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Temario del curso
Soberanía en búsqueda y análisis de código abierto
- Cambios en la licencia de Elastic y bifurcaciones.
- Parridad de funciones entre OpenSearch y Elasticsearch en 2025-2026.
- Casos de uso: búsqueda empresarial, análisis de registros, SIEM, observabilidad.
Arquitectura del clúster
- Rol de los nodos: maestro, datos, coordinación e ingestión.
- Plugin de seguridad: TLS interno entre nodos, certificados, PKI.
- Prevención del split-brain: discovery.seed_hosts y minimum_master_nodes.
Ingesta de datos
- Indexación mediante API REST, carga masiva y definiciones de mapeo.
- Pipelines con Beats, Fluent Bit y Logstash.
- OpenTelemetry Collector para trazas y métricas.
Búsqueda y paneles
- Query DSL: match, term, range, agregaciones, campos anidados.
- OpenSearch Dashboards: visualizaciones y paneles.
- Casos de uso en SIEM: reglas de alerta y detección de anomalías.
Gestión de índices
- ILM: rollover, reducción (shrinking), eliminación.
- Arquitectura hot-warm-cold.
- Optimización del mapeo y análisis de texto.
Seguridad y control de acceso
- RBAC con usuarios, roles e inquilinos (tenants).
- Autenticación con SAML y OpenID Connect.
- Seguridad a nivel de documentos y enmascaramiento de campos.
Copia de seguridad y recuperación
- Repositorios de instantáneas (snapshots) hacia MinIO, S3 o NFS.
- Automatización de snapshots con Curator/ISM.
- Recuperación de índices específicos y DR a nivel del clúster.
Requerimientos
- Conocimiento de motores de búsqueda e índices invertidos.
- Experiencia con APIs REST y JSON.
- Fundamentos de administración en Linux: systemd, registros, paquetes.
Público objetivo
- Ingenieros de búsqueda y análisis de registros.
- Equipos que reemplazan Elasticsearch gestionado o Splunk.
- Analistas de seguridad que desarrollan backend propios para SIEM.
14 Horas
Reseñas (1)
el formador fue muy bueno y adaptó el curso perfectamente a mis necesidades
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Traducción Automática