OpenSearch

Использование стека OpenSearch для анализа и мониторинга данных

ПОИСК

Быстрый заказ

ОЦЕНКА КУРСА

общая оценка курса:

оценка преподавателя:

Отзывов: 0

Стать преподавателем

Хочу скидку

OpenSearch – комплект поисковых и аналитических ресурсов для различных сценариев использования, таких как: мониторинг приложений в режиме реального времени, анализ журналов и поиск по веб-сайтам.
Приобретение базовых знаний по OpenSearch, а также навыков по развертыванию кластера OpenSearch при помощи Docker, настройке индексации данных из различных источников, работе с Dashboard и выполнению анализа данных при помощи клиентов на языке Python.

Выберите форму обучения, чтобы увидеть актуальные даты:

После изучения курса вы сможете

установить OpenSearch на виртуальной машине;
настроить Logstash и OpenSearch Dasboards;
установить NGINX;
настроить балансировку нагрузки и переадресации портов;
настроить аутентификацию по протоколу LDAP;
установить Python;
настроить окружение для работы;
подключиться к кластеру OpenSearch;
настроить сбор и обработку данных различных форматов из различных источников;
настроить индексацию данных из различных источников;
отправлять запросы;
установить различные плагины и дополнения.

Содержание курса

Модуль 1. Введение в OpenSearch

Что такое OpenSearch.
Обзор аналогов, сравнение с ElasticSearch.
Импортозамещенные решения по поиску и анализу данных.

Модуль 2. Установка OpenSearch

Установка (deploy) на виртуальной машине
Использование Docker, Ansible.
Установка NGINX.

Модуль 3. Настройка OpenSearch

Настройка балансирования нагрузки.
Настройка Logstash и OpenSearch Dasboards.
Настройка аутентификации по протоколу LDAP.

Модуль 4. Диагностика производительности и отказоустойчивости кластера OpenSearch

Мониторинг состояния кластера.
Лучшие практики развертывания отказоустойчивой и высокодоступной конфигурации.

Модуль 5. Python-клиенты для работы с OpenSearch

Установка Python.
Настройка окружения для работы.
Подключение к кластеру OpenSearch.
Сравнение библиотек opensearch-dsl, opensearch-py и opensearch-py-ml.

Модуль 6. Сбор и подготовка данных

Настройка сбора и обработки данных различных форматов из различных источников.
Создание шаблонов индексов, настройка параметров шаблона.
Управление потоками данных: создание, ввод данных, поиск и перенос.

Модуль 7. Визуализация данных

Работа с OpenSearch Dashboards.
Установка и использование плагина OpenSearch для Grafana.

Модуль 8. Плагины для сбора и анализа логов

Настройка сбора логов и отправки в logstash.
Парсинг логов.
Нормализация логов.

Слушатели

системные администраторы;
аналитики больших данных;
DevOps-инженеры.

Предварительная подготовка

Базовые навыки работы на компьютере в любой операционной системе.
Знание основ работы с командной строкой Linux.
Знание основ языка Python.
Понимание основ backend веб-разработки, контейнеризации, контроля версий (GIT).