Elasticsearch İleri Yönetim, İzleme ve Bakım Eğitimi

Eğitim Hakkında

Üretim Elasticsearch kümelerinin ileri yönetimini, izlenmesini ve bakımını öğreten eğitim

Elasticsearch İleri Düzey Yönetimi, İzleme ve Bakımı Eğitimi, üretimde çalışan kümelere sahip ekipleri hedefler. Katılımcılar indeksleme ve sorgu performansını derinlemesine ayarlar, JVM heap, GC ve bellek breaker davranışını yorumlar, shard allocation ve hot-warm-cold stratejilerini optimize eder. Stack Monitoring, Metricbeat ve cluster API'leriyle derin izleme, kapasite planlama, rolling upgrade, karmaşık sorun giderme ve felaket kurtarma üretim senaryolarında işlenir.

Süre ve Format

3 Gün. İlk gün performans ayarlama ve shard stratejisi, ikinci gün derin izleme ve tanılama, üçüncü gün kapasite planlama, upgrade ve felaket kurtarma işlenir.

Seviye

Orta-İleri Seviye — Elasticsearch performans ayarlama, derin izleme, kapasite planlama ve üretim bakım operasyonları

Öğrenme Metodu

Her konu gerçek üretim benzeri küme üzerinde performans ayarlama, izleme panosu kurma ve sorun giderme senaryolarıyla uygulamalı işlenir.

Neden Bu Eğitim?

🚀Performans ayarlama

İndeksleme ve sorgu darboğazlarını tespit ederek heap, shard ve cache ayarlarıyla kümeyi üretim yüküne hazırlarsınız.

🩺Derin izleme

Stack Monitoring, Metricbeat ve cluster API'leriyle kümenin sağlığını izleyip sorunları büyümeden önce yakalarsınız.

📐Kapasite planlama

Veri büyümesini ve yükü öngörerek düğüm, shard ve depolama ihtiyacını doğru planlar, maliyeti kontrol altında tutarsınız.

Anahtar Konular

elasticsearch ileri düzey eğitimielasticsearch performans ayarlamaelasticsearch izleme eğitimielasticsearch bakım eğitimielasticsearch monitoringelasticsearch kapasite planlamaelasticsearch sorun gidermeelasticsearch rolling upgradeelasticsearch shard stratejisielastic cluster yönetimi ileri

“İleri düzey yönetim, sorunu çözmekten çok onu öngörmektir; iyi izlenen bir küme krizi, henüz bir uyarıyken karşılar.”

Ön Koşullar

Eğitimden en iyi verimi almak için gereken ileri düzey bilgi ve ortam gereksinimleri

1

Küme yönetimi deneyimi

Elasticsearch kurulumu, düğüm rolleri ve shard kavramlarına hâkimiyet ileri konuların takibini sağlar.

2

Linux ve kaynak izleme

CPU, bellek, disk G/Ç ve ağ metriklerini yorumlama deneyimi performans analizini destekler.

3

Query DSL bilgisi

Temel arama ve aggregation bilgisi yavaş sorgu analizini ve sorgu ayarlamasını anlamayı kolaylaştırır.

4

Üretim benzeri ortam

Çok düğümlü bir laboratuvar, performans ve bakım senaryolarını gerçekçi biçimde uygulamayı sağlar.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcılar indeksleme ve sorgu performansını ölçer ve ayarlar, JVM ve bellek davranışını yorumlar, shard allocation ve hot-warm stratejilerini optimize eder.

Modül 1

İndeksleme Performans Ayarlama

Bulk boyutu ve eşzamanlılık ile indeksleme verimini artırma
refresh_interval ve replica ertelemeyle toplu yükleme hızlandırma
translog durability (fsync) ayarının dayanıklılığa etkisi
Segment merge davranışı ve forcemerge kullanımı
Doc values ve index seçeneklerinin yazma maliyeti
İndeksleme darboğazlarının thread pool üzerinden tespiti

Modül 2

Sorgu Performans Optimizasyonu

profile API ile sorgu maliyetinin ayrıştırılması
query ve filter bağlamı ile cache kullanımının optimize edilmesi
Pahalı sorgular: wildcard, regexp ve script maliyeti
search_after ile derin sayfalamanın (deep pagination) iyileştirilmesi
Aggregation bellek maliyeti ve kardinalite yönetimi
Shard request cache ve node query cache davranışı

Modül 3

JVM, Heap ve Bellek

Heap boyutlandırma ve 30-32 GB sıkıştırılmış pointer sınırı
GC duraklamalarının (G1GC) izlenmesi ve yorumlanması
Field data, query cache ve request cache bellek paylaşımı
Circuit breaker türleri ve devreye girme senaryoları
Off-heap bellek ve işletim sistemi dosya önbelleği (page cache)
Bellek baskısının OutOfMemory öncesi tespiti

Modül 4

Shard Allocation ve Hot-Warm

Shard allocation awareness ile düğüm/rafta dağıtım
Allocation filtering ile shard'ların belirli düğümlere yönlendirilmesi
Hot-warm-cold mimarisinde veri katmanlarının ayrılması
Shrink, split ve forcemerge ile shard yeniden şekillendirme
Searchable snapshot ile frozen katmanda maliyet düşürme
Dengesiz shard dağıtımının tespiti ve düzeltilmesi

Günün hedefiKatılımcılar Stack Monitoring ve Metricbeat ile derin izleme kurar, cluster API ve logları yorumlar, karmaşık küme sorunlarını sistematik biçimde tanılar.

Modül 1

İzleme Altyapısı Kurma

Stack Monitoring ile küme, düğüm ve index metriklerinin izlenmesi
Metricbeat ile harici ve bağımsız izleme kümesi kurma
İzleme verisinin ayrı bir kümede toplanmasının önemi
Kibana'da izleme panoları ve eğilim (trend) analizi
Elastic Agent ile metrik toplama yaklaşımı
İzleme verisi saklama ve temizleme politikası

Modül 2

Metrik ve API ile Tanı

_nodes/stats ile düğüm düzeyinde kaynak analizi
_cluster/stats ve _cluster/health yorumlama
Hot threads API ile CPU yoğun işlemlerin tespiti
Wait, rejection ve queue metrikleriyle darboğaz analizi
Index ve search latency metriklerinin takibi
Cat API'leriyle shard, recovery ve task durumunun incelenmesi

Modül 3

Log ve Yavaş Sorgu Analizi

Slow log ile yavaş arama ve indeksleme sorgularının yakalanması
GC loglarının gecikme ve duraklama açısından incelenmesi
Deprecation loglarıyla sürüm geçiş uyarılarının yönetimi
Audit log ile güvenlik ve erişim olaylarının izlenmesi
Log eşiklerinin ve ayrıntı düzeyinin ayarlanması
Logların merkezi toplanarak korelasyonlanması

Modül 4

Karmaşık Sorun Giderme

allocation explain ile atanmamış shard kök neden analizi
Kırmızı/sarı küme durumunun sistematik çözümü
Recovery sırasında yavaşlık ve throttling yönetimi
Düğüm ayrılması (node left) ve split-brain senaryoları
Disk watermark kaynaklı read-only kilidinin çözümü
Pending tasks ve master darboğazının giderilmesi

Günün hedefiKatılımcılar büyüme ve yükü öngörerek kapasite planlar, kümeyi kesintisiz yükseltir, yedekleme ve felaket kurtarma stratejilerini tasarlayıp sınar.

Modül 1

Kapasite Planlama

Veri hacmi ve büyüme hızına göre depolama tahmini
Sorgu ve indeksleme yüküne göre düğüm sayısı hesaplama
Shard başına ideal boyut ve toplam shard sayısı sınırları
Benchmark (Rally) ile yük altında performans ölçümü
Büyüme senaryolarına göre genişleme (scale-out) planı
Maliyet ve performans dengesi için katman stratejisi

Modül 2

Sürüm Yükseltme (Upgrade)

Rolling upgrade ile kesintisiz sürüm geçişi adımları
Upgrade öncesi uyumluluk ve deprecation kontrolü
Upgrade Assistant ile geçiş hazırlığı
Index uyumluluğu ve reindex gereksinimi
Full cluster restart upgrade senaryosu
Geri alma (rollback) ve snapshot ile güvenli yükseltme

Modül 3

Yedekleme ve DR Stratejisi

SLM ile snapshot yaşam döngüsünün otomatikleştirilmesi
Snapshot repository seçimi ve artımlı yedekleme mantığı
Cross-cluster replication (CCR) ile sıcak kopya
Felaket kurtarma (DR) için RTO/RPO hedef belirleme
Çoklu veri merkezi ve yük devretme senaryoları
Yedek ve kurtarma tatbikatlarının düzenli yapılması

Modül 4

Üretim Operasyonu ve Otomasyon

Günlük, haftalık ve aylık bakım kontrol listesi
Index template ve ILM politikalarının gözden geçirilmesi
Uyarı eşiklerinin olgunlaştırılması ve gürültü azaltma
API ve script ile rutin yönetim görevlerinin otomasyonu
Değişiklik yönetimi ve bakım penceresi planlaması
Üretim olaylarından sonra kök neden (postmortem) analizi

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Performans ayarlama

İndeksleme ve sorgu darboğazlarını tespit eder, heap, cache ve segment ayarlarıyla kümeyi optimize edersiniz.

✅

Shard stratejisi

Allocation awareness ve hot-warm-cold katmanlarıyla shard dağıtımını üretim yüküne göre tasarlarsınız.

✅

Derin izleme

Stack Monitoring, Metricbeat ve cluster API ile kümeyi izler, eğilimleri ve darboğazları yakalarsınız.

✅

Tanılama

Hot threads, slow log ve allocation explain ile karmaşık sorunları sistematik biçimde kök nedene indirirsiniz.

✅

Kapasite planlama

Büyüme ve yükü öngörerek düğüm, shard ve depolama kapasitesini doğru planlar ve benchmark edersiniz.

✅

Kesintisiz upgrade

Rolling upgrade ve Upgrade Assistant ile kümeyi güvenli ve kesintisiz biçimde yükseltirsiniz.

✅

Felaket kurtarma

SLM, CCR ve DR stratejisiyle RTO/RPO hedeflerine uygun kurtarma planları tasarlar ve sınarsınız.

✅

Operasyon otomasyonu

Bakım kontrol listeleri ve API tabanlı otomasyonla üretim operasyonunu olgunlaştırırsınız.

Kimler İçin Uygundur?

Üretimde Elasticsearch kümeleri işleten kıdemli sistem yöneticileri
SRE ve DevOps mühendisleri
platform ve veri altyapısı ekipleri ile performans
izleme
kapasiteden sorumlu BT uzmanları için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Elasticsearch ileri düzey yönetim eğitimi kimler için uygundur?

Üretimde Elasticsearch kümeleri işleten kıdemli sistem yöneticileri, SRE ve DevOps mühendisleri ile platform ve veri altyapısı ekipleri için uygundur. Performans, izleme, kapasite ve bakımdan sorumlu olan ve temel küme yönetimine zaten hâkim uzmanlara hitap eder.

Bu eğitim kurulum ve yönetim eğitiminden nasıl farklıdır?

Kurulum ve yönetim eğitimi kümeyi kurmayı ve temel işletmeyi öğretirken, bu eğitim bunun üzerine inşa edilir: performans ayarlama, derin izleme, kapasite planlama, kesintisiz upgrade ve felaket kurtarma. İleri düzey tanılama ve üretim operasyonu merkezlidir.

Eğitim için hangi ön bilgi gerekir?

Elasticsearch kurulumu, düğüm rolleri ve shard kavramlarına hâkimiyet beklenir; temel Query DSL ve Linux kaynak izleme bilgisi faydalıdır. Eğitim ileri seviyedir ve küme yönetimini yeni öğrenenler için önce temel kurulum ve yönetim eğitimi önerilir.

Performans ve sorun giderme uygulamalı mı işlenir?

Evet. profile ve hot threads API ile sorgu ve CPU analizi, slow log incelemesi, allocation explain ile atanmamış shard çözümü ve heap/GC yorumlama üretim benzeri bir küme üzerinde uygulamalı yapılır. Kapasite ölçümü için benchmark senaryoları da çalıştırılır.

Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?

Program tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası alır. Sertifika eğitime katılımı ve başarıyı belgeler. Elastic'in resmi sertifika sınavına girmek isteyenler için sınav başvurusu ve ücreti ilgili kuruma aittir.

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