[AVE-010] Elasticsearch

Este curso abarca desde conceptos básicos hasta la ejecución en producción. Incluye configuración inicial, manejo de clústeres, y operaciones de búsqueda avanzadas. Además, explora temas de multi-tenancy, ajuste de rendimiento y diseño para Big Data, y cierra con monitorización y alertas, preparando a los estudiantes para un entorno de producción robusto.

Duración:                     16 horas

Perfil:                            Avanzado

Dirigido a

Esta acción formativa va dirigida a programadores, analistas, administradores de sistemas y arquitectos de software que deseen aprender a implementar y gestionar Elasticsearch en entornos de producción, así como optimizar búsquedas y manejar grandes volúmenes de datos.

Requisitos previos 

Los alumnos necesitarán tener conocimientos básicos de bases de datos y motores de búsqueda, conceptos de desarrollo web y APIs RESTful. También se recomendable tener conocimientos previos de sistemas distribuidos y redes.

Objetivos

• Comprender los conceptos fundamentales de Elasticsearch y su arquitectura distribuida.

• Configurar, gestionar y optimizar clústeres de Elasticsearch.

• Implementar búsquedas avanzadas y gestionar índices eficientemente.

• Adquirir habilidades en la configuración de multi-tenancy, enrutamiento y alias de índices.

• Preparar entornos de producción, incluyendo monitoreo, alertas y ajuste de rendimiento.

Contenido

1. Introducción

   1. Definición y terminología básica de Elasticsearch

   2. Conceptos fundamentales de su arquitectura

   3. Instalación y configuración inicial

   4. Operaciones básicas con Elasticsearch

2. Modelo Distribuido

   1. Estructura de un clúster Elasticsearch

   2. Concepto de fragmentos y réplicas

   3. Configuración de clústeres y nodos

   4. Uso de APIs para acceso local y gestión de clústeres

3. Multi-Tenancy

   1. Gestión de múltiples índices

   2. Uso de alias de índices para simplificar consultas

   3. Operaciones entre índices (búsqueda, actualización, borrado)

   4. Introducción al flujo de datos y su manejo en Elasticsearch

4. Índice Elasticsearch

   1. Proceso de análisis y asignación de datos

   2. Creación y gestión de índices

   3. Operaciones avanzadas de índices (actualización, eliminación)

   4. Control de versiones y APIs relacionadas

5. Búsquedas

   1. Uso de DSL (Domain Specific Language) para consultas complejas

   2. Técnicas de ordenación y facetas en búsquedas

   3. Tipos de búsqueda disponibles y su implementación

   4. Funciones de resaltado y enrutamiento de resultados

6. Búsquedas Avanzadas y Mapeos

   1. Trabajo con documentos anidados y relaciones padre/hijo

   2. Implementación de búsquedas geoespaciales (geo-localización)

   3. Configuración de relevancia y percolación para mejorar resultados

7. Modelo Distribuido Avanzado

   1. Recuperación del estado del clúster y sus fragmentos

   2. Replicación y recuperación de datos a nivel de fragmentos

   3. Estrategias avanzadas de mantenimiento y recuperación

8. Patrón de Diseño Big Data

   1. Uso de índices múltiples para grandes volúmenes de datos

   2. Técnicas de sobreasignación y enrutamiento de datos

   3. Gestión de alias y arquitectura de datos escalable

9. Preparación para Producción

   1. Optimización del rendimiento de Elasticsearch en producción

   2. Gestión del flujo de datos y asignación de recursos

   3. Ajustes finos para asegurar la estabilidad y rendimiento

10. Ejecución en Producción

    1. Monitoreo del clúster con herramientas de estadísticas y métricas

    2. Configuración de alertas para notificación de problemas

    3. Uso de APIs de detalles para gestionar el estado de la infraestructura

Documentación Recomendada

Elasticsearch 8.x Cookbook - Fifth Edition
By Alberto Paro
May 2022 | 750 pages

https://www.packtpub.com/product/elasticsearch-8x-cookbook-fifth-edition/9781801079815