Splunk O11y SignalFlow (AURSAPI)

Eğitim Hakkında

SignalFlow dili, akış analitiği, dedektör ve API

Bu ileri eğitim, Splunk Observability Cloud'un akış analiz dili SignalFlow'u ele alır. SignalFlow'un gerçek zamanlı akış işleme modeli; data() ile metrik seçimi, filter ve filtreleme; boyut (dimension) bazlı analiz; publish() ve sonuç akışları; toplama ve dönüştürme fonksiyonları (sum, mean, percentile, count, rateofchange); zaman kaydırma (timeshift) ve pencere analizi; dedektör (detector) oluşturma, koşul ve şiddet; dinamik eşik ve mevsimsellik tabanlı tespit; SignalFlow'un grafik ve dedektörün arkasındaki rolü; SignalFlow API ve programatik analitik işlenir. Katılımcı SignalFlow ile özel analitik ve dedektör yazar.

Süre ve Format

2 Gün. Her gün dört modül; SignalFlow temellerinden dedektör ve API tabanlı analitiğe ilerlenir.

Seviye

İleri Seviye — SignalFlow analiz dili ile Splunk Observability Cloud'da gelişmiş metrik hesaplama ve dedektör.

Öğrenme Metodu

Katılımcılar Splunk Observability Cloud'da SignalFlow programları yazıp dedektör ve API ile canlı metrik analizini uygular.

Neden Bu Eğitim?

🧠Akış Analitiği

SignalFlow ile gerçek zamanlı metrik akışını programatik işlersiniz.

🚨Akıllı Dedektör

Dinamik eşik ve mevsimsellikle yanlış pozitifi azaltan dedektörler kurarsınız.

🔌API Gücü

SignalFlow API ile analitiği otomatikleştirir ve entegre edersiniz.

Anahtar Konular

signalflowsplunk observability cloudsignalfx detectordinamik eşikhistorical anomalyrateofchangetimeshiftsignalflow apiakış analitiğimetrik dedektör

“Metrik ham veridir; SignalFlow onu zamanında alınan bir karara dönüştürür.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

O11y Deneyimi

Splunk Observability Cloud'da metrik ve chart kullanımına aşinalık gerekir.

2

Metrik Bilgisi

MTS, boyut ve metrik türlerine aşinalık faydalıdır.

3

O11y Erişimi

Bir Splunk Observability Cloud organizasyonu önerilir.

4

Programlama Fikri

Temel programlama/fonksiyon mantığı faydalıdır.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcı SignalFlow ile metrik seçip toplama ve dönüştürme yapabilir.

Modül 1

Akış Modeli

SignalFlow nedir
Gerçek zamanlı akış işleme
Program yapısı ve blok
data() ile metrik seçimi
publish() ile yayınlama
Çözünürlük (resolution) kavramı

Modül 2

Filtreleme

filter() ile boyut filtresi
AND/OR filtre birleşimi
Dinamik filtre (dashboard değişkeni)
Metrik ve MTS eşleştirme
not ve negatif filtre
Yüksek kardinalite dikkati

Modül 3

Toplama Fonksiyonları

sum ve mean
percentile (p90/p99)
count ve countdistinct
min/max
by/over ile gruplama
Rollup etkisi

Modül 4

Dönüştürme

rateofchange
timeshift ile zaman kaydırma
Hareketli ortalama (movingaverage)
integrate ve delta
Aritmetik ifadeler
Birleştirme (union)

Günün hedefiKatılımcı SignalFlow ile dedektör oluşturup API ile analitiği otomatikleştirebilir.

Modül 1

Dedektör Temeli

Detector ve kural (rule)
when() koşulu
Şiddet (severity) seviyeleri
Clear koşulu
Bildirim (notification) kuralı
Dedektör önizleme

Modül 2

Akıllı Tespit

Static vs dynamic threshold
Population comparison
Historical anomaly (mevsimsellik)
Sudden change tespiti
Resource running out
Yanlış pozitif azaltma

Modül 3

Dedektör Yönetimi

Dedektör etiketleme
Muting rule ve zaman
Dedektör as code yaklaşımı
Terraform SignalFx provider
Dedektör versiyonlama
Gözden geçirme

Modül 4

SignalFlow API

SignalFlow API mimarisi
Program çalıştırma (execute)
Akış sonucu okuma (streaming)
Python SDK kullanımı
Programatik dedektör/chart
Entegrasyon senaryoları

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Akış Modeli

SignalFlow akış işleme modelini açıklarsınız.

✅

data/publish

data() ve publish() ile analitik kurarsınız.

✅

Filtre

filter() ile boyut bazlı analiz yaparsınız.

✅

Fonksiyonlar

percentile ve rateofchange gibi fonksiyonları kullanırsınız.

✅

Zaman

timeshift ve movingaverage ile pencere analizi yaparsınız.

✅

Dedektör

Dinamik eşikli dedektörler oluşturursunuz.

✅

Akıllı Tespit

Mevsimsellik tabanlı anomali tespiti kurarsınız.

✅

API

SignalFlow API ile analitiği otomatikleştirirsiniz.

Kimler İçin Uygundur?

Splunk Observability Cloud kullanan SRE'ler
gözlemlenebilirlik mühendisleri
ileri analitik ihtiyacı olanlar için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Splunk Observability Cloud kullanan SRE'ler, gözlemlenebilirlik mühendisleri ve ileri analitik ihtiyacı olanlar için uygundur.

SignalFlow nedir?

Splunk Observability Cloud'un chart ve dedektörlerin arkasında çalışan gerçek zamanlı akış analiz dilidir.

Programlama bilmek gerekir mi?

Temel fonksiyon/programlama mantığı faydalıdır; SignalFlow sözdizimi eğitimde sıfırdan kurulur.

Dedektörler nasıl akıllanır?

Dinamik eşik, population comparison ve historical anomaly ile yanlış pozitifi azaltan tespitler gösterilir.

Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?

Katılım ve değerlendirme sonrası Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

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

USING SIGNALFLOW IN SPLUNK OBSERVABILITY CLOUD (AURSAPI) EĞİTİMİ