Elasticsearch İleri Yönetim ve İzleme Eğitimi

Eğitim Hakkında

Üretim ortamındaki Elasticsearch kümelerini yönetmeyi, izlemeyi ve bakımını öğreten eğitim

Elasticsearch İleri Seviye Yönetim, İzleme ve Bakım Eğitimi, üretimde çalışan kümelerin günlük operasyonuna odaklanır. Katılımcılar node rollerini, shard ve replica tahsisini, allocation farkındalığını ve küme durumu analizini öğrenir. Stack Monitoring ile izlemeyi, snapshot/restore ile yedeklemeyi, ILM ile veri yaşam döngüsünü uygular. JVM, thread pool ve önbellek ayarlarıyla performansı iyileştirir, TLS ve RBAC ile güvenliği sağlar ve üretim sorunlarını giderir.

Süre ve Format

3 Gün. İlk gün küme mimarisi ve node yönetimi, ikinci gün izleme, yedekleme ve ILM, üçüncü gün performans ayarı, güvenlik ve sorun giderme uygulamalı işlenir.

Seviye

Orta Seviye — Üretim kümesi yönetimi, shard dengeleme, izleme, yedekleme ve bakım operasyonlarına odaklanır

Öğrenme Metodu

Her konu çok düğümlü test kümesi üzerinde Dev Tools, cluster API ve Kibana ile canlı yönetim ve sorun giderme senaryolarıyla işlenir.

Neden Bu Eğitim?

🧭Küme kararlılığı

Shard tahsisi, node rolleri ve allocation kurallarıyla kümenin kesintisiz ve dengeli çalışmasını sağlarsınız.

📊Gerçek zamanlı izleme

Stack Monitoring, Metricbeat ve uyarılarla küme sağlığını, gecikmeyi ve kaynak kullanımını sürekli izlersiniz.

🛡️Veri güvenliği

Snapshot/restore ve ILM ile verinizi yedekler, yaşam döngüsünü ve saklama sürelerini güvenle yönetirsiniz.

Anahtar Konular

elasticsearch yönetim eğitimielasticsearch küme yönetimielasticsearch izlemeelasticsearch ilmelasticsearch snapshotelasticsearch performansstack monitoring eğitimielasticsearch bakımshard yönetimielasticsearch sorun giderme

“Kararlı bir arama altyapısı yalnızca iyi kurulumla değil, sürekli izleme, doğru yedekleme ve zamanında bakımla ayakta kalır.”

Ön Koşullar

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

1

Elasticsearch temeli

Index, document, shard ve temel sorgu kavramlarına aşinalık, yönetim konularını izlemeyi kolaylaştırır.

2

Linux kullanımı

Temel Linux komut satırı, servis yönetimi ve log inceleme bilgisi operasyon adımlarında gereklidir.

3

JSON ve REST

JSON yapısı ve REST API çağrılarıyla çalışma deneyimi, cluster API kullanımını kolaylaştırır.

4

Ağ ve sistem bilgisi

Port, bellek ve disk gibi temel sistem kaynakları bilgisi, performans ayarı konularında faydalıdır.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcılar Elasticsearch küme mimarisini, node rollerini ve quorum mantığını kavrar; shard ve replica tahsisini, allocation farkındalığını ve küme durumunu yönetmeyi öğrenir.

Modül 1

Küme Mimarisi ve Node Rolleri

Master, data, ingest ve coordinating node rollerinin ayrımı
master-eligible node sayısı ve split-brain önleme mantığı
discovery.seed_hosts ve cluster.initial_master_nodes ayarı
Data tier rolleri: data_hot, data_warm, data_cold, data_frozen
Dedicated master ve coordinating-only node tasarımı
Node sayısı, donanım ve kapasite planlaması ilkeleri

Modül 2

Shard ve Replica Tahsisi

Primary ve replica shard kavramı ile veri dağılımı
number_of_shards ve number_of_replicas ayarının etkileri
Shard boyutu ve sayısı için önerilen iyi uygulamalar
Aşırı shard (oversharding) sorununun belirtileri ve önlenmesi
_cat/shards ve _cat/allocation ile dağılımı inceleme
Shard başına kaynak maliyeti ve segment yapısı

Modül 3

Allocation ve Yeniden Dengeleme

cluster.routing.allocation ayarlarıyla tahsis kontrolü
Allocation awareness ve rack farkındalığı yapılandırması
Disk watermark eşikleri: low, high ve flood_stage
reroute API ile shard taşıma ve manuel müdahale
Rebalancing davranışı ve eşzamanlı taşıma sınırları
Shard filtreleme ile node bazlı tahsis kuralları

Modül 4

Küme Durumu ve Tanılama

_cluster/health ile yeşil, sarı, kırmızı durum analizi
_cluster/allocation/explain ile tahsis sorunu tespiti
Unassigned shard nedenleri ve çözüm adımları
Pending task ve cluster state güncelleme izleme
_nodes ve _nodes/stats ile node bilgisi inceleme
Küme yeniden başlatma: rolling ve full restart akışı

Günün hedefiKatılımcılar küme izlemeyi Metricbeat ve Stack Monitoring ile kurar, snapshot/restore ile yedekleme yapar, Index Lifecycle Management ile verinin yaşam döngüsünü yönetmeyi öğrenir.

Modül 1

Stack Monitoring ve Metrikler

Stack Monitoring mimarisi ve ayrı izleme kümesi önerisi
Metricbeat elasticsearch modülü ile metrik toplama
CPU, JVM heap, GC ve disk kullanımı metriklerinin yorumu
Indexing ve search oranı ile gecikme (latency) takibi
Thread pool reddetme (rejection) ve kuyruk izleme
Kibana Monitoring panelleri ile küme sağlığı görünümü

Modül 2

Uyarı ve Günlük İzleme

Kibana Alerting ile küme sağlığı uyarı kuralları
Disk doluluk ve node çıkışı için eşik tabanlı uyarılar
Slow log: index.search.slowlog ve indexing.slowlog ayarı
Yavaş sorgu ve yavaş indexleme eşiklerinin belirlenmesi
Audit log ve deprecation log ile değişim takibi
Günlük operasyon kontrol listesi ve sağlık raporu

Modül 3

Snapshot ve Geri Yükleme

Snapshot repository türleri: fs, S3, HDFS, Azure, GCS
snapshot.create ile tam ve artımlı yedek alma
Belirli index veya tüm küme yedekleme stratejisi
restore ile index ve küme durumu geri yükleme
Searchable snapshot ile soğuk/dondurulmuş katman
SLM (Snapshot Lifecycle Management) ile otomatik yedek

Modül 4

Index Lifecycle Management (ILM)

ILM fazları: hot, warm, cold, frozen ve delete
Rollover: boyut, belge sayısı ve yaş tabanlı tetik
Shard shrink, force merge ve read-only işlemleri
Index template ve ILM politikası ilişkilendirme
Data stream ile zaman serisi veri yönetimi
Saklama (retention) süreleri ve otomatik silme

Günün hedefiKatılımcılar JVM ve bellek ayarlarını yapar, performans darboğazlarını giderir, güvenlik yapılandırmasını uygular ve üretimde sık karşılaşılan küme sorunlarını sistematik biçimde çözer.

Modül 1

JVM ve Bellek Ayarı

JVM heap boyutu: 32 GB altı ve compressed oops kuralı
İşletim sistemi dosya önbelleği için bellek ayırma
GC davranışı ve G1GC yapılandırma önerileri
Circuit breaker türleri ve bellek koruma mekanizması
Field data, request ve parent breaker limitleri
mmapfs, swap kapatma ve bootstrap kontrolleri

Modül 2

Sorgu ve İndeksleme Performansı

Bulk API ile toplu indexleme ve ideal batch boyutu
refresh_interval ve translog ayarıyla yazma hızı
Thread pool: write, search ve get havuzlarının ayarı
Query cache, request cache ve shard request cache
Force merge ile segment birleştirme ve etkisi
Profile API ile yavaş sorguların kök neden analizi

Modül 3

Güvenlik ve Erişim Yönetimi

Transport ve HTTP katmanı için TLS sertifika kurulumu
Kullanıcı kimlik doğrulama ve native realm yönetimi
Rol tabanlı erişim (RBAC) ve index seviyesi yetki
Alan ve belge seviyesi güvenlik (FLS/DLS) tanımı
API key ile uygulama erişimi ve yetki kapsamı
Denetim kaydı (audit logging) ile erişim izleme

Modül 4

Üretim Sorunlarının Giderilmesi

Kırmızı küme durumu ve unassigned shard kurtarma
Yüksek JVM heap ve bellek baskısı sorunlarının çözümü
Hot thread API ile aşırı CPU kullanımı analizi
Disk dolması ve read-only index kilidinin açılması
Node ayrılması (disconnect) ve ağ sorunları tespiti
Rolling upgrade ve sürüm uyumluluğu bakım akışı

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Küme mimarisi

Node rollerini, quorum ve discovery mantığını kavrar, üretime uygun küme topolojisi tasarlarsınız.

✅

Shard yönetimi

Shard ve replica tahsisini, boyutlandırmayı ve yeniden dengelemeyi doğru biçimde yönetirsiniz.

✅

İzleme kurulumu

Stack Monitoring, Metricbeat ve uyarılarla küme sağlığını sürekli ve proaktif biçimde izlersiniz.

✅

Yedekleme stratejisi

Snapshot/restore ve SLM ile güvenilir yedekleme ve geri yükleme süreçleri kurarsınız.

✅

ILM politikaları

Hot-warm-cold-frozen katmanları ve rollover ile veri yaşam döngüsünü otomatikleştirirsiniz.

✅

Performans ayarı

JVM, thread pool ve önbellek ayarlarıyla indexleme ve sorgu performansını iyileştirirsiniz.

✅

Güvenlik yapılandırması

TLS, RBAC ve FLS/DLS ile kümeyi yetkisiz erişime karşı güvenli hale getirirsiniz.

✅

Sorun giderme

Kırmızı durum, yüksek CPU ve disk dolması gibi üretim sorunlarını sistematik biçimde çözersiniz.

Kimler İçin Uygundur?

Elasticsearch kümelerini üretimde işleten sistem ve DevOps mühendisleri
SRE ekipleri
veritabanı
platform yöneticileri ile arama altyapısının kararlılığından ve bakımından sorumlu operasyon uzmanları için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Elasticsearch kümelerini üretimde işleten sistem ve DevOps mühendisleri, SRE ekipleri ile veritabanı ve platform yöneticileri için uygundur. Arama altyapısının kararlılığı ve bakımından sorumlu operasyon uzmanları da hedef kitledir.

Giriş veya İleri eğitiminden farkı nedir?

Giriş ve İleri eğitimleri sorgu, mapping ve veri modelleme gibi geliştirme konularına odaklanır. Bu eğitim ise tamamen üretim operasyonuna, yani küme yönetimi, izleme, yedekleme, performans ayarı ve sorun gidermeye yoğunlaşır.

Eğitim için ön koşul var mı?

Index, document ve shard gibi temel Elasticsearch kavramlarına aşinalık, temel Linux kullanımı ve JSON/REST deneyimi beklenir. Derin sorgu bilgisi gerekmez; konular yönetim perspektifinden ele alınır.

Eğitim online olarak veriliyor mu?

Eğitim yüz yüze veya online olarak verilebilir ve kurumun kullandığı Elasticsearch sürümüne göre uyarlanır. Katılımcılar çok düğümlü test kümesi üzerinde uygulamalı yönetim senaryoları çalışır.

Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?

Program tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası alır. Elastic'in resmi sertifikasyon sınavları ayrıdır; bu sınavların 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