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Schulungsübersicht
Tag 1: Grundlagen, Architektur und tiefgehende Unterschiede (ELK vs. OpenSearch)
Vormittag: Kernkonzepte & Architekturreview
- Einleitung & Historie:
- Ursprung des ELK-Stacks (Elasticsearch, Logstash, Kibana)
- Der Fork von 2021: Warum OpenSearch (Lizenzverschiebungen zwischen AWS und Elastic, Apache 2.0 vs. SSPL/Elastic License) - Im Inneren (Der gemeinsame Ursprung):
- Apache Lucene Kern-Engine: Shards, Segmente, invertierte Indizes und Dokumentenlagerung
- Verteilte Cluster-Architektur: Nodes (Master, Data, Coordinator), Cluster und Cluster-State-Verwaltung
- Grundlagen der Datenannahme und -verarbeitung:
- Logstash-Pipelines, Beats und moderne Alternativen (Fluentbit, OpenTelemetry/Data Prepper)
Nachmittag: Funktionsunterschiede & Ökosystem-Divergenzen
- Sicherheit & Enterprise-Funktionen im Vergleich:
- Elasticsearch: Einschränkungen der Sicherheitsfunktionen im Free-Tier vs. kostenpflichtige Features (SSO, erweiterte Benachrichtigungen, Machine Learning, Stufen der Replikation über Cluster-Grenzen hinweg)
- OpenSearch: Kostenloser, sofort einsetzbarer granularer Zugriffskontrolle, interne Benutzerdatenbank, SAML/LADP-Integration und Sicherheits-Plugins - UI & Abfragesprachen:
- Kibana vs. OpenSearch Dashboards: Benutzeroberflächen-Layouts, Verwaltungstools und Entwicklererlebnis
- Abfragesprachen: ES|QL von Elasticsearch vs. PPL (Piped Processing Language) und SQL-Unterstützung von OpenSearch - Fortgeschrittene Workloads (Vektorsuche & KI):
- HNSW-Implementierungen, k-NN-Suchleistung und Ansätze zur Integration von Machine Learning.
Tag 2: Installation, Migrationsstrategien, Betrieb und Fehlerbehebung
Vormittag: Installation & Cluster-Einrichtung
- Bereitstellung von OpenSearch:
- Systemanforderungen, Kernel-Parameter (vm.max_map_count) und JVM-Heap-Einstellungen
- Installation auf Bare-Metal/VMs über Tarballs und Paketverwalter
- Containerisierte Bereitstellung mit Docker und Docker Compose
- Bootstrap des Multi-Node-Clusters und Initialisierung des Sicherheits-Plugins (opensearch-security-install) - Konfiguration von OpenSearch Dashboards:
- Verbindung der Dashboards zum OpenSearch-Cluster
- Konfiguration von SSL/TLS-Zertifikaten und Authentifizierungs-Backends
Nachmittag: Migrationspfad, Betrieb & Best Practices
- Migrationsstrategien (ELK zu OpenSearch):
- Bewertung der Kompatibilität der aktuellen ES-Version (beste Pfade von Versionen vor 7.10/7.11 vs. neuere Versionen)
- Snapshot & Restore-Methode: Nutzung geteilter Repositoriums-Speicher (AWS S3, NFS) für nahtlose Datenübertragung
- Reindex-from-Remote & Logstash Rolling Migrations: Handhabung von Live-Daten-Umschaltungen mit minimalem Ausfall
- Anpassungen an API und Client-SDKs (Aktualisierung von Endpoints, Verbindungszeichenketten und Client-Bibliotheken) - Lifecycle-Verwaltung & Betriebsunterschiede:
- Elasticsearch ILM (Index Lifecycle Management) vs. OpenSearch ISM (Index State Management): Syntax und Richtlinien
- Rollover, Schrumpfen, Downsampling und Index-Beibehaltungsstrategien - Monitoring, Backup und Fehlerbehebung:
- Cluster-Health-APIs, Cluster-Statistiken und Verfolgung von Shard-Zuweisungsproblemen
- Häufige Fehlerszenarien (Circuit Breaker-Ausnahmen, JVM-GC-Pausen, Split-Brain-Milderung)
Fragestunde & Zusammenfassung: Offene Runde zu spezifischen Migrationshindernissen und Architekturreviews des Unternehmens
Praktische Übungen und Hand-On-Labs sind ein wesentlicher Bestandteil des Kurses. Die Teilnehmer erhalten praktische Erfahrung in der Bereitstellung, Konfiguration, Datenannahme, Sicherheit, Migration, im Monitoring und in der Fehlerbehebung von OpenSearch anhand realistisch angelegter, praxisnaher Szenarien.
Voraussetzungen
Die Teilnehmer sollten über folgende Kenntnisse verfügen:
- Grundkenntnisse in Linux-Befehlszeilenoperationen.
- Vertrautheit mit Netzwerkkonzepten (TCP/IP, HTTP/HTTPS, DNS).
- Grundlegendes Verständnis von Log-Verwaltung und Monitoring-Konzepten.
- Allgemeine Kenntnisse in Containertechnologien (Docker) sind von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich.
- Grundlegende Erfahrung mit Elasticsearch oder dem ELK-Stack.
14 Stunden
Erfahrungsberichte (2)
Der Inhalt ist sehr hilfreich, und der Trainer macht es leichter zu verstehen.
Ibrahim Al mayahi - Vastech SA
Kurs - Advanced Elasticsearch and Kibana Administration
Maschinelle Übersetzung
der Profissionalismus des Trainers; die Art, wie er versuchte, auf alle Fragen zu antworten; die Überprüfungsfragen, die wir stellen mussten: uns in Diskussionen einbeziehen
Ioana
Kurs - Implementation and Administration of Elasticsearch
Maschinelle Übersetzung
