Nicht aus der Schweiz? Besuchen Sie lehmanns.de

Machine Learning with the Elastic Stack (eBook)

Expert techniques to integrate machine learning with distributed search and analytics
eBook Download: EPUB
2019
304 Seiten
Packt Publishing (Verlag)
978-1-78847-177-0 (ISBN)

Lese- und Medienproben

Machine Learning with the Elastic Stack - Rich Collier, Bahaaldine Azarmi
35,41 € (CHF 34,60)
Systemvoraussetzungen
36,59 € (CHF 35,75)
Systemvoraussetzungen
Der eBook-Verkauf erfolgt durch die Lehmanns Media GmbH (Berlin) zum Preis in Euro inkl. MwSt.
  • Download sofort lieferbar
  • Zahlungsarten anzeigen

Leverage Elastic Stack's machine learning features to gain valuable insight from your data




Key Features



  • Combine machine learning with the analytic capabilities of Elastic Stack


  • Analyze large volumes of search data and gain actionable insight from them


  • Use external analytical tools with your Elastic Stack to improve its performance





Book Description



Machine Learning with the Elastic Stack is a comprehensive overview of the embedded commercial features of anomaly detection and forecasting. The book starts with installing and setting up Elastic Stack. You will perform time series analysis on varied kinds of data, such as log files, network flows, application metrics, and financial data.






As you progress through the chapters, you will deploy machine learning within the Elastic Stack for logging, security, and metrics. In the concluding chapters, you will see how machine learning jobs can be automatically distributed and managed across the Elasticsearch cluster and made resilient to failure.






By the end of this book, you will understand the performance aspects of incorporating machine learning within the Elastic ecosystem and create anomaly detection jobs and view results from Kibana directly.




What you will learn



  • Install the Elastic Stack to use machine learning features


  • Understand how Elastic machine learning is used to detect a variety of anomaly types


  • Apply effective anomaly detection to IT operations and security analytics


  • Leverage the output of Elastic machine learning in custom views, dashboards, and proactive alerting


  • Combine your created jobs to correlate anomalies of different layers of infrastructure


  • Learn various tips and tricks to get the most out of Elastic machine learning



Who this book is for



If you are a data professional eager to gain insight on Elasticsearch data without having to rely on a machine learning specialist or custom development, Machine Learning with the Elastic Stack is for you. Those looking to integrate machine learning within their search and analytics applications will also find this book very useful. Prior experience with the Elastic Stack is needed to get the most out of this book.


Leverage Elastic Stack's machine learning features to gain valuable insight from your dataKey FeaturesCombine machine learning with the analytic capabilities of Elastic StackAnalyze large volumes of search data and gain actionable insight from themUse external analytical tools with your Elastic Stack to improve its performanceBook DescriptionMachine Learning with the Elastic Stack is a comprehensive overview of the embedded commercial features of anomaly detection and forecasting. The book starts with installing and setting up Elastic Stack. You will perform time series analysis on varied kinds of data, such as log files, network flows, application metrics, and financial data.As you progress through the chapters, you will deploy machine learning within the Elastic Stack for logging, security, and metrics. In the concluding chapters, you will see how machine learning jobs can be automatically distributed and managed across the Elasticsearch cluster and made resilient to failure.By the end of this book, you will understand the performance aspects of incorporating machine learning within the Elastic ecosystem and create anomaly detection jobs and view results from Kibana directly.What you will learnInstall the Elastic Stack to use machine learning featuresUnderstand how Elastic machine learning is used to detect a variety of anomaly typesApply effective anomaly detection to IT operations and security analyticsLeverage the output of Elastic machine learning in custom views, dashboards, and proactive alertingCombine your created jobs to correlate anomalies of different layers of infrastructureLearn various tips and tricks to get the most out of Elastic machine learningWho this book is forIf you are a data professional eager to gain insight on Elasticsearch data without having to rely on a machine learning specialist or custom development, Machine Learning with the Elastic Stack is for you. Those looking to integrate machine learning within their search and analytics applications will also find this book very useful. Prior experience with the Elastic Stack is needed to get the most out of this book.
Erscheint lt. Verlag 31.1.2019
Sprache englisch
Themenwelt Sachbuch/Ratgeber Freizeit / Hobby Sammeln / Sammlerkataloge
Mathematik / Informatik Informatik Theorie / Studium
Schlagworte Elasticsearch • elasticsearch machine learning • Elastic Stack • elastic stack integration • Kibana • logstash • machine learning • Time-series analysis • Xpack
ISBN-10 1-78847-177-6 / 1788471776
ISBN-13 978-1-78847-177-0 / 9781788471770
Haben Sie eine Frage zum Produkt?
EPUBEPUB (Adobe DRM)
Größe: 22,8 MB

Kopierschutz: Adobe-DRM
Adobe-DRM ist ein Kopierschutz, der das eBook vor Mißbrauch schützen soll. Dabei wird das eBook bereits beim Download auf Ihre persönliche Adobe-ID autorisiert. Lesen können Sie das eBook dann nur auf den Geräten, welche ebenfalls auf Ihre Adobe-ID registriert sind.
Details zum Adobe-DRM

Dateiformat: EPUB (Electronic Publication)
EPUB ist ein offener Standard für eBooks und eignet sich besonders zur Darstellung von Belle­tristik und Sach­büchern. Der Fließ­text wird dynamisch an die Display- und Schrift­größe ange­passt. Auch für mobile Lese­geräte ist EPUB daher gut geeignet.

Systemvoraussetzungen:
PC/Mac: Mit einem PC oder Mac können Sie dieses eBook lesen. Sie benötigen eine Adobe-ID und die Software Adobe Digital Editions (kostenlos). Von der Benutzung der OverDrive Media Console raten wir Ihnen ab. Erfahrungsgemäß treten hier gehäuft Probleme mit dem Adobe DRM auf.
eReader: Dieses eBook kann mit (fast) allen eBook-Readern gelesen werden. Mit dem amazon-Kindle ist es aber nicht kompatibel.
Smartphone/Tablet: Egal ob Apple oder Android, dieses eBook können Sie lesen. Sie benötigen eine Adobe-ID sowie eine kostenlose App.
Geräteliste und zusätzliche Hinweise

Buying eBooks from abroad
For tax law reasons we can sell eBooks just within Germany and Switzerland. Regrettably we cannot fulfill eBook-orders from other countries.

EPUBEPUB (Ohne DRM)

Digital Rights Management: ohne DRM
Dieses eBook enthält kein DRM oder Kopier­schutz. Eine Weiter­gabe an Dritte ist jedoch rechtlich nicht zulässig, weil Sie beim Kauf nur die Rechte an der persön­lichen Nutzung erwerben.

Dateiformat: EPUB (Electronic Publication)
EPUB ist ein offener Standard für eBooks und eignet sich besonders zur Darstellung von Belle­tristik und Sach­büchern. Der Fließ­text wird dynamisch an die Display- und Schrift­größe ange­passt. Auch für mobile Lese­geräte ist EPUB daher gut geeignet.

Systemvoraussetzungen:
PC/Mac: Mit einem PC oder Mac können Sie dieses eBook lesen. Sie benötigen dafür die kostenlose Software Adobe Digital Editions.
eReader: Dieses eBook kann mit (fast) allen eBook-Readern gelesen werden. Mit dem amazon-Kindle ist es aber nicht kompatibel.
Smartphone/Tablet: Egal ob Apple oder Android, dieses eBook können Sie lesen. Sie benötigen dafür eine kostenlose App.
Geräteliste und zusätzliche Hinweise

Buying eBooks from abroad
For tax law reasons we can sell eBooks just within Germany and Switzerland. Regrettably we cannot fulfill eBook-orders from other countries.

Mehr entdecken
aus dem Bereich
The Process of Leading Organizational Change

von Donald L. Anderson

eBook Download (2023)
Sage Publications (Verlag)
CHF 97,65
Interpreter of Constitutionalism in Japan

von Frank O. Miller

eBook Download (2023)
University of California Press (Verlag)
CHF 48,80