【한글자막】 Elasticsearch 8과 Elastic Stack : 이론과 실습

이 강의는 Elasticsearch 7과 Elastic Stack을 포함한 이론과 실습을 통해 학습자들이 Elasticsearch를 단순한 검색 엔진 이상으로 사용할 수 있도록 설계되었습니다. 아래는 강의의 주요 내용과 함께, 해당 내용을 포함하여 질문을 할 때 참고할 수 있는 개요입니다.

1. 클러스터에 Elasticsearch 7 설치 및 구성:

   • 운영체제에 Elasticsearch를 설치하는 방법
   • Elasticsearch의 기본 구성 파일 설정
   • 클러스터 노드 유형 (Master, Data, Ingest 등) 이해

2. 검색 인덱스 및 매핑 생성:

   • 인덱스를 생성하고 관리하는 방법
   • 문서 매핑(mapping)과 쿼리(query)의 차이점 이해

3. 전체 텍스트 및 구조화된 데이터 검색:

   • Full-text search (전체 텍스트 검색)과 다른 유형의 검색 (예: term-level search)의 차이점
   • DSL(Domain Specific Language)을 사용한 복잡한 검색 쿼리 작성

4. Elasticsearch로 데이터를 가져오기:

   • REST API를 사용하여 데이터 가져오기
   • Bulk API와 같은 최적화된 데이터 가져오기 방법

5. Elasticsearch와 Spark, Kafka, 관계형 데이터베이스, S3 등의 시스템 연동:

   • Elasticsearch를 포함한 대규모 데이터 파이프라인 구축
   • Real-time streaming data with Kafka and Elasticsearch
   • Data from various sources (like SQL databases, S3) ingestion into Elasticsearch

6. 버킷 및 메트릭을 사용한 구조화된 데이터 집계:

   • Aggregations (집계)를 사용하여 데이터를 분석하고 요약
   • Metrics (지표)를 활용한 데이터 모니터링

7. Logstash 및 “ELK Stack"을 사용하여 Elasticsearch에 스트리밍 로그 데이터 가져오기:

   • Logstash를 설정하고 구성하여 로그 데이터 파이프라인 구축
   • Filebeat를 사용하여 로그 데이터를 Logstash으로 전송

8. Kibana를 사용한 Elasticsearch 데이터 분석 및 시각화:

   • Kibana의 Dashboard와 Visualize 기능을 활용하여 데이터 시각화
   • 데이터 탐색 및 대시보드 생성

9. 프로덕션 Elasticsearch 클러스터에서 작업 관리:

   • Cluster lifecycle management (클러스터 생명주기 관리)
   • Monitoring and tuning for optimal performance

10. 아마존 Elasticsearch 서비스 및 Elastic Cloud를 포함한 클라우드 기반 솔루션 사용:

    • Managed Elasticsearch services (예: AWS Elasticsearch Service)의 이점과 사용법
    • Cloud-based Elasticsearch deployment for scalability and reliability

이 강의를 통해 Elasticsearch와 Elastic Stack을 사용하여 데이터를 검색, 분석, 시각화 및 대규모 데이터를 처리하는 방법을 배울 수 있습니다. Q&A 부분에서 궁금한 점이 있으시면, 영어로 질문해 주시고, 가능한 한 신중하게 답변을 드리겠습니다.