코스 개요

OpenSearch 확장 개념 소개

  • OpenSearch 아키텍처 및 구성 요소 검토
  • 확장 차원 이해: 수직 vs 수평

클러스터 아키텍처 및 설계 패턴

  • 대규모 다중 노드 클러스터 설계
  • 샤딩 할당, 복제본 및 장애 내성
  • 클러스터 간 검색 및 복제 전략

대규모 색인 및 데이터 관리

  • 효율적인 데이터 흡수 파이프라인
  • 핫-웜-콜드 저장 계층 관리
  • 색인 수명 주기 관리 및 롤오버 정책

성능 최적화 및 벤치마킹

  • 쿼리 지연 시간 및 처리량 측정 및 개선
  • 힙 크기, 스레드 풀, 회로 차단기
  • Rally 및 Performance Analyzer를 사용한 벤치마킹

모니터링, 관찰 가능성, 알림

  • OpenSearch 대시보드로 메트릭 모니터링
  • Prometheus, Grafana, CloudWatch와의 통합
  • 중요한 임계값을 위한 자동 알림 구축

대규모 보안 및 액세스 제어

  • 세분화된 역할 기반 액세스 제어 구현
  • 인증서 관리 및 암호화 통신
  • 감사 및 준수 최선의 방법

AWS OpenSearch 서비스를 사용한 클라우드에서의 확장

  • AWS로 클러스터 자동 확장
  • IAM, VPC, CloudFormation 통합
  • 온프레미스 및 AWS OpenSearch 연방 구현

재해 복구, 백업, 유지 관리

  • 스냅샷 및 복원 전략
  • 노드 장애 및 클러스터 불안정성 처리
  • 자동 클러스터 유지 관리 및 업그레이드

요약 및 다음 단계

요건

  • 분산 데이터베이스 개념에 대한 이해
  • Linux 또는 클라우드 인프라 관리 경험이 있음
  • REST API 및 JSON 데이터 교환에 익숙함

대상 대상자

  • DevOps 및 사이트 신뢰성 엔지니어
  • 데이터 엔지니어 및 백엔드 개발자
  • 대규모 검색 인프라를 관리하는 클라우드 아키텍트
 21 시간

참가자 수


참가자별 가격

회원 평가 (1)

예정된 코스

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