À la fin de ce cours, les apprenants seront en mesure de configurer Elasticsearch et Kibana, de configurer Metricbeat pour la surveillance du système, de concevoir des tableaux de bord perspicaces et d'intégrer des scripts Python pour automatiser la création de rapports sur les métriques. Ce cours pratique accompagne les apprenants pas à pas dans le processus de surveillance et d'analyse des métriques avec la pile ELK, en mettant l'accent sur des applications du monde réel. Dans le module 1, les apprenants expliqueront la configuration du projet, configureront Metricbeat et démontreront les tableaux de bord Kibana, en acquérant des compétences pratiques en matière de visualisation et d'analyse demande-réponse. Dans le module 2, les apprenants appliqueront les principes fondamentaux de Python, utiliseront des boucles et des fonctions, et intégreront Python à Elasticsearch pour générer des rapports automatisés. Ce qui rend ce cours unique, c'est son approche mixte - non seulement il couvre la surveillance de base de la pile ELK, mais il renforce également les compétences de programmation Python qui améliorent l'automatisation et l'efficacité. Les apprenants acquièrent une double expertise : la surveillance de l'infrastructure avec Kibana et la gestion programmatique des données avec Python. Cette combinaison garantit que les participants peuvent gérer à la fois la visualisation et l'automatisation, ce qui les rend précieux dans les rôles de DevOps, d'ingénierie des données et de surveillance du système.