喬叔的 Elastic Stack 專業教育訓練
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  • 報名梯次
  • 課程費用與優惠辦法
  • 時間與地點
  • 課程內容
  • 適合對象
  • 開課資訊及退款規則
  • 其他注意事項
  1. Elastic 課程公開班

Elasticsearch 進階運維班

學習如何從零開始規劃 Elasticsearch 集群、正確的管理 Elasticsearch 集群、有效率的管理隨著時間不斷增長的大量資料、確保資料的安全性及可靠性、更深入了解底層運作的原理、各種最佳化技巧、例外狀況發生時的處理技巧。

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Last updated 2 months ago

2024 年,Elasticsearch 進階運維班進行大幅調整,更重視學員們的實際學習成果,加入更多案例的實作練習,課程時間拉長到三天,絕對要讓上課的同學們收穫滿滿並且具備實戰能力。

報名梯次

我有用過 Elasticsearch,我是否還要上基礎班? 還是直接報名進階班? (請點參考以下評估方式)

可以先參考下面幾點事項,如果你都有一定程度的掌握,才建議直接上進階班!

  • 能獨立安裝 Elasticsearch Cluster,並且熟悉基本的設定。

  • 了解 Elasticsearch Index, Mapping 的基本觀念。

  • 了解 Elasticsearch Cluster, 什麼是 Primary Shard, Replica Shard,Elasticsearch Node 共有哪些角色。

  • 知道如何建立 Index、設定 Index Settings、設定 Mapping、單一文件的 CRUD、批次處理的 mget, bulk 的操作。

  • 知道 Indexing 一份文件時,文字欄位如何被解析、Analyzer 的處理方式、Inverted Index 如何儲存。

  • 能清楚的分辨什麼是 Elasticsearch refresh, Lucene flush, Elasticsearch flush, Lucene commit, Segment file, Field data, Doc values。

  • 能解釋 Query, Filter 的差異、並且知道如何做選擇。

  • 掌握基本的 Search API 的使用、並且使用 Query DSL 與 Aggregation。

  • 處理 indexing & searching 的請求時,Coordinator 是什麼樣的角色,這些請求在執行時,背後做了哪些事? 什麼是 query then fetch? 和 DFS query then fetch 的差異?

  • 知道以下功能或設定使用的時機或要注意的事項,以及可以避掉什麼樣的坑:Nested Object, Terms Aggregation, max_result_window。

  • Dynamic Mapping 是做什麼用的? fields 這個欄位型態又是做什麼用的?

  • 知道在進入 Production 時,一些基本的 Elasticsearch 的設定要如何設置。

  • Cluster 紅燈、黃燈、綠燈,分別代表什麼樣的狀態? 對於資料的存取會有什麼樣的影響?

  • Elasticsearch 進階運維班 2025/06/28 (六)、07/05 (六)、07/12 (六) 共三天 ( )

  • Elasticsearch 進階運維班 2025/11/01 (六)、11/08 (六)、11/15 (六) 共三天 ( )

課程費用與優惠辦法

  • 費用:NTD 28,350 元 (含稅)。

  • 同時與 Elasticsearch 進階運維班 一起報名可享兩門課均 9折,兩門課原價 NTD 42,850。優惠價 NTD 38,565 (含稅)。(此優惠限同一人報名)

  • 四人以上團報,可享 9折,優惠價每人 NTD 25,515 元 (含稅)。

時間與地點

  • 時間:9:00 - 17:00,中午休息 1 小時。總共三天,共計 21 小時。 (若討論熱烈通常會延遲下課,建議多預留半小時至一小時的彈性時間)

  • 上課地點:線上遠端授課,詳細連線軟體、資訊與規範會再課前以 Email 通知大家。

課程內容

  • 深入 Elasticsearch 分散式架構

    • Elasticsearch Cluster 概述、形成與維護機制

    • Cluster 腦裂及例外狀況發生時的運作方式

    • Indexing/Searching/Updating/Deleting/Bulk Request 的運作原理與例外狀況處理

    • Shard Allocation 的相關設定與客製化 filtering 配置

    • Routing 的運用方式

    • 分散式架構的分頁處理 - Search After & Scroll API

    • Cross Cluster Search 與 Cross Cluster Replication

  • 效能最佳化原理與技巧

    • Elasticsearch JVM Heap 的使用方式

    • Filter Cache 的運作機制

    • Indexing 的優化技巧

    • Searching 的優化技巧

    • Storage 的管理技巧

    • Shard 的管理技巧

  • 進階資料塑模 (Data Modeling) 與存取方式

    • 關聯式資料的儲存方式

    • Schema on-read 的資料管理方式

    • Schema on-write 的資料管理方式

    • Async Search + Runtime Fields

    • 資料的选代演進式管理

    • Elastic Common Schema

  • 資料生命週期管理 (Data Lifecycle Management)

    • Elasticsearch 的資料管理總覽

    • ILM (Index Lifecycle Management)

    • Data Stream 與 Time Series Data Stream

    • Rollup

    • Transform

  • 資料安全性 (Data Security)

    • Elastic X-Pack Security

    • RBAC (Role-based Access Control)

    • Kibana User/Role/Spaces 操作介紹

    • Snapshot/Restore

  • 資料擷取 (Data Ingestion)

    • Ingest Pipeline

    • 常用的 Ingest Processors

    • Ingest Pipeline Enrich

    • Ingest Pipeline 例外狀況處理

  • 正式環境的運維及管理技巧

    • Capacity Planning

    • 監控 Elastic Stack

    • Circuit Breaker

    • Cluster 的常見問題與解決方式

    • Rolling Upgrade 的執行方式

適合對象

  • 強烈建議先上過 Elasticsearch 基礎實務班,或是已確認過基礎實務班的課程內容都有一定的掌握,"不適合"沒使用過 Elasticsearch 的新手。

  • 這門課是運維 Elasticsearch 的 IT 資訊人員、SRE 工程師的必修,但建議開發人員也必須學習這門課,良好的設計與正確的使用,會是整體效能最佳化與正式運維複雜度的重要關鍵。

  • 適合開發人員、SRE 工程師、IT 資訊人員、資料科學家、IT 經理、系統架構師、系統網路部門主管…等需要深入掌握 Elasticsearch,並能讓 Elasticsearch Cluster 安穩運行的資訊相關人員。

開課資訊及退款規則

  1. 開課門檻 : 報名達人數達 6 人即確定開班,16 人即額滿。

  2. 退費辦法 : 當期若沒有成功開課,將全額退費或是可選擇延至下一梯課程。

  3. 已完成報名與繳費之學員,將於開課一周前以 E-mail 方式寄發上課通知函;若課程因故取消或延期,亦將以 E-mail 與簡訊方式通知。

  4. 已完成繳費之學員如欲取消報名,請於實際上課八日前聯繫主辦單位辦理退課,主辦單位將退還 90% 課程費用。實際上課時間七日內辦理退課,則退還 50% 課程費用。

  5. 已完成繳費之學員,可以轉讓上課資格予其他人,請在開課三日前與主辦單位聯繫並完成轉讓程序。

  6. 如遇不可抗拒之因素,課程主辦單位保留修訂課程日期及取消課程的權利。

其他注意事項

  1. 此課程含有大量實機操作練習,請準備可操作的電腦 (Windows、Mac、Linux 皆可,需能安裝並操作 Elasticsearch)。

  2. 提供企業報帳發票與個人發票

  3. 優惠價擇一使用

  4. 主辦單位保留因應上課成員能力調整內容、日期、時間與進行方式之權利。

  5. 主辦單位擁有決定是否接受報名之權利。

若有任何關於課程內容、企業報班與顧問服務需求請聯繫 王小姐

相關課程、書籍與 Elastic 相關討論都會公告在這邊,歡迎追蹤並且一起學習成長! 喬叔 - Elastic Stack 技術交流 粉絲頁:

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