Visão Geral

Este Curso Elasticsearch Performance Tuning and Scaling, foi desenvolvido para profissionais que desejam otimizar o desempenho e escalar clusters Elasticsearch em ambientes corporativos e de grande volume de dados.
Durante o treinamento, os participantes aprenderão técnicas práticas para melhorar a performance de consultas, ingestão, indexação e armazenamento, além de estratégias para escalar clusters horizontal e verticalmente com alta disponibilidade.
O curso combina teoria e prática, fornecendo uma base sólida para implementar e manter ambientes Elasticsearch eficientes, estáveis e escaláveis.

Objetivo

• Conhecimentos intermediários de Elasticsearch e arquitetura de clusters;
• Familiaridade com Linux e linha de comando;
• Noções de banco de dados distribuídos e recursos de hardware (CPU, memória, disco, rede);
• Recomenda-se ter concluído o curso “Elasticsearch Cluster Administration”.

Publico Alvo

• Administradores de sistemas e engenheiros DevOps responsáveis por clusters Elasticsearch;
• Engenheiros de dados e arquitetos que gerenciam infraestruturas de grande escala;
• Profissionais que desejam otimizar o desempenho de busca, análise e ingestão de dados;
• Especialistas em observabilidade, monitoramento e análise de logs com Elastic Stack.

Pre-Requisitos

Após realizar este curso “Elasticsearch Performance Tuning and Scaling”, você será capaz de:

• Diagnosticar e corrigir gargalos de desempenho no Elasticsearch;
• Otimizar índices, mapeamentos, cache e configurações de cluster;
• Implementar estratégias eficazes de escalabilidade e balanceamento de carga;
• Monitorar e ajustar parâmetros de JVM e heap memory;
• Garantir alta disponibilidade e estabilidade em ambientes de produção.

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Understanding Elasticsearch Performance Fundamentals

1. How Elasticsearch handles data and queries
2. Key components impacting performance (nodes, shards, segments)
3. Common bottlenecks and performance indicators
4. Understanding throughput vs. latency

Module 2: Index and Mapping Optimization

1. Designing efficient index structures
2. Field data types and their performance implications
3. Mapping strategies for text, keyword, and numeric fields
4. Index Lifecycle Management (ILM) for performance and storage optimization
5. Managing segment merges and index refresh intervals

Module 3: Query and Search Performance Tuning

1. Query optimization and best practices
2. Using filters vs. queries for performance gains
3. Reducing scoring overhead with constant_score queries
4. Profiling queries using Explain and Profile APIs
5. Pagination optimization: search_after and scroll APIs

Module 4: JVM and Heap Memory Optimization

1. Understanding JVM architecture for Elasticsearch
2. Configuring heap size and garbage collection (GC tuning)
3. Off-heap memory and file system cache utilization
4. Monitoring and troubleshooting memory-related issues

Module 5: Node and Cluster Configuration Tuning

1. Node roles and cluster topology for performance
2. Thread pool management and queue settings
3. I/O optimization: storage types, SSD vs. HDD, and file system tuning
4. Network configuration and transport layer optimization
5. Adjusting refresh intervals and replica strategies

Module 6: Data Ingestion and Bulk Indexing Optimization

1. Bulk indexing best practices
2. Managing pipeline throughput with Logstash and Beats
3. Using ingest nodes efficiently
4. Throttling and controlling data ingestion rates
5. Handling time-series data performance

Module 7: Scaling Elasticsearch Clusters

1. Vertical vs. horizontal scaling strategies
2. Adding and removing nodes safely
3. Cluster sharding and rebalancing
4. Designing clusters for high availability and scalability
5. Scaling in cloud environments (AWS, Azure, Elastic Cloud)

Module 8: Monitoring and Benchmarking

1. Using Cat APIs and Cluster Health APIs
2. Monitoring performance with Kibana and Elastic Monitoring
3. Benchmarking using Rally tool
4. Setting alerts for performance anomalies
5. Capacity planning and proactive scaling

Module 9: Troubleshooting and Real-World Scenarios

1. Identifying slow queries and indexing operations
2. Resolving cluster instability and high CPU/memory usage
3. Handling shard allocation and unassigned shards
4. Real-world tuning examples and case studies