Splunkのトレーニング + 認定

Data Models

コースの説明

この3時間のコースは、データモデルの作成と高速化の方法を学びたいナレッジマネージャーを対象としています。このコースでは、データセット、データモデルの設計、ピボットエディターの使用、データモデルの高速化などのトピックを扱います。

インストラクター主導のトレーニングのスケジュール

ラボを利用したEラーニング

2つの提供方法の長所を兼ね備えています。自分のペースで進めるEラーニングビデオにいつでもどこでもアクセスできるほか、インタラクティブなラボ環境を利用してスキルを磨くことができます。

登録

前提条件となる知識

学習を効果的なものにするには、以下について十分に理解している必要があります。

  • Splunkの仕組み
  • サーチクエリーの作成
  • ナレッジオブジェクト

コーストピック

  • データモデルデータセットの紹介
  • データモデルの設計
  • ピボットの作成
  • データモデルの高速化

コースの目的

モジュール1 - データモデルデータセットの紹介
  • データモデルの理解
  • イベント、サーチ、トランザクションデータセットをデータモデルに追加する
  • イベントオブジェクトの階層と制約の確認
  • eval式に基づいてトランザクションデータセットにフィールドを追加する

 

モジュール2 - データモデルの設計
  • データモデルの作成
  • ルートデータセットと子データセットをデータモデルに追加する
  • データモデルへのフィールドの追加
  • データモデルのテスト
  • データモデルの権限の定義
  • バックアップと共有のためのデータモデルのアップロード/ダウンロード

 

モジュール3 - ピボットの作成
  • ピボットを使用するメリットの確認
  • ピボットの作成と設定
  • ピボットの可視化
  • ピボットの保存
  • インスタントピボットの使用
  • ピボットの基盤となるサーチへのアクセス

 

モジュール4 - データモデルの高速化
  • アドホックなデータモデル高速化と永続的なデータモデル高速化の違いを理解する
  • データモデルの高速化
  • データモデル高速化におけるtsidxファイルのロールの説明
  • データモデル高速化に関する考慮事項の確認