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.

대상 독자

Elasticsearch 사용 방법을 알고자 하는 관리자 또는 개발자

청중

Elasticsearch의 사용방법을 알고 싶은 관리자나 개발자.

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