Sistemini ölç, logla, doğru süre sakla
Metrik, log ve iz tabanlı gözlemlenebilirlik, Prometheus/Grafana izleme, merkezi log toplama ve sıcak/ılık/soğuk katmanlı retention politikalarını KVKK/GDPR uyumuyla kuran uygulamalı eğitim.
Gözlemlenebilirlik, log yönetimi ve retention politikaları
Bu eğitim, ortam ve sistemlerin izlenmesini, log verisinin toplanmasını ve verinin ne kadar süre saklanacağını tasarlar. Metrik, log ve iz (trace) olarak gözlemlenebilirliğin üç ayağı; zaman serisi veritabanları (Prometheus, InfluxDB) ve metrik toplama; yapılandırılmış loglama, log seviyeleri ve merkezi log toplama (ELK/OpenSearch) işlenir. Uyarı kuralları, eşikler ve gürültü yönetimi; veri saklama (retention), yaşlandırma (aging), arşivleme ve KVKK/GDPR kapsamında silme yükümlülükleri ele alınır. Katılımcılar bir ortam için izleme, loglama ve saklama politikası kurgular.
3 Gün. Her gün dört modül; izleme ve metrikten log yönetimi ve saklama politikalarına ilerlenir.
Orta Seviye — Ortam izleme, log toplama, zaman serisi metrikleri ve veri saklama (retention) politikalarının uçtan uca tasarımı.
Katılımcılar örnek metrik ve log verileri üzerinde toplama, uyarı ve retention politikalarını yapılandırarak sonucu doğrular.
Metrik, log ve iz ile sistem davranışını uçtan uca görünür kılarsınız.
Veriyi ne çok erken silip ne de gereksiz uzun tutarak maliyet ve uyumu dengelersiniz.
Doğru eşik ve kurallarla sorunu kullanıcıdan önce fark edersiniz.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
İşletim sistemi, servis ve kaynak (CPU/bellek) kavramlarına aşinalık beklenir.
Linux komut satırına temel aşinalık faydalıdır.
Zaman serisi ve log verisine dair genel fikir faydalıdır.
Örnek metrik/log verilerini inceleyebilen bir bilgisayar yeterlidir.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Metrik, log ve iz ile sistemi uçtan uca görünür kılarsınız.
Prometheus/PromQL ile metrik toplar ve yorumlarsınız.
Grafana ile sağlık ve performans panoları tasarlarsınız.
JSON loglama ve bağlam alanlarıyla aranabilir log üretirsiniz.
Agent tabanlı merkezi log hattı kurar ve ararsınız.
Metrik ve log tabanlı etkili uyarı kuralları kurarsınız.
Sıcak/ılık/soğuk katmanlar ve ILM ile saklama politikası tasarlarsınız.
Saklama ve imhayı KVKK/GDPR yükümlülüklerine bağlarsınız.
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.
Veri okuryazarlığının dört yetkinliği, veriye dayalı karar kültürü, veri rolleri, yönetişim temelleri ve veri etiğini kurumsal bağlamda öğrenin.
Detayları Gör →
Veri kalitesi boyutları, veri gözlemlenebilirliği, not_null/unique testleri ve temel veri SLA'larıyla güvenilir veri hatlarının temelini atmayı öğrenin.
Detayları Gör →
Kitle analizi, bağlam-çatışma-çözüm anlatısı, mesaja uygun grafik seçimi ve vurgu teknikleriyle ikna edici ve dürüst veri hikâyeleri kurmayı öğrenin.
Detayları Gör →
RapidMiner Studio'da operatör tabanlı süreçlerle veri hazırlama, makine öğrenmesi modelleme, Cross Validation ve dağıtımı kod yazmadan öğrenin.
Detayları Gör →
Dağınık kaynaklardan veriyi toplama, temizleme, tidy yapıya dönüştürme ve append/merge ile birleştirerek analize hazır tek bir tablo oluşturmayı öğrenin.
Detayları Gör →