Zapytaj o termin
Zapytaj o tryb szkolenia
Lokalizacja | Termin | Cena | Wybierz | |
---|---|---|---|---|
{{place.city}}
{{ event_pack_item.event_details.education_center.name }}
???
|
{{place.date}}
({{ event_pack_item.product_details.product_informations.code }} / {{ event_pack_item.product_details.product_informations.name }})
{{ altkomDateFormatMoment(event_pack_item.event_details.startdate, event_pack_item.event_details.enddate) }}
???
|
|
||
Skontaktuj się z nami | ||||
Dostępne terminy: | ||||
Lokalizacja i termin do uzgodnienia |
|
-
Liczba miejsc (dostępnych: {{ basketAddItem.free_seats}})
{{ basketAddItem.city }}
{{ basketAddItem.date }}
Liczba miejsc xxxxxxxxxx
Żeby dowiedzieć się, czy dane szkolenie będzie realizowane stacjonarnie skontaktuj się ze swoim Opiekunem lub zadaj pytanie przez Formularz kontaktowy
Szkolenie skierowane do administratorów, programistów, testerów oraz wszystkich osób związanych z Elasticsearch chcących nauczyć się lub podnieść kompetencje. Szkolenie wymaga od uczestników znajomości produktu Elasticsearch.
Jest to kolejne szkolenie z cyklu szkoleń o Elasticsearch, będące następnym etapem w budowaniu kompetencji z zakresu zarządzania, konfigurowania oraz używania produktu Elasticsearch. Szkolenie porusza bardzo specyficzne elementy produktu pozwalające na zaawansowany tuning oraz optymalizację klastrów BigData w środowiskach produkcyjnych. Po zakończeniu szkolenia uczestnicy są w stanie efektywnie optymalizować produkcyjne klastry Elasticsearch przetwarzające setki albo i tysiące TB danych.
- Znajomość zagadnień wchodzących w skład szkoleń Elasticsearch Essentials oraz Elasticsearch Intermediate
- Podstawowa wiedza o serwisach RESTful
- Bash, w tym użycia curl (ewentualnie innego oprogramowania do wysyłania requestów HTTP jak Postman, Fiddler itp.)
- Znajomość wyrażeń regularnych (regex), popularnych języków skryptowych (Javascript, painless, mustache itp.) oraz Java
Kod szkolenia: PL AA 2d
Kod szkolenia: PL AA 3d
Szkolenie: polski
- Elasticsearch cluster
- Konfiguracja nodów w klastrze (ingest/data/master/ml) - dobór ilości masterów w klastrze, ilości nodów w klastrze, ilości indeksów oraz właściwy dobór ilości oraz wielkości shardów dla indeksu,
- Skalowanie klastra Elasticsearch,
- Cykle życia oraz stany indeksów,
- Pluginy,
- Fault tolerance – odporność na awarie
- Optymalizacja klastra – parametry konfiguracyjne, custom allocation, tags, rack_id, zone itp.
- Optymalizacja istniejącej architektury systemu
- Sposoby na wdrożenie Elasticsearch do aktualnej architektury,
- Massive ingestion,
- Wykorzystanie systemów kolejkowych do optymalizacji ingestu,
- Elasticsearch - agregaty
- Przegląd wszystkich dostępnych typów agregacji,
- Ryzyko używania agregat,
- Optymalizacje agregat,
- Elasticsearch - algorytm alokacji
- Używanie routingu do optymalizacji wydajności klastra,
- Wpływanie na algorytm alokacji celem poprawienia wydajności klastra,
- Elasticsearch - Scoring
- Domyślny scoring TF*IDF vs BM25
- Custom scoring w praktyce - wpływanie na scoring oraz używanie custom scoringu
- Logstash
- Klaster Logstash,
- Transformacje danych w Logstash,
- Filtry grok
- Machine Learning
- Temporal Anomaly Detection vs Population Anomaly Detection
- Przegląd funkcji Anomaly Explorer’a
- Zasada działania algorytmu kategoryzacji,
- Kibana
- Przykłady wykorzystania GeoIP oraz wizualizacji (Maps)
- Instrumentacja kodu z użyciem APM server
- Performance testing
- Metody na testowanie wydajności klastra,
- Budowanie testów z użyciem JMeter,
- Analiza ustawień klastra pod kątem wydajności,
- Analiza danych oraz mappingu pod kątem wydajności,
- Security
- Uruchomienie modułu Security,
- Zarządzanie uprawnieniami
- Konfiguracja nodów w klastrze (ingest/data/master/ml) - dobór ilości masterów w klastrze, ilości nodów w klastrze, ilości indeksów oraz właściwy dobór ilości oraz wielkości shardów dla indeksu,
- Skalowanie klastra Elasticsearch,
- Cykle życia oraz stany indeksów,
- Pluginy,
- Fault tolerance – odporność na awarie
- Optymalizacja klastra – parametry konfiguracyjne, custom allocation, tags, rack_id, zone itp.
- Sposoby na wdrożenie Elasticsearch do aktualnej architektury,
- Massive ingestion,
- Wykorzystanie systemów kolejkowych do optymalizacji ingestu,
- Przegląd wszystkich dostępnych typów agregacji,
- Ryzyko używania agregat,
- Optymalizacje agregat,
- Używanie routingu do optymalizacji wydajności klastra,
- Wpływanie na algorytm alokacji celem poprawienia wydajności klastra,
- Domyślny scoring TF*IDF vs BM25
- Custom scoring w praktyce - wpływanie na scoring oraz używanie custom scoringu
- Klaster Logstash,
- Transformacje danych w Logstash,
- Filtry grok
- Temporal Anomaly Detection vs Population Anomaly Detection
- Przegląd funkcji Anomaly Explorer’a
- Zasada działania algorytmu kategoryzacji,
- Przykłady wykorzystania GeoIP oraz wizualizacji (Maps)
- Instrumentacja kodu z użyciem APM server
- Metody na testowanie wydajności klastra,
- Budowanie testów z użyciem JMeter,
- Analiza ustawień klastra pod kątem wydajności,
- Analiza danych oraz mappingu pod kątem wydajności,
- Uruchomienie modułu Security,
- Zarządzanie uprawnieniami
Advanced
Powtórzenia szkolenia