2019.09.24 Elastic meetup 面對面，聊更多！

根據IDC統計，預計到2020年全球數據量將超過40ZB（相當於4兆GB），約當2011年的22倍，有別於傳統數據處理，企業面對龐大數據量和複雜結構，彰顯企業經營的價值，然Elasticsearch近年來快速崛起，成為企業即時日誌及機器資料分析等資料應用的佼佼者。

MongoDB系列講座來了！首先登場的是資料庫基本功 CRUD，非常適合初學者的入門主題！會後填寫回饋問卷送全家咖啡兌換券一張喔！

Docker EE 2.0 爲企業組織提供了在任何時間，任何位置以多樣化方法創造應用程式的自由，同時不必擔心被單一技術或基礎設施套牢的風險。企業組織可以基於各種應用程式堆疊建立傳統或雲應用程式在各種作業系統或基礎設施上，更重要的是，在整個應用程式生命週期中仍具有相同的 Docker 體驗

標準化和使用 Elastic 之後，Entel 團隊現在有預設的權限來訪問 Elastic Stack 機器學習功能。擺脫了資料提取的限制，可以即時享有權限，輕鬆找到這些預付方案的客戶，未來目標是將 Elastic 部署遷移到 Elastic Cloud 上的 Elasticsearch Service。

因應疫情期間發展，許多企業由辦公室改為遠端作業，因此資訊安全更顯得需要特別關注。本次分享將會介紹 Elasticsearch 上的資訊安全模組 SIEM 以及 Machine Learning。

線上搜尋已經是消費者的本能，往往對體驗抱有高期望，因此搜尋品質將影響瀏覽體驗、轉化率和客戶忠誠度。借助 Elastic 良好的搜尋，消費者不僅可以獲得預製的分析儀表板，還可以獲得 Kibana 提供的無限視覺化和分析工具，此外，Elastic 後台也提供強大的功能和靈活性。

使用者能利用 Kibana 易上手的特性，高效地發揮資料效能，例如：利用 Kibana 的視覺化功能找出問題的答案以及追蹤分析流程。一般來說， 如果要找出問題的答案，使用者就必須藉由查詢語言將其算出。但 Kibana 讓使用者只需利用數學運算就能結合多個預處理欄位（Field），藉此建立圖形（Metric）。

工業物聯網 (IIoT) 使製造業能從成千上萬個感測器與裝置中獲取資料。連接這些資料對監控生產程序以進行後續的分析非常重要。為了能充分利用異質資料 (heterogeneous data)，您需將其儲存在一個單獨的環境中，並能隨需求擴展。Elasticsearch 就是上述情形的最佳選擇。

本次介紹會介紹如何在 Tableau Desktop 中使用動態參數的技巧，可以增加儀表板設計的交互性和靈活性，或者提供使用者多元的篩選方式。

本次研討會我們將分享如何透過 HashiCorp Vault 解決方案，從佈署、連線、身分授權、資料安全的角度，進行集中的安全性管理，針對複雜的微服務與混和雲，提出高規格的資料安全管理方案，使得您的管理集中與簡單化，並兼顧安全性。

MongoDB 4.0 在今年夏天正式發佈了，支持多文檔ACID事務，MongoDB 中的事務應用就像開發人員熟悉的關聯式資料庫的事務應用一樣，易於配置在任何需要事務型應用程序之中。因此，MongoDB 將成為唯一能夠同時支持速度、靈活性和ACID數據完整保證的NoSQL資料庫。

良好的資料模型對實際資料應用場景有顯著的幫助，包括效能提升以及節省硬碟空間。此次線上研討會將分享 Data Modeling 的方法並介紹 Schema Design Patterns，並探討如何將其應用在實際用例上

本場活動將介紹 BART、Barman 各自的功能，以及使用的比較差異，並著重演示 Barman 語法介紹、參數設定，基礎備份還原操作模擬，以及實作中可能的雷和注意事項。

日本古野電器透過 Elasticsearch 從啟航到靠岸進行資料傳輸和分析，並藉由 Elastic Observability 中的 Kibana 視覺化服務、Elastic Maps 船舶定位，提供客戶多元解決方案並降低成本。

DevSecOps 強大之處在於，它能將可觀察性、資安團隊和程序更緊密地結合，它還能提供更深層的數據洞見，將可觀察性數據增添到日誌中，從而萃取行為特徵的標籤、和資安風險因子。