Visão Geral

Este Curso Elasticsearch Cluster Administration, foi desenvolvido para profissionais que desejam dominar a administração e operação de clusters Elasticsearch em ambientes corporativos.
Durante o treinamento, os participantes aprenderão a instalar, configurar, gerenciar e monitorar clusters Elasticsearch, explorando aspectos de desempenho, alta disponibilidade, segurança e escalabilidade.
O curso combina teoria e prática, permitindo ao aluno atuar com confiança em ambientes de produção e implementar arquiteturas resilientes para análise de dados e busca corporativa.

Objetivo

Após realizar este Curso Elasticsearch Cluster Administration, você será capaz de:

• Instalar, configurar e administrar clusters Elasticsearch de forma eficiente;
• Gerenciar índices, shards, réplicas e nós de cluster;
• Monitorar e otimizar o desempenho do cluster;
• Implementar segurança, autenticação e controle de acesso;
• Configurar backup, recuperação e alta disponibilidade;
• Automatizar tarefas administrativas e solucionar problemas de produção.

Publico Alvo

• Administradores de sistemas, engenheiros DevOps e SREs responsáveis por clusters de Elasticsearch;
• Analistas de dados e arquitetos que trabalham com grandes volumes de dados;
• Profissionais que desejam implementar ou otimizar o Elastic Stack em ambientes distribuídos;
• Consultores e técnicos que desejam aprimorar suas habilidades em administração avançada do Elasticsearch.

Pre-Requisitos

• Conhecimentos básicos de Elasticsearch e Kibana;
• Experiência com sistemas operacionais Linux;
• Noções de rede, segurança e gerenciamento de servidores;
• Recomenda-se ter concluído o curso “Elasticsearch for Data Analysis with Kibana”.

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Introduction to Elasticsearch Architecture

1. Overview of Elasticsearch distributed architecture
2. Nodes, shards, replicas, and clusters
3. Understanding master, data, ingest, and coordinating nodes
4. Cluster discovery and coordination mechanisms
5. Communication and networking in Elasticsearch

Module 2: Installing and Configuring Elasticsearch Clusters

1. System requirements and resource planning
2. Installing Elasticsearch on Linux and Windows
3. Cluster configuration and discovery settings
4. Managing cluster nodes and roles
5. Understanding configuration files (elasticsearch.yml)

Module 3: Index and Shard Management

1. Index creation and lifecycle
2. Shard allocation and rebalancing
3. Index templates and dynamic mappings
4. Index Lifecycle Management (ILM)
5. Reindexing and data migration

Module 4: Cluster Monitoring and Maintenance

1. Monitoring tools and APIs (Cluster Health, Cat APIs)
2. Using Kibana and Elastic Monitoring
3. Detecting and resolving cluster issues
4. Analyzing logs and performance metrics
5. Hot, warm, and cold data architecture

Module 5: Security and Access Control

1. Introduction to Elastic Security features
2. Enabling authentication and role-based access control (RBAC)
3. TLS/SSL encryption between nodes
4. Managing users, roles, and privileges
5. Auditing and compliance configuration

Module 6: Backup and Disaster Recovery

1. Snapshot and Restore concepts
2. Configuring repositories (local, S3, NFS, etc.)
3. Performing and automating snapshots
4. Cluster recovery procedures
5. Data resilience and replication strategies

Module 7: Performance Optimization

1. JVM tuning and heap memory management
2. Query and index performance best practices
3. Caching strategies and thread pools
4. Benchmarking and profiling Elasticsearch performance
5. Scaling up and scaling out

Module 8: High Availability and Fault Tolerance

1. Designing clusters for high availability
2. Node redundancy and replica strategies
3. Cluster reconfiguration and failover scenarios
4. Handling split-brain and recovery processes

Module 9: Automation and Advanced Administration

1. Using APIs and scripts for cluster management
2. Integration with orchestration tools (Ansible, Docker, Kubernetes)
3. Automating maintenance and scaling tasks
4. Elastic Cloud and Elastic Operator overview

Module 10: Troubleshooting and Real-World Scenarios

1. Common cluster issues and root cause analysis
2. Diagnosing performance degradation
3. Handling data corruption and node failures
4. Best practices for production-grade Elasticsearch clusters