Elasticsearch API Analytics Eğitimi

Eğitim Hakkında

Elasticsearch ile API verisini indeksleyip analiz etmeyi öğreten orta seviye analitik eğitim

API Management: Elasticsearch API Analytics Eğitimi, API trafiği ve log verisini Elasticsearch ile toplamayı, indekslemeyi ve analiz etmeyi uygulamalı öğretir. Katılımcılar ters indeks mimarisini, REST API ile belge işlemlerini, mapping ve analyzer tasarımını, Query DSL ile arama ve filtrelemeyi, metric ve bucket aggregation'larını, ingest pipeline ile veri zenginleştirmeyi ve Kibana ile API metriklerini görselleştirip izlemeyi gerçek API log veri setleri üzerinde öğrenir.

Süre ve Format

3 Gün. İlk gün Elasticsearch temelleri ve indeksleme, ikinci gün Query DSL ve aggregation, üçüncü gün ingest, Kibana ve API izleme uygulamalı işlenir.

Seviye

Orta Seviye — Elasticsearch REST API, Query DSL, aggregation ve Kibana ile API verisi analizi ve izleme

Öğrenme Metodu

Her konu gerçek API log veri setleri üzerinde REST API çağrıları, Query DSL sorguları ve Kibana panolarıyla uygulamalı pekiştirilir.

Neden Bu Eğitim?

🔎Güçlü arama

Ters indeks ve Query DSL ile API loglarında milisaniyeler içinde tam metin arama ve filtreleme yapmayı öğrenirsiniz.

📈API analitiği

Aggregation'larla API çağrı hacmini, gecikmeyi ve hata oranlarını ölçerek servis davranışını analiz edersiniz.

📊Görsel izleme

Kibana ile gerçek zamanlı panolar ve uyarılar kurarak API sağlığını görünür biçimde izlemeyi uygularsınız.

Anahtar Konular

elasticsearch eğitimielasticsearch api analyticskibana eğitimiquery dsl eğitimielasticsearch aggregationapi izleme eğitiminosql veritabanı eğitimilog analizi eğitimielastic stack eğitimiobservability eğitimi

“Ölçülemeyen API yönetilemez; Elasticsearch, her isteği aranabilir bir veriye dönüştürerek görünmeyeni görünür kılar.”

Ön Koşullar

Eğitimden en iyi verimi almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

JSON aşinalığı

JSON yapısına ve REST API kavramlarına aşinalık belge işlemlerini ve sorguları takip etmeyi sağlar.

2

API temelleri

HTTP metotları ve istek/yanıt mantığı Elasticsearch REST çağrılarını anlamayı kolaylaştırır.

3

Veri analizi ilgisi

Log ve metrik analizine ilgi aggregation ve izleme konularının pekişmesini destekler.

4

Elastic ortamı

Elasticsearch ve Kibana kurulu ya da bulut üzerinde erişilebilir bir ortam uygulamaları sağlar.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcılar Elasticsearch mimarisini öğrenir, REST API ile belge işlemleri yapar, index ve shard kavramlarını kavrar ve mapping ile analyzer tasarlar.

Modül 1

Elasticsearch Mimarisi

Ters indeks (inverted index) ile tam metin aramanın temeli
Node, cluster, index, shard ve replica kavramları
Belge (document) odaklı JSON veri modelinin mantığı
Elasticsearch ile ilişkisel veritabanı farklarının kavranması
Lucene segmentleri ve near real-time arama davranışı
Cluster sağlık durumu (green, yellow, red) kavramı

Modül 2

REST API ile Belge İşlemleri

Index, GET, UPDATE ve DELETE ile belge yaşam döngüsü
_bulk API ile toplu belge yükleme ve performans kazancı
Belge kimliği (_id) ve sürüm (version) yönetimi
Optimistic concurrency control ile eşzamanlı güncelleme
_mget ve _msearch ile çoklu işlem yapılması
cat API'leri ile index ve node durumunun özetlenmesi

Modül 3

Index ve Shard Yönetimi

Index oluşturma, ayarlar (settings) ve shard sayısı seçimi
Primary ve replica shard'ların dağıtımı ve dayanıklılık
Index alias ile sorgu ve geçişlerin soyutlanması
Index template ile tutarlı index oluşturma
ILM (Index Lifecycle Management) ile yaşam döngüsü
Time-based index ile log verisinin tarihe göre bölünmesi

Modül 4

Mapping ve Metin Analizi

Dynamic ve explicit mapping ile alan tiplerinin tanımı
text ve keyword tiplerinin arama ve toplama farkı
date, numeric ve boolean alanların doğru tanımlanması
Analyzer, tokenizer ve filter ile metnin işlenmesi
Standart ve dil analizörleriyle arama kalitesinin artırılması
Multi-field ile aynı alanın hem aranıp hem toplanması

Günün hedefiKatılımcılar Query DSL ile tam metin ve yapısal sorgular yazar, bool sorgularla koşul birleştirir ve metric/bucket aggregation'larla API verisini analiz eder.

Modül 1

Query DSL Temelleri

match ve match_phrase ile tam metin arama
term ve terms ile keyword alanlarında kesin eşleşme
range ile sayısal ve tarih aralığı filtrelemesi
exists ve wildcard ile alan varlığı ve desen araması
query ve filter bağlamı arasındaki skorlama farkı
Sonuçların _source, sort ve pagination ile düzenlenmesi

Modül 2

Bileşik ve Gelişmiş Sorgular

bool sorgusunda must, should, must_not ve filter kullanımı
Relevans skorunun (_score) hesaplanma mantığı
multi_match ile birden çok alanda arama yapılması
Highlighting ile eşleşen metin parçalarının vurgulanması
search_after ile derin sayfalama (deep pagination)
Runtime field ile sorgu anında türetilmiş alan üretimi

Modül 3

Metric Aggregation

avg, sum, min, max ile sayısal metriklerin özetlenmesi
cardinality ile benzersiz değer sayısının tahmini
percentiles ile gecikme (latency) dağılımının analizi
stats ve extended_stats ile toplu istatistikler
API yanıt süresi ve veri hacminin ölçülmesi
Hata oranı gibi türetilmiş metriklerin hesaplanması

Modül 4

Bucket Aggregation

terms aggregation ile en çok çağrılan uç noktaların bulunması
date_histogram ile zaman serisi kırılımı oluşturulması
range ve histogram ile değer aralıklarına göre gruplama
İç içe (nested) aggregation ile çok boyutlu analiz
filters aggregation ile koşullu grupların oluşturulması
pipeline aggregation ile kümülatif ve türev metrikler

Günün hedefiKatılımcılar ingest pipeline ile veriyi işler, Kibana ile panolar kurar, API metriklerini görselleştirir, uyarı tanımlar ve performans ile güvenliği gözetir.

Modül 1

Ingest Pipeline ile Zenginleştirme

Ingest node ve pipeline kavramının anlaşılması
grok processor ile ham log satırlarının ayrıştırılması
date processor ile zaman damgalarının normalize edilmesi
geoip ve user_agent ile isteklerin zenginleştirilmesi
rename, remove ve set processor ile alan düzenleme
Beats ve Logstash ile veri toplama mimarisine giriş

Modül 2

Kibana ile Görselleştirme

Data view (index pattern) ile veri kaynağının tanımlanması
Discover ile ham belgelerin keşfedilmesi ve filtrelenmesi
Lens ile çizgi, çubuk ve pasta grafiklerin oluşturulması
API çağrı hacmi ve hata oranı panolarının kurulması
KQL (Kibana Query Language) ile hızlı filtreleme
Dashboard ile metriklerin tek ekranda birleştirilmesi

Modül 3

API İzleme ve Uyarı

Gecikme (latency) ve throughput panolarının tasarlanması
Hata oranı (4xx, 5xx) ile servis sağlığının izlenmesi
Alerting ile eşik aşımında bildirim tanımlanması
Anomaly tespiti için temel makine öğrenimi işlerine bakış
SLA ve SLO takibi için metriklerin yapılandırılması
Watcher ve kural tabanlı uyarıların karşılaştırılması

Modül 4

Performans ve Güvenlik

Shard boyutu ve sayısının sorgu performansına etkisi
Hot-warm-cold mimarisiyle maliyet ve hız dengesi
Yavaş sorguların slow log ile teşhis edilmesi
Rol tabanlı erişim denetimi (RBAC) ile yetkilendirme
API anahtarı ve TLS ile güvenli erişim sağlanması
Index yaşam döngüsüyle depolama maliyetinin yönetimi

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Elasticsearch mimarisi

Ters indeks, node, shard ve belge modelini kavrar, cluster sağlığını doğru yorumlarsınız.

✅

İndeksleme

REST ve _bulk API ile belge işler, index template ve ILM ile yaşam döngüsünü yönetirsiniz.

✅

Mapping tasarımı

text ve keyword ayrımıyla mapping ve analyzer tasarlayarak arama kalitesini artırırsınız.

✅

Query DSL

match, term, range ve bool sorgularıyla API verisinde güçlü arama ve filtreleme yaparsınız.

✅

Aggregation analizi

Metric ve bucket aggregation'larla API hacmini, gecikmeyi ve hata oranını ölçer ve analiz edersiniz.

✅

Ingest pipeline

grok, date ve geoip processor'larıyla ham log verisini ayrıştırır ve zenginleştirirsiniz.

✅

Kibana panoları

Lens ve dashboard ile API metriklerini görselleştirir ve KQL ile hızlıca filtrelersiniz.

✅

İzleme ve güvenlik

Alerting ile uyarı kurar, RBAC, API anahtarı ve TLS ile erişimi güvenli biçimde yönetirsiniz.

Kimler İçin Uygundur?

API ve servis loglarını analiz eden geliştiriciler
gözlemlenebilirlik (observability) ekipleri
veri
platform mühendisleri ile API performansını izleyen DevOps ve SRE uzmanları için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu Elasticsearch API analitiği eğitimi kimler için uygundur?

API ve servis loglarını analiz eden geliştiriciler, gözlemlenebilirlik ekipleri, veri ve platform mühendisleri ile API performansını izleyen DevOps ve SRE uzmanları için uygundur. API verisinden içgörü çıkarmak isteyen herkese hitap eder.

Eğitim için hangi ön bilgi gerekir?

JSON yapısına ve REST API kavramlarına aşinalık ile temel HTTP bilgisi beklenir. Elasticsearch, Query DSL, aggregation ve Kibana konuları temelden ele alınır; önceden Elasticsearch deneyimi gerekmez, log ve metrik analizine ilgi yeterlidir.

Elasticsearch bir veritabanı mıdır, ilişkisel veritabanından farkı nedir?

Elasticsearch, belge odaklı dağıtık bir arama ve analiz motorudur; NoSQL ailesinde yer alır. İlişkisel veritabanlarından farkı, ters indeks sayesinde tam metin aramada ve log/metrik gibi yarı yapılı verinin aggregation ile analizinde çok hızlı olmasıdır. Eğitimde bu fark uygulamalı gösterilir.

Kibana ve API izleme eğitimde uygulamalı mı işlenir?

Evet. Üçüncü gün ingest pipeline ile veri zenginleştirme, Kibana'da Lens ve dashboard ile görselleştirme, KQL ile filtreleme ve Alerting ile uyarı tanımlama gerçek API log verisi üzerinde uygulamalı yürütülür. Gecikme ve hata oranı panoları birlikte kurulur.

Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?

Program tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası alır. Sertifika eğitime katılımı ve başarıyı belgeler; bu eğitim Elasticsearch ile API analitiği ve izleme becerisi kazandırır.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika