스플렁크는 머신 데이터용 검색, 보고, 분석 소프트웨어 플랫폼으로서, 현재 전 세계 여러 기업에 도입돼 데이터에서 가치를 찾는 일에 핵심적으로 사용되고 있다. 이 책은 스플렁크 7의 기본 기능을 능숙하게 사용하고자 하는 초보자를 대상으로 한다. 스플렁크에 대한 사전 지식이 없어도 충분히 따라갈 수 있도록 쉽게 서술됐다. 데이터에서 인사이트를 얻고자 하는 데이터/비즈니스 분석가 또는 시스템 관리자를 위한 책이다.

[목 차]

1장. 스플렁크 시작하기

__스플렁크 계정
____스플렁크 계정 생성하기
__Windows에 스플렁크 설치하기
__Linux에 스플렁크 설치하기
____처음으로 로그인하기
____간단한 검색 실행하기
__스플렁크 앱 만들기
__Eventgen으로 데이터 생성하기
____CLI로 Eventgen 설정하기
__스플렁크 제어하기
__Eventgen 설정하기
__Destinations 앱 살펴보기
__첫 번째 대시보드 만들기
__요약

2장. 데이터 가져오기

__스플렁크와 빅데이터
____스트리밍 데이터
____분석 데이터 지연
____데이터의 희소성
__스플렁크 데이터 소스
____머신 데이터
____웹 로그
____데이터 파일
____소셜 미디어 데이터
____관계형 데이터베이스 데이터
____그 외 데이터 종류
__인덱스 생성하기
__버킷
__로그 파일 입력하기
__스플렁크 이벤트와 필드
__새로운 필드 추출하기
__요약

3장. 검색 처리 언어

__검색의 구조
____검색 파이프라인
__시간 수정자
__검색 결과 필터링하기
__검색 명령어 - stats
__검색 명령어 - top/rare
__검색 명령어 - chart와 timechart
__검색 명령어 - eval
__검색 명령어 - rex
__요약

4장. 보고서, 경고 및 검색 최적화

__이벤트 타입을 활용한 데이터 분류
__태그를 활용한 데이터 표준화
__룩업을 활용한 데이터 보강
__보고서 생성과 스케줄링
__경고 생성하기
__검색과 보고서 가속화
__스케줄링 옵션
__요약 인덱싱
__요약

5장. 동적 대시보드

__효과적인 대시보드 만들기
__대시보드 종류
____비즈니스 요구사항 파악하기
____동적 폼 기반 대시보드
____패널 옵션
____칼럼 오버레이 조합형 차트 - 조회 대 응답 시간
__폼 입력
__시간 범위 입력 만들기
__라디오 입력 만들기
__드롭다운 입력 생성하기
__정적 실시간 대시보드
____색상 범위가 있는 단일값 패널
____복제를 통해 패널 생성하기
____추세선이 있는 단일값 패널
____선이 오버레이된 실시간 칼럼 차트
__단계구분도 만들기
__요약

6장. 데이터 모델과 피벗

__데이터 모델 만들기
____객체에 속성 추가하기
____자식 객체 만들기
____정규 표현식을 기반으로 속성 생성하기
__데이터 모델 가속화
____피벗 편집기
____피벗과 차트 만들기
____영역 차트 만들기
____원형 차트 만들기
____추세선 스파크라인이 있는 단일값
__대시보드 재배치하기
__요약

7장. HTTP 이벤트 컬렉터

__HEC란?
__데이터가 HEC로 전달되는 방법
____데이터 로깅하기
____데이터와 함께 토큰 사용하기
____데이터 요청 보내기
____토큰 검증하기
____데이터 인덱싱하기
__요약

8장. 모범사례 및 고급 쿼리

__테스트를 위한 인덱스
__인덱스 내에서 검색하기
__제한된 시간 범위 내에서 검색하기
__고속 모드를 통한 빠른 검색
__이벤트 샘플링 사용하기
__fields 명령어를 사용해 검색 성능 향상시키기
__고급 검색
____하위 검색
____append 사용하기
____join 사용하기
____eval 및 if 사용하기
____case 함수와 함께 eval 및 match 사용하기
__요약

9장. 스플렁크 도입하기

__조직에서 일반적으로 활용되는 사례
____IT 운영
____사이버 보안
____소프트웨어 개발 및 지원 업무
____사물인터넷
__스플렁크 아키텍처 고려 사항
____조직에 도입하기 위한 스플렁크 아키텍처
____포워더
____스플렁크 클라우드
____스플렁크 가격 모델
__스플렁크 커뮤니티 및 온라인 자료
__요약

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

■ 스플렁크 설치 및 설정 방법
■ 스플렁크 인덱스를 사용한 이벤트 데이터 저장, 소스로 이벤트 분류, 데이터 필드 추가 방법
■ 스플렁크 검색 처리 언어의 기본 명령어와 모범 사례
■ 강력한 실시간 대시보드, 사용자 입력 대시보드 생성 방법
■ 경고와 예약 보고서를 통한 주도적 대응 방법
■ 페즈의 조언: 스플렁크 기능과 애드온을 활용한 모범 사례
■ 조직 단위로 스플렁크 도입 시 보안 및 배포와 관련된 고려 사항
■ 스플렁크 온라인 커뮤니티에서 제공하는 풍부한 자료 활용 방법

★ 이 책의 대상 독자 ★

스플렁크 7이 제공하는 기능을 능숙하게 사용하고자 하는 초보자를 대상으로 한다. 데이터/비즈니스 분석가나 시스템 관리자가 되고 싶다면, 바로 이 책이 정답이다. 스플렁크에 대한 사전 지식은 필요하지 않다.

★ 이 책의 구성 ★

1장, ‘스플렁크 시작하기’에서는 스플렁크를 조직에 도입할 때 필요한 기본 개념을 다룬다. 다양한 스플렁크 커뮤니티와 온라인 에코시스템에 대해 언급한다.
2장, ‘데이터 가져오기’에서는 포워더(forwarder), 인덱스(index), 이벤트(event), 이벤트 타입(event type), 필드(field), 소스(source), 소스타입(sourcetype)과 같은 필수 개념을 배운다.
3장, ‘검색 처리 언어’에서는 데이터 분석을 위한 검색 명령어의 사용법을 다룬다.
4장, ‘보고서, 경고, 검색 최적화’에서는 이벤트 타입을 사용해 데이터를 분류하는 방법과 룩업을 사용해 데이터를 보완하는 방법, 태그로 데이터를 정규화하는 방법을 설명한다.
5장, ‘동적 대시보드 만들기’에서는 토큰을 검색 패널에 적용하는 방법을 통해 완전한 기능을 갖춘 폼 기반 대시보드(form-based dashboard)를 만들어본다. 이를 통해 입력 내용을 변경하면 대시보드 데이터가 영향을 받도록 만들 수 있다.
6장, ‘데이터 모델과 피벗’에서는 직관적인 피벗 편집기를 사용해 영역 차트, 원형 차트, 시계열 스파크라인이 포함된 단일값 등 세 가지 시각화 차트를 만들어본다.
7장, ‘HTTP 이벤트 수집기’에서는 HTTP 이벤트 수집기(HTTP event collector), HEC에 대해 설명하고, 이를 활용해 애플리케이션에서 스플렁크로 직접 데이터를 전송하는 방법을 알아본다.
8장, ‘모범 사례 및 고급 쿼리’에서는 고급 스플렁크 사용자를 위한 기술들을 소개한다.
9장, ‘스플렁크 도입하기’에서는 이제까지 이 책에서 언급한 내용들을 조직에 적용해볼 수 있는 방안에 대해 설명한다.

J-P 콘트레라스 (J-P Contreras)
스플렁크 공인 관리자이자 영업 엔지니어로 20년 이상 고급 데이터 분석 솔루션과 성과 평가 솔루션을 고객에게 제안하는 일을 하고 있다. 그가 조직한 컨설팅 팀이 수상한 이력이 있으며, 기업이 데이터 분석을 통해 통찰을 얻도록 지원하고 있다.
현재는 고객이 스플렁크를 직접 구축하고 스플렁크 커뮤니티가 제공하는 모든 자료를 활용할 수 있게 돕고 있다. 2001년 시카고에 있는 드폴대학 켈스타트 경영대학원(DePaul University's Kellstadt Graduate School of Business)에서 전자 상거래로 MBA를 받았다. 드폴대학의 평생 교육 프로그램에서 교육을 담당하고 있으며 드폴대학의 드리하우스 경영대학원(Driehaus School of Business) 자문위원회 회원이다.

에릭슨 델가도 (Erickson Delgado)
데이터 마이닝과 데이터 분석을 좋아하는 엔터프라이즈 아키텍트다. 스플렁크 버전 4.0부터 지금까지 스플렁크를 사용해오고 있다. 필리핀의 스타트업과 협력해 오픈소스 인프라 구축을 지원했다.
파이썬(Python)과 노드JS(node.js)을 활용한 애플리케이션 개발 경험이 있으며, Go와 C/C++를 통한 복구 프로그래밍에 관심이 많다. 최근 몇 년간 데브옵스(DevOps)를 업무에 적용하는 데 힘쓰고 있다. 바다 낚시, 산악 자전거, 로봇 제작, 여행 등으로 스트레스를 풀고, 현재 올랜도에 거주 중이다.

벳시 페이지 시그먼 (Betsy Page Sigman)
워싱턴 DC 조지타운대학(Georgetown University) 맥도너 경영대학원(McDonough School of Business)의 저명한 교수다. 지난 16년간 통계, 프로젝트 관리, 데이터베이스, 전자 상거래 분야의 강의를 맡아 왔으며, 우수 강의로 수상한 이력이 있다.
그 전에는 조지메이슨대학(George Mason University)에 몸담았다. 최근에는 [Harvard Business case study]와 [Harvard Business review]에 글을 기고했다. 기술 문제와 빅데이터에 대한 언론 평론가로도 활동하고 있다.