Plan Szkolenia

Podstawy Elasticsearch:

  • Tworzenie indeksów: Najważniejsze aspekty tworzenia indeksów.
  • Struktura danych: Typy danych i ich formaty.
  • Praktyki wykorzystania: Wskazówki dotyczące efektywnego wykorzystania Elasticsearch.
  • Szablony indeksów: Zalety korzystania z szablonów.
  • Zarządzanie indeksami: Wykorzystanie aliasów i wzorców indeksów.

Mapowanie danych:

  • Możliwości mapowania: Optymalizacja i korzyści z właściwego mapowania danych.
  • Organizacja danych: Przechowywanie danych i wpływ na wydajność.
  • Wielkość danych: Rola mapowania w zarządzaniu danymi.

Efektywne zapytania w Elasticsearch:

  • Mechanizmy zapytań: Budowanie wydajnych zapytań.
  • Techniki indeksacji: Cache, inverted index, scoring, i inne.

Klastry w Elasticsearch:

  • Konfiguracja klastra: Dobór węzłów i parametrów.
  • Zarządzanie indeksami: Cykle życia, odporność na awarie, optymalizacja.
  • Praktyczne aspekty klastrów: Studia przypadków i zaawansowane konfiguracje.

Zastosowanie Elasticsearch w praktyce:

  • Integracja z systemami: Łączenie Elasticsearch z istniejącymi systemami.
  • Przetwarzanie dużych zbiorów danych: Masywna inżynieria wsteczna.
  • Rozwiązywanie problemów: Typowe wyzwania i sposoby ich rozwiązania.
  • Zarządzanie poprzez API: Używanie RESTful API do zarządzania klastrem.

Analizatory danych w Elasticsearch:

  • Konfiguracja analizatorów: Budowanie zaawansowanych analizatorów i testowanie ich.
  • Wbudowane narzędzia: Przegląd dostępnych narzędzi analizujących dane.

Uczenie maszynowe w Elasticsearch:

  • Detekcja anomalii: Porównanie detekcji anomalii czasowych i populacyjnych.
  • Funkcje Anomaly Explorer: Przegląd dostępnych funkcji.
  • Algorytmy kategoryzacji: Zasada działania algorytmów kategoryzacji.

Backup i archiwizacja danych w Elasticsearch:

  • Metody backupu: Wykonywanie i przywracanie danych w Elasticsearch.

Wymagania

Brak

 21 godzin

Liczba uczestników



Cena za uczestnika

Opinie uczestników (7)

Szkolenia Powiązane

Powiązane Kategorie