Motor de búsqueda de texto
Implementar una búsqueda full-text ultrarrápida sobre catálogos de productos o documentos.
Observabilidad · Cursos
Elasticsearch: del descubrimiento a la maestría
Descubre todo lo que necesitas saber sobre el despliegue, la configuración y la administración de un clúster de Elasticsearch.
A tu ritmo, con la práctica.Al terminar este curso sabrás
- Instalar un clúster de Elasticsearch e indexar documentos
- Escribir consultas de búsqueda y de agregación eficientes
- Gestionar el ciclo de vida de los índices (ILM) y las copias de seguridad
- Detectar cambios con las alertas
- Diseñar mappings, pipelines de ingesta, data streams y políticas ILM
- Diagnosticar y dimensionar un clúster
- Implementar la búsqueda vectorial e híbrida
- Desplegar y automatizar Elasticsearch (ECK, Terraform)
LEARNING PATH
Programa del curso
0Descripción general de la formación1 lección
1Fundamentos y arquitectura9 lecciones
Instalación, Lucene, nodos, shards, réplicas y asignación.
- IntroducciónLección · ⏱ 6 min
- Arquitectura Elastic y buenas prácticasLección · ⏱ 18 min
- InstalaciónLección · ⏱ 4 min
- Bases de datos NoSQL, índices, shards y Apache LuceneLección · ⏱ 11 min
- Índices - buenas prácticasLección · ⏱ 11 min
- Instalación de KibanaLección · ⏱ 4 min
- Preparación del entorno de pruebasPráctica · ⏱ 28 min · Nivel 1/5
- Instalación de ElasticsearchPráctica · ⏱ 15 min · Nivel 1/5
- Arquitectura distribuida avanzadaArtículo · ⏱ 5 min
2Administración del clúster6 lecciones
API del clúster, licencias, supervisión, diagnóstico y rendimiento.
- Licencias: modelos de licencia de ElasticsearchLección · ⏱ 6 min
- Probar consultas y configuraciones con Kibana Dev ToolsLección · ⏱ 9 min
- Obtener la información del clústerPráctica · ⏱ 56 min · Nivel 3/5
- Gestión de licenciasPráctica · ⏱ 28 min · Nivel 1/5
- Monitorización y diagnósticoArtículo · ⏱ 3 min
- Rendimiento y planificación de capacidadArtículo · ⏱ 3 min
3Gestión e ingesta de datos7 lecciones
Índices, mappings, pipelines, data streams e ILM.
- Los índicesPráctica · ⏱ 42 min · Nivel 3/5
- Las plantillas (templates)Práctica · ⏱ 15 min · Nivel 3/5
- Mappings y análisis de textoArtículo · ⏱ 5 min
- Ingesta e ingest pipelinesArtículo · ⏱ 6 min
- Data streams y templatesArtículo · ⏱ 4 min
- Index Lifecycle Management (ILM)Artículo · ⏱ 3 min
- Transforms y enrich: resumir y enriquecer los datosArtículo · ⏱ 6 min
4Seguridad y acceso8 lecciones
Usuarios, roles, espacios, TLS, claves de API y auditoría.
- Espacios de Kibana: funcionalidades ocultas o desactivadasLección · ⏱ 8 min
- Seguridad: usuarios, roles y claves de API (roles reservados y obsoletos)Lección · ⏱ 14 min
- Usuarios y roles externos: Role MappingLección · ⏱ 12 min
- Gestión de los espaciosPráctica · ⏱ 35 min · Nivel 2/5
- Usuarios y rolesPráctica · ⏱ 42 min · Nivel 3/5
- API keysPráctica · ⏱ 15 min · Nivel 3/5
- Role mappingsPráctica · ⏱ 28 min · Nivel 4/5
- Seguridad avanzadaArtículo · ⏱ 4 min
5Búsqueda y análisis6 lecciones
Query DSL, ES|QL, agregaciones, Kibana y búsqueda vectorial.
6Detección de cambios1 lección
Alerting, Watcher y detección de anomalías.
7Copia de seguridad y resiliencia3 lecciones
Snapshots, SLM, recuperación ante desastres y multiclúster.
8Kubernetes y automatización2 lecciones
ECK, Terraform, Ansible y CI/CD.
10OpenTelemetry y Elasticsearch5 lecciones
Compatibilidad, ingesta de logs, trazas y métricas OTel.
- OpenTelemetry y Elasticsearch: compatibilidad y arquitecturaArtículo · ⏱ 6 min
- Ingerir logs OpenTelemetryArtículo · ⏱ 6 min
- Trazas OpenTelemetry y Kibana APMArtículo · ⏱ 4 min
- Métricas OpenTelemetryArtículo · ⏱ 4 min
- Práctica: Enviar logs, métricas y trazas OpenTelemetry a ElasticsearchPráctica · ⏱ 45 min · Nivel 3/5
9Buenas prácticas y proyecto final2 lecciones
Operación en producción y proyecto de validación.
90Preparación a la certificación1 lección
Itinerarios de preparación a las certificaciones oficiales del proveedor: exámenes de práctica ilimitados, panel y veredicto de preparación.
LEARN BY DOING
Casos prácticos
Análisis centralizado de logs
Ingerir, indexar y analizar volúmenes masivos de logs con la stack ELK.
Supervisión de seguridad (SIEM)
Utilizar Elasticsearch para la detección de amenazas y el análisis de eventos de seguridad.
Dashboards analíticos
Visualizar métricas en tiempo real gracias a la interfaz de Kibana.
Análisis geoespacial
Almacenar coordenadas geográficas y realizar consultas de proximidad.
Aplicación de Machine Learning
Detectar anomalías en las series temporales directamente en el clúster.
¿Y después?
Preguntas frecuentes
¿Qué es Elasticsearch?
Un motor de búsqueda y análisis distribuido, basado en Apache Lucene.
¿Qué es un índice?
Una colección lógica de documentos JSON, dividida en shards (índices Lucene) repartidos entre los nodos del clúster. No equivale a una base de datos relacional: sin tablas ni joins, y un esquema (mapping) por índice.
¿Cómo funciona un shard?
Es una partición de un índice que permite distribuir los datos entre varios nodos.
¿Para qué sirve Kibana?
Es la interfaz de usuario para visualizar e interactuar con los datos de Elasticsearch.
¿Cómo proteger el clúster?
Utilizando las funcionalidades de Role-Based Access Control (RBAC) y los espacios de Kibana.
¿Cuál es el lenguaje de consulta por defecto?
Puedes utilizar Query DSL mediante la API, o KQL (Kibana Query Language) en la interfaz.
¿Es adecuado para las series temporales?
Sí, mediante los Data Streams, que están optimizados para los datos basados en el tiempo.
¿Cómo gestionar las copias de seguridad?
Gracias a los Snapshots almacenados en un repository (NFS, S3, etc.) y gestionados mediante políticas SLM.
¿Se puede integrar un directorio LDAP o Active Directory?
Sí, Elasticsearch admite el Role Mapping con proveedores de identidad SAML, LDAP, etc.
¿Qué es un nodo Master?
Un nodo responsable de la gestión global del clúster (creación de índices, seguimiento de los nodos).