기본 및 확장 정규 표현식 교육 과정

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(현장 또는 원격)은 고급 개발을 위해 Solr을 사용하는 방법을 알고 싶어 하는 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Solr과 SolrCloud를 조정하고 확장합니다.
• 모니터 로그 파일을 간소화합니다.
• 인덱스와 쿼리 시간 플러그인을 통합합니다.
• 초당 수천 개의 쿼리를 처리하는 최적화된 클러스터를 만듭니다.

이 강사 주도의 라이브 학습 (온라인 또는 현장)에서, 중간 수준의 관리자 및 개발자는 Elasticsearch의 고급 관리 기법을 심화하여 이해하고, Kibana를 통한 대시보드 개발 및 시스템 유지 보수 기법을 학습합니다.

이 학습을 마친 후 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 고급 관리 및 대시보드 개발을 위한 Elasticsearch와 Kibana 환경 설정 및 구성.
• Elasticsearch 인덱스, 매핑, 데이터 모델 생성 및 관리.
• Elasticsearch 데이터를 분석하여 유용한 통찰력을 도출하기 위한 고급 쿼리와 필터 개발.
• 다양한 시각화 유형과 기법을 사용하여 Kibana에서 상호작용 대시보드 설계 및 구축.
• Elasticsearch와 Kibana 관리, 최적화 및 문제 해결을 위한 모범 사례 구현.

Elastic Stack (ELK)은 여러 출처에서 실시간으로 로그 데이터를 검색, 분석 및 시각화할 수 있는 강력한 플랫폼입니다.

이 인스트럭터 주도형 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 분산 로그 데이터를 관리하고, 알림을 자동화하며, 고급 시각화 및 대시보드를 생성하기 위해 ELK 전문 지식을 심화하려는 중급 IT 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 데이터베이스 포함 여러 출처에서 고급 수집 및 파싱 흐름을 구성합니다.
• 다양한 팀이나 사용 사례에 맞춘 사용자 정의 Kibana 대시보드를 만듭니다.
• 이메일 알림과 조건 기반 알림을 구현합니다.
• 정규 표현식을 사용하여 로그 검색 정밀도를 높입니다.
• 안전한 로그 환경의 사용자 역할 및 접근 권한을 관리합니다.
• 자동화 및 통합을 위해 Elasticsearch REST API와 상호작용합니다.

교육 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현.

교육 사용자 정의 옵션

• 이 교육을 사용자 정의하려면 교육을 요청해 주세요.

이 강사 주도형 실시간 훈련 대한민국(온라인 또는 현장) 은 실시간으로 데이터를 저장, 검색, 분석하기 위해 Elasticsearch 을 사용하고자 하는 초급 수준의 IT 전문가 및 개발자를 대상으로 합니다.

이 훈련을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다: Elasticsearch 설치 및 구성, 데이터 인덱싱 및 쿼리, 검색 성능 최적화, 그리고 애플리케이션에 Elasticsearch 통합.

이 강사는 참가자들이 Elasticsearch 클러스터를 효과적으로 관리, 모니터링, 유지보수하여 높은 성능과 가용성을 달성할 수 있도록 설계된 대한민국에서 진행되는 실시간 교육입니다.

이 과정을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 고가용성과 성능을 위해 Elasticsearch 클러스터를 배포하고 구성합니다.
• Elasticsearch 운영을 모니터링하고 최적화합니다.
• Kibana와 Logstash를 통합하여 고급 분석 및 시각화를 수행합니다.
• 플러그인을 사용하여 Elasticsearch 기능을 확장합니다.
• 클러스팅 및 샤딩 기술을 활용하여 Elasticsearch를 확장합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 실시간 교육은 Elasticsearch을 사용하여 검색 및 분석 솔루션을 구축하려는 소프트웨어 개발자를 대상으로 합니다.

교육은 분산 모델 및 검색 API를 포함하여 Elasticsearch 아키텍처에 대한 논의로 시작됩니다. 다음에는 Elasticsearch의 기능과 이를 기존 애플리케이션에 가장 잘 통합하는 방법에 대한 설명이 이어집니다.

실습은 교육의 중요한 부분을 구성하며 참가자에게 구현 및 진행 상황에 대한 피드백을 받으면서 지식을 실습할 수 있는 기회를 제공합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 라이브 교육은 ELK 스택(Elasticsearch, Logstash, Kibana)을 설정하려는 시스템 관리자를 대상으로 합니다. 이 과정을 실행하려면 최소 3명의 대표가 필요합니다.

교육은 ELK 아키텍처와 기능에 대한 논의로 시작하여 라이브 랩 구현 및 연습으로 넘어갑니다. 실습 연습은 교육의 중요한 부분을 구성하며, 참가자에게 진행 상황에 대한 피드백을 받는 동안 지식을 실천할 기회를 제공합니다.

이 교육은 Kibana를 사용자에 게 소개 합니다.

Kibana는 Elasticsearch와 함께 작동 하도록 설계 된 오픈 소스 분석 및 시각화 플랫폼입니다. Kibana를 사용 하 여 Elasticsearch 인덱스에 저장 된 데이터를 검색 하 고 보고 상호 작용할 수 있습니다. 고급 데이터 분석을 쉽게 수행 하 고 다양 한 차트, 테이블 및 맵에서 데이터를 시각화할 수 있습니다.

Kibana를 사용 하면 대량의 데이터를 쉽게 이해할 수 있습니다. 간단한 브라우저 기반 인터페이스를 통해 Elasticsearch 쿼리의 변경 사항을 실시간으로 표시 하는 동적 대시보드를 신속 하 게 작성 하 고 공유할 수 있습니다.

이 강사 주도의 실시간 트레이닝(온라인 또는 현장)은 분산 검색과 데이터 분석을 통합되고 안전한 시스템에서 수행하길 원하는 개발자와 관리자를 대상으로 합니다.

이 트레이닝이 끝나면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• OpenSearch 및 OpenSearch Dashboards를 사용하여 검색 및 분석 솔루션을 구축하기 위한 필요한 개발 환경을 설정할 수 있습니다.
• Elasticsearch OSS에서 OpenSearch로 업그레이드하는 세 가지 접근 방식(스냅샷, 재시작, 롤링)을 이해할 수 있습니다.
• 데이터 인덱싱, 데이터 스트림 생성, 쿼리 실행, 클러스터 간 연계 작업 간소화 등 OpenSearch에서 수행하는 방법을 배울 수 있습니다.
• 플러그인, API, 클라이언트, 수집 도구(Beats, Logstash, Grafana 등)를 사용하여 검색 경험을 최적화하면서 클러스터의 보안성을 유지할 수 있습니다.
• OpenSearch Dashboards를 사용하여 데이터 관리, 시각화, 로깅, 모니터링, 유지보수를 중앙에서 수행할 수 있습니다.

OpenSearch는 Elasticsearch 7.10 및 Kibana 7.10에서 파생된 오픈 소스 검색 및 분석 스위트로, AWS가 Elastic NV의 라이선싱 변경 이후 완전히 개방형 대안을 유지하기 위해 개발했습니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 중급 엔지니어 및 아키텍트를 대상으로 합니다. OpenSearch 클러스터를 검색, 관찰성, 분석 작업에 배포, 구성, 관리하는 방법을 학습하고 AWS OpenSearch 서비스와의 관련성을 이해합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• OpenSearch 및 대시보드의 아키텍처, 구성 요소, 기능을 이해합니다.
• 온프레미스와 클라우드에서 OpenSearch 클러스터를 배포하고 구성합니다.
• OpenSearch를 AWS OpenSearch 서비스 및 기타 기업 데이터 시스템과 통합합니다.
• 프로덕션급 배포를 위한 성능, 보안, 확장성을 최적화합니다.

강의 형식

• 강사 설명과 실시간 데모를 결합한 방식입니다.
• 실습 및 실제 구성 연습이 포함됩니다.
• 문제 해결과 베스트 프랙티스에 초점을 맞춘 협업 토론이 있습니다.

강의 커스터마이징 옵션

• 이 OpenSearch 교육 내용이나 초점을 귀사의 특정 요구에 맞게 조정하고자 하시면, 맞춤형 세션을 요청해 주세요.

OpenSearch는 대용량 데이터 색인, 관찰 가능성 및 분산 시스템에서의 실시간 분석을 위한 확장 가능한 오픈 소스 검색 및 분석 스위트입니다.

이 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 현지)은 고급 엔지니어와 아키텍트를 대상으로 하며, 온프레미스 및 AWS OpenSearch 서비스를 사용하여 대규모 데이터 흡수 및 분석 작업을 처리할 수 있는 OpenSearch 클러스터를 설계, 배포, 관리하는 방법을 학습합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음과 할 수 있습니다:

• 여러 환경에 걸쳐 대규모로 확장 가능한 OpenSearch 클러스터를 설계하고 배포할 수 있습니다.
• 성능을 위해 색인, 검색 및 저장을 최적화합니다.
• 하이브리드 및 관리형 배포를 위해 AWS OpenSearch 서비스와 통합합니다.
• 관찰 가능성, 고가용성 및 자동 복구 전략을 구현합니다.

강의 형식

• 강사 주도의 이론 세션 및 유도 토론.
• 실제 스케일링 도전 과제를 시뮬레이션하는 광범위한 실습.
• 분산 배포 및 성능 튜닝에 대한 실용적인 실험실 작업.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의는 조직의 데이터 크기, 성능 목표 및 배포 환경을 강조할 수 있습니다.

Apache Solr클라는 분산 네트워크 상에서 파일의 검색 및 인덱싱을 용이하게 해주는 분산 데이터 처리 엔진입니다.

강사가 진행하는 이 라이브 교육에서 참가자는 Amazon AWS에서 SolrCloud 인스턴스를 설정하는 방법을 알아봅니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• SolCloud의 기능을 이해하고 이것이 기존 마스터-슬레이브 클러스터의 기능과 어떻게 비교되는지 알아보세요.
• SolCloud 중앙 집중형 클러스터 구성
• 샤드와의 통신, 샤드에 문서 추가 등의 프로세스를 자동화합니다.
• SolrCloud과 함께 Zookeeper를 사용하여 프로세스를 더욱 자동화합니다.
• 인터페이스를 사용하여 오류 보고를 관리합니다.
• SolrCloud 설치의 로드 밸런싱
• 연속 처리 및 장애 조치를 위해 SolrCloud을 구성합니다.

청중

• 솔르 개발자
• 프로젝트 관리자
• 시스템 관리자
• 검색 분석가

과정 형식

• 일부 강의, 일부 토론, 연습 및 집중적인 실습

이 과정은 학생들에게 Solr 플랫폼을 소개합니다. 강의, 토론, 실험실 작업을 통해 학생들은 효과적인 검색 및 색인화를 구성하는 실제 경험을 얻게 됩니다.

클래스는 기본 Solr 설치와 설정으로 시작하여 참가자들에게 Solr의 검색 기능을 가르칩니다. 학생들은 측면 검색(faceting), 색인화, 검색 관련성 등을 포함한 Solr 플랫폼의 주요 기능에 대한 경험을 얻게 됩니다. 과정은 철자 검사, 제안, Multicore 및 SolrCloud와 같은 고급 주제로 마무리됩니다.

기간: 3일

대상: 개발자, 비즈니스 사용자, 관리자