Formateurs
Chapitres | Formation
0. Vue d'ensemble de la formation
3. Gestion des données
5. Recherche de documents
6. Détection des changements
7. Sauvegarde et restauration
Cas concrets & Applications
Moteur de recherche texte
Implémenter une recherche full-text ultra rapide sur des catalogues de produits ou documents.
Analyse de logs centralisée
Ingérer, indexer et analyser des volumes massifs de logs avec la stack ELK.
Surveillance de sécurité (SIEM)
Utiliser Elasticsearch pour la détection de menaces et l'analyse d'événements de sécurité.
Tableaux de bord analytiques
Visualiser des métriques en temps réel grâce à l'interface Kibana.
Analyse géospatiale
Stocker des coordonnées géographiques et effectuer des requêtes de proximité.
Application de Machine Learning
Détecter des anomalies dans les séries temporelles directement dans le cluster.
Questions Fréquentes (FAQ)
Un moteur de recherche et d'analyse distribué, basé sur Apache Lucene.
L'équivalent d'une base de données dans Elasticsearch où sont stockés des documents JSON.
C'est une partition d'un index permettant de distribuer les données sur plusieurs nœuds.
C'est l'interface utilisateur pour visualiser et interagir avec les données d'Elasticsearch.
En utilisant les fonctionnalités de Role-Based Access Control (RBAC) et d'espaces Kibana.
Vous pouvez utiliser Query DSL via l'API, ou KQL (Kibana Query Language) dans l'interface.
Oui, via les Data Streams qui sont optimisés pour les données basées sur le temps.
Grâce aux Snapshots stockés dans un repository (NFS, S3, etc.) et gérés par des politiques SLM.
Oui, Elasticsearch supporte le Role Mapping avec des fournisseurs d'identité SAML, LDAP, etc.
Un nœud responsable de la gestion globale du cluster (création d'index, suivi des nœuds).