Core Consultant Labs

ラボの目的

サービスコンサルタントアーキテクト向け演習ラボ1

この自己採点型のラボでは、Splunkをダウンロードして4台のホストにインストールします。サーチヘッドを1つ、インデクサーを2つ、モニターコンソールを1つ設定していただきますが、その際、インデクサーはサーチヘッドとモニターコンソールの分散サーチピアとして構成します。

サービスコンサルタントアーキテクト向け演習ラボ2

この自己採点型のラボでは、Splunkユニバーサルフォワーダーを構成し、デプロイサーバーを使用してAppをインストールします。

サービスコンサルタントアーキテクト向け演習ラボ3

この自己採点型のラボではデータ転送を設定します。中間レイヤーとしてのユニバーサルフォワーダー経由でのデータ転送と、Rawイベントのコンテンツに基づいた特定インデックスへのデータのルーティングの設定方法にフォーカスします。

実装基礎演習ラボ

このラボはSplunk Educationによって手作業で採点されます。次の6つのモジュールが含まれています。

モジュール1 – デプロイクライアントの接続性の確立

モジュール2 – データの取り込みにおけるパラメータの特定

モジュール3 – 入力に関する仕様の定義と導入

モジュール4 – サーチ時のフィールド抽出設定の作成

モジュール5 – ダッシュボードの構築

モジュール6 – 作業内容を提出して採点を受ける

分散サーチ環境への移行ラボ

この自己採点型のラボでは、1台の一体型のノードで構成されているSplunkインフラを分散構成(複数のインデクサーとサーチヘッド)に拡張するプロセスをエミュレートします。

インデクサークラスターラボ

この自己採点型のラボでは、クラスター化されていないインデクサー2つ、サーチヘッド1つ、モニターコンソール1つで構成されている「既存の」インフラに接続し、このスタンドアロン構成を新しいクラスターマスターを使用する構成に移行します。その後、この新しいクラスターマスターを使用して、新しく構成したインデクサークラスター内のインデクサーの管理、サーチヘッドとインデクサー間の接続、インデックスレプリケーションの管理を実施します。さらに、顧客のデータをクラスター化されたバケツフォーマットに移行して、データをクラスター全体にレプリケートします。

注意：このラボバンドルにアクセスするには、Splunk Enterprise Certified Architectである必要があります。