[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

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May 2022 | 750 pages

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