ELK Stack: Elasticsearch, Logstash y Kibana | Curso práctico

Domina ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana): ingesta con Logstash, búsqueda en Elasticsearch y dashboards en Kibana con laboratorios y casos reales.

Introducción

ELK Stack (Elasticsearch, Logstash y Kibana) es el estándar de facto para ingesta, indexación, búsqueda y visualización de datos operacionales y de negocio en tiempo real. En este curso aprenderás a diseñar pipelines fiables, estructurar eventos, optimizar índices y construir dashboards accionables en Kibana, aplicando buenas prácticas para entornos corporativos.

A través de laboratorios guiados, configurarás Logstash para procesar y enriquecer eventos, crearás mappings y plantillas, implementarás estrategias de index lifecycle management, y mejorarás el rendimiento de consultas con agregaciones, filtros y análisis. Además, aprenderás a detectar patrones en logs, métricas y trazas para casos de observabilidad, monitorización y detección de anomalías.

Al finalizar, estarás preparado para desplegar un stack funcional, gobernado y escalable, alineado con necesidades de IT, DevOps, SecOps y Data.

Objetivos

Implementar un pipeline de ingesta con Logstash (inputs, filters, outputs).
Modelar datos en Elasticsearch con mappings, analyzers y templates.
Construir búsquedas avanzadas con Query DSL y agregaciones.
Crear dashboards y visualizaciones en Kibana orientadas a negocio/operaciones.
Aplicar buenas prácticas de rendimiento: shards, réplicas, refresh, bulk.
Gestionar el ciclo de vida de datos con ILM y políticas de retención.
Operar el stack con seguridad básica, roles y control de acceso.
Resolver problemas comunes de ingestión, parsing y calidad del dato.

Índice de Contenidos

Módulo	Tema	Contenidos
Módulo 1	Fundamentos de ELK y arquitectura	Qué resuelve ELK Stack y casos de uso (logs, SIEM, analítica) Componentes y flujo de datos Conceptos clave: índice, documento, shard, réplica Instalación de laboratorio y estructura de proyecto
Módulo 2	Ingesta con Logstash: inputs y pipelines	Arquitectura de pipelines y configuración Inputs comunes (file, beats, http, syslog) Gestión de colas y persistencia Buenas prácticas de diseño de pipelines
Módulo 3	Procesamiento y enriquecimiento (filters)	Grok: extracción de campos y patrones Mutate, Date, GeoIP, KV, JSON, Dissect Normalización de campos y naming conventions Control de calidad: errores de parseo y dead-letter queues
Módulo 4	Salida a Elasticsearch y estrategias de indexación	Output Elasticsearch: templates, index naming, routing Ingestión eficiente: bulk, refresh interval Gestión de duplicados e idempotencia Versionado y despliegue de configuración
Módulo 5	Modelado en Elasticsearch: mappings y análisis de texto	Mappings: tipos, keyword vs text Dynamic mapping y control de campos Analyzers, tokenizers y filtros Normalizers y campos multifield Templates y composable index templates
Módulo 6	Búsqueda con Query DSL	Búsqueda full-text vs exacta bool: must/should/filter/must_not match, term, range, wildcard, prefix Paginación, sorting y relevancia Debug de queries y explicación de resultados
Módulo 7	Agregaciones y analítica	Métricas y buckets terms, date_histogram, filters, range Sub-aggregations y KPIs Cardinality y aproximaciones Buenas prácticas para rendimiento en agregaciones
Módulo 8	Kibana: exploración, visualizaciones y dashboards	Data views (index patterns) y Discover Visualizaciones (Lens, TSVB según disponibilidad) Dashboards: diseño, filtros, drilldowns Controles y experiencia de usuario Exportación y reporting (según entorno)
Módulo 9	Operación, ciclo de vida y retención (ILM)	Concepto de hot/warm/cold/frozen (según versión/arquitectura) Políticas ILM y rollover Retención, borrado y compliance Data streams: introducción y cuándo usarlos
Módulo 10	Seguridad y gobierno básico	Usuarios, roles y permisos Espacios en Kibana Buenas prácticas de acceso y auditoría Recomendaciones de hardening (visión práctica)

¿Qué aprenderás en este curso? (ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana))

Diseñar e implementar pipelines de ingesta con Logstash (inputs, filters, outputs) para datos operacionales y de negocio.
Parsear y estructurar logs con Grok/Dissect, normalizando campos y mejorando la calidad del dato.
Enriquecer eventos con GeoIP, Date, KV, JSON, y aplicar transformaciones con Mutate.
Modelar índices en Elasticsearch: mappings, templates, campos keyword vs text, y buenas prácticas de schema.
Crear búsquedas avanzadas con Elasticsearch Query DSL: bool, match, term, range, paginación y relevancia.
Construir analítica con agregaciones (métricas, buckets, date_histogram) para KPIs operacionales.
Crear visualizaciones y dashboards en Kibana (Discover, Lens/visualizations) para monitorización y reporting.
Gestionar retención y ciclo de vida con ILM y estrategias de rollover para controlar coste y rendimiento.

Aplicación práctica

Centralización de logs: unificar logs de aplicaciones, servidores y servicios (HTTP, syslog, ficheros) para búsqueda rápida.
Observabilidad: detectar errores, picos, tendencias y patrones de comportamiento mediante dashboards en Kibana.
Operaciones y SRE: reducir MTTR con búsquedas instantáneas, correlación de eventos y visualizaciones por servicio/entorno.
Seguridad (base SIEM): análisis de eventos, filtrado y agregaciones para identificar señales anómalas (p. ej., accesos inusuales).
Analítica near real-time: KPIs operacionales (errores, latencia, endpoints más usados, distribución geográfica) sobre datos recientes.
Gobierno del dato: retención por políticas (ILM), rotación de índices y control de acceso para cumplir requisitos internos.

Salidas profesionales

DevOps Engineer / Platform Engineer (centralización de logs, dashboards, operación del stack)
SRE (Site Reliability Engineer) (observabilidad, troubleshooting y optimización)
Analista de Operaciones IT (búsqueda, correlación y reporting técnico)
SecOps / Analista SOC (nivel base) (investigación y análisis de eventos sobre Elastic)
Data Engineer orientado a búsqueda (pipelines de ingesta y modelado para consultas rápidas)
Consultor/a de Observabilidad (diseño de casos de uso, cuadros de mando y adopción)

Beneficios del curso (ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana))

Visibilidad total: centraliza y explora datos con ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) para entender qué ocurre en tus sistemas.
Decisiones más rápidas: transforma logs en KPIs y dashboards que facilitan acciones operativas y de negocio.
Menos tiempo de diagnóstico: acelera la investigación con búsquedas y agregaciones eficientes en Elasticsearch.
Implementación reutilizable: sales con plantillas de pipelines, mappings e ILM aplicables a distintos entornos.
Mejor rendimiento y control de costes: aplica estrategias de indexación y retención para optimizar almacenamiento y consultas.
Base sólida para observabilidad y seguridad: prepara el terreno para casos avanzados (alerting, correlación, detección) según el stack disponible.

ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana): Búsqueda y Análisis de Datos