OpenSearch Temelleri Eğitimi

Eğitim Hakkında

OpenSearch ile arama, log analizi ve görselleştirmeyi öğreten temel seviye eğitim

OpenSearch Temelleri Eğitimi, açık kaynak arama ve analiz motoru OpenSearch ile veriyi indekslemeyi, aramayı ve görselleştirmeyi öğretir. Katılımcılar OpenSearch mimarisini, indeks, shard ve replika kavramlarını, mapping ve analyzer yapısını öğrenir. REST API ve Query DSL ile belge ekleme ve arama, bool, match ve term sorguları, agregasyonlar, OpenSearch Dashboards ile görselleştirme ve küme sağlığı temelleri log ve metin analizi senaryolarıyla uygulamalı işlenir.

Süre ve Format

3 Gün. İlk gün OpenSearch mimarisi ve indeksleme, ikinci gün Query DSL ve agregasyon, üçüncü gün Dashboards ve küme temelleri işlenir.

Seviye

Temel Seviye — OpenSearch ile indeksleme, Query DSL arama, OpenSearch Dashboards ve küme temelleri ele alınır

Öğrenme Metodu

Her konu OpenSearch REST API ve Dashboards üzerinde gerçek indeksleme, arama ve görselleştirme senaryolarıyla uygulamalı işlenir.

Neden Bu Eğitim?

🔍Güçlü arama

Query DSL ile match, term ve bool sorgularını kurarak tam metin ve filtreli aramayı etkili biçimde uygularsınız.

📊Analiz ve görsel

Agregasyonlar ve OpenSearch Dashboards ile log ve metin verisini anlamlı grafik ve panolara dönüştürürsünüz.

🧱Açık kaynak esneklik

Apache 2.0 lisanslı OpenSearch'ün küme, indeks ve mapping temellerini kurarak ölçeklenebilir arama altyapısı kurgularsınız.

Anahtar Konular

opensearch eğitimiopensearch kursuopensearch dashboardsquery dsl eğitimilog analizi eğitimiarama motoru eğitimielasticsearch alternatifiopensearch temelleriindeksleme eğitimiveri görselleştirme

“İyi tasarlanmış bir indeks ve doğru sorgu; dağınık veriyi saniyeler içinde yanıta, logları ise anlamlı içgörüye dönüştürür.”

Ön Koşullar

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

1

Temel JSON bilgisi

JSON yapısına aşinalık belge, mapping ve Query DSL isteklerini okumayı ve yazmayı kolaylaştırır.

2

REST/HTTP kavramı

HTTP metotları ve REST API mantığına temel aşinalık OpenSearch isteklerini anlamayı destekler.

3

Komut satırı pratiği

curl veya benzeri araçlarla komut satırı kullanımı API örneklerini takip etmeyi kolaylaştırır.

4

Laboratuvar ortamı

OpenSearch ve Dashboards kurulu bir ortam indeksleme ve arama uygulamalarını birebir takip etmeyi sağlar.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcılar OpenSearch mimarisini ve temel kavramları öğrenir, indeks ve mapping oluşturur ve REST API ile belge ekleme, güncelleme ve okuma işlemlerini uygular.

Modül 1

OpenSearch Mimarisi

OpenSearch'ün Elasticsearch'ten türeyen açık kaynak kökeni
Node, cluster, master ve data node rollerinin işlevi
Indeks, shard (primary/replica) ve segment kavramları
Yatay ölçekleme ve veri dağıtımının mantığı
OpenSearch ve OpenSearch Dashboards bileşenlerinin ilişkisi
Inverted index ile tam metin aramanın temel çalışma ilkesi

Modül 2

İndeks ve Mapping

Indeks oluşturma ve ayar (settings) parametrelerinin tanımı
Shard ve replica sayısının indekse göre belirlenmesi
Mapping ile alan (field) tiplerinin (text, keyword, date) tanımı
Dynamic mapping ile otomatik alan tipi çıkarımı
text ve keyword ayrımının arama ve agregasyona etkisi
Index template ile tekrarlı indeks yapısının standartlaştırılması

Modül 3

Analyzer ve Metin İşleme

Analyzer, tokenizer ve token filter zincirinin çalışması
Standart, whitespace ve dil bazlı analyzer seçimi
Metnin aramaya uygun terimlere (token) ayrıştırılması
Lowercase, stop word ve stemming filtrelerinin etkisi
_analyze API ile analyzer davranışının test edilmesi
Türkçe metin için analyzer yapılandırma yaklaşımı

Modül 4

Belge İşlemleri (CRUD)

Index API ile belge (document) ekleme ve ID atama
GET ile belge okuma ve _source alanının dönmesi
Update API ile kısmi belge güncelleme
Delete API ile belge silme ve versiyonlama
Bulk API ile toplu belge ekleme ve performans
Refresh ve near real-time arama görünürlüğü

Günün hedefiKatılımcılar Query DSL ile tam metin ve filtreli arama yapar, bool sorgularıyla koşulları birleştirir ve agregasyonlarla veriyi analiz eder.

Modül 1

Temel Arama Sorguları

_search API ve Query DSL istek gövdesinin yapısı
match sorgusuyla analiz edilen tam metin araması
term ve terms sorgusuyla tam değer eşleşmesi
range sorgusuyla sayısal ve tarih aralığı filtreleme
match_phrase ile ifade (phrase) araması
exists ve wildcard sorgularının kullanımı

Modül 2

Bool ve Bileşik Sorgular

bool sorgusunda must, should, must_not ve filter maddeleri
filter context ile skorlamasız ve önbelleklenebilir filtreleme
query context ile ilgi (relevance) skoruna göre sıralama
minimum_should_match ile eşleşme eşiğinin ayarlanması
Birden çok koşulun mantıksal olarak birleştirilmesi
Sorgu yapısının okunabilir ve performanslı tutulması

Modül 3

Sıralama, Sayfalama ve İlgi

sort ile alanlara göre sıralama ve skor bazlı sıralama
from/size ile sayfalama (pagination) ve sınırları
search_after ile derin sayfalama yaklaşımı
_score ve relevance (BM25) kavramının kavranması
highlight ile eşleşen terimlerin vurgulanması
Dönen alanların _source filtresiyle sınırlanması

Modül 4

Agregasyon ve Analitik

Metric agregasyonları (avg, sum, min, max, stats)
terms bucket agregasyonuyla kategori bazlı gruplama
date_histogram ile zaman serisi analizi
range ve histogram bucket agregasyonları
İç içe (nested) agregasyonlarla çok boyutlu analiz
Agregasyon sonuçlarının görselleştirmeye hazırlanması

Günün hedefiKatılımcılar OpenSearch Dashboards ile index pattern tanımlar, görselleştirme ve panolar oluşturur ve küme sağlığı ile temel yönetim işlemlerini uygular.

Modül 1

OpenSearch Dashboards Temelleri

Dashboards arayüzünün ve ana bölümlerinin tanınması
Index pattern (data view) tanımlama ve zaman alanı seçimi
Discover ile belge arama ve filtreleme
DQL (Dashboards Query Language) ile hızlı filtreleme
Zaman aralığı (time range) ve otomatik yenileme
Kayıtlı arama (saved search) oluşturma

Modül 2

Görselleştirme ve Panolar

Bar, line ve pie gibi temel görselleştirme türleri
Metric ve data table görselleştirmelerinin oluşturulması
Agregasyon tabanlı görsellerin yapılandırılması
Birden çok görselin tek panoda (dashboard) toplanması
Filtre ve zaman aralığının pano genelinde uygulanması
Pano paylaşımı ve kayıtlı nesnelerin yönetimi

Modül 3

Küme Sağlığı ve İzleme

_cluster/health ile green/yellow/red durumunun yorumu
_cat API'leri ile indeks, shard ve node durumunun izlenmesi
Shard dağılımı ve atanmamış (unassigned) shard teşhisi
Node istatistikleri ve kaynak kullanımı takibi
Yavaş sorgu ve indeksleme davranışının gözlemlenmesi
Temel kapasite ve ölçekleme değerlendirmesi

Modül 4

Güvenlik ve Yönetim Temelleri

Security eklentisiyle kullanıcı ve rol tanımının temeli
Index ve belge seviyesi erişim kontrolü yaklaşımı
Index State Management (ISM) ile yaşam döngüsü politikası
Snapshot ile indeks yedekleme ve geri yükleme temeli
Alias ile indekslerin kesintisiz yönetimi
Operasyonel en iyi uygulamaların özeti

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

OpenSearch mimarisi

Node, indeks, shard ve replika kavramlarını kavrar, inverted index ile aramanın çalışma ilkesini anlarsınız.

✅

İndeks ve mapping

Mapping ile alan tiplerini tanımlar, text/keyword ayrımını ve index template kullanımını öğrenirsiniz.

✅

Belge işlemleri

REST API ve Bulk ile belge ekleme, güncelleme ve silme işlemlerini verimli biçimde yaparsınız.

✅

Query DSL arama

match, term, range ve bool sorgularıyla tam metin ve filtreli aramayı etkili biçimde kurarsınız.

✅

Agregasyon analizi

terms, date_histogram ve metric agregasyonlarıyla veriyi çok boyutlu olarak analiz edersiniz.

✅

Dashboards görsel

Index pattern tanımlar, görselleştirme ve panolar oluşturarak veriyi anlamlı biçimde sunarsınız.

✅

Küme sağlığı

_cluster/health ve _cat API'leriyle küme durumunu izler ve temel sorunları teşhis edersiniz.

✅

Yönetim temelleri

Security, ISM ve snapshot temelleriyle erişim, yaşam döngüsü ve yedeklemeyi yönetmeye başlarsınız.

Kimler İçin Uygundur?

Arama ve log analizi altyapısı kuran geliştiriciler
gözlemlenebilirlik ve SIEM çözümleri kullanan sistem yöneticileri
veri mühendisleri
Elasticsearch'ten OpenSearch'e geçiş değerlendiren ekipler için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu OpenSearch eğitimi kimler için uygundur?

Arama ve log analizi altyapısı kuran geliştiriciler, gözlemlenebilirlik ve SIEM çözümleri kullanan sistem yöneticileri ve veri mühendisleri için uygundur. Elasticsearch'ten OpenSearch'e geçişi değerlendiren ekipler de temel kavramları bu eğitimle edinebilir.

OpenSearch ile Elasticsearch arasındaki fark nedir?

OpenSearch, Elasticsearch 7.10 kod tabanından türeyen ve Apache 2.0 lisansıyla sürdürülen açık kaynak bir çataldır. Temel kavramlar (indeks, shard, Query DSL) büyük ölçüde benzerdir; bu eğitim OpenSearch ve OpenSearch Dashboards üzerinde güncel kullanım ve yönetim pratiklerine odaklanır.

Eğitim için programlama bilmek gerekir mi?

Hayır, programlama zorunlu değildir. Temel JSON ve REST/HTTP kavramlarına aşinalık yeterlidir. İstekler curl veya Dashboards Dev Tools üzerinden gönderilir; konular temel seviyeden başlayarak uygulamalı laboratuvarlarla adım adım ilerler.

Query DSL eğitimde nasıl ele alınıyor?

match ve term sorgularından başlayarak range, bool (must/should/must_not/filter), sıralama, sayfalama ve agregasyonlara kadar Query DSL uygulamalı işlenir. Tam metin araması ile filtreleme arasındaki fark ve ilgi (relevance) skoru örneklerle gösterilir.

Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?

Program tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası alır. Sertifika eğitime katılımı ve değerlendirmedeki başarıyı belgeler. OpenSearch ile ilgili resmi bir sınava 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