uyarı üretmek isteyen teknik ekipleri hedefler.

Diğer Elasticsearch eğitimlerinden farkı nedir?

Diğer eğitimler arama, sorgu veya küme yönetimine odaklanır. Bu eğitim özellikle log yönetimine, yani Beats ve Logstash ile toplama, grok ile ayrıştırma ve Kibana ile log görselleştirmeye uçtan uca yoğunlaşır.

Logstash mı Beats mi kullanmalıyım?

Eğitimde her ikisi de ele alınır. Beats hafif toplama için, Logstash ise karmaşık ayrıştırma ve zenginleştirme için kullanılır. Hangi senaryoda hangisinin veya ikisinin birlikte kullanılacağını örneklerle öğrenirsiniz.

Hangi ön koşullar gerekir?

Temel Elasticsearch kavramlarına aşinalık, temel Linux kullanımı ve log kaynaklarına (syslog, uygulama logu) aşinalık beklenir. Regex konusunda temel fikir, grok filtrelerini anlamayı kolaylaştırır.

Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?

Program tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası alır. Eğitim kurumun log kaynakları ve kullandığı sürüme göre uyarlanabilir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika