DATA - Administrer et exploiter Elasticsearch

Formation créée le 29/11/2021. Dernière mise à jour le 18/08/2026.
Version du programme : 1

Type de formation

Mixte

Durée de formation

21 heures (3 jours)

Accessibilité

Oui
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DATA - Administrer et exploiter Elasticsearch


Elasticsearch est un moteur distribué de recherche et d’analyse permettant d’indexer, de rechercher et d’analyser rapidement d’importants volumes de données structurées et non structurées. Cette formation permet d’acquérir les compétences nécessaires pour installer, configurer, administrer et superviser un environnement Elasticsearch. Les participants apprennent à manipuler les index et documents, construire des recherches et agrégations, comprendre le fonctionnement distribué d’un cluster et réaliser les principales opérations d’exploitation. Une attention particulière est portée à la disponibilité, au dimensionnement, au cycle de vie des données, aux sauvegardes, à la supervision et au diagnostic des performances afin de permettre une exploitation fiable d’Elasticsearch dans un environnement professionnel.

Objectifs de la formation

  • Expliquer l’architecture et les principaux mécanismes de fonctionnement d’Elasticsearch
  • Installer et configurer un environnement Elasticsearch
  • Créer et configurer des index adaptés aux données à traiter
  • Définir et exploiter les mappings et les mécanismes d’analyse de texte
  • Construire des recherches avec Elasticsearch Query DSL
  • Administrer un cluster Elasticsearch et gérer la répartition des données
  • Identifier les rôles des nœuds, shards primaires et réplicas dans le fonctionnement distribué
  • Mettre en œuvre les principales opérations de maintenance et de gestion du cycle de vie des index
  • Superviser l’état et les performances d’un cluster Elasticsearch
  • Diagnostiquer les principales problématiques de disponibilité, de ressources ou de performance
  • Appliquer les bonnes pratiques de dimensionnement et d’exploitation d’un environnement Elasticsearch

Profil des bénéficiaires

Pour qui
  • Administrateurs systèmes et techniques
  • Développeurs
  • Architectes techniques
  • Ingénieurs Data et DevOps
  • Toute personne amenée à déployer, administrer ou exploiter un environnement Elasticsearch
Prérequis
  • Une première connaissance d’Elasticsearch ou de l’écosystème Elastic constitue un atout
  • Disposer de connaissances générales en systèmes d’information
  • Être à l’aise avec l’administration d’un environnement Linux ou Windows
  • Connaître les principes fondamentaux des protocoles HTTP et des API REST
  • Être capable de lire et manipuler des données au format JSON
  • Disposer de notions générales sur les bases de données, l’indexation ou la recherche de données

Contenu de la formation

Présentation d’Elasticsearch
  • Historique
  • License
  • Moteur Lucene
  • API Rest comme wrappeur de lucene
  • Clustering de Lucene
Installation
  • Installation depuis deb et rpm
  • Fichiers de configuration
  • Chemin de stockage des fichiers
  • Nom du cluster, nom de la node
  • Paramètres de nœud
Indexation de documents
  • Ajout
  • Mise à jour
  • Suppression
  • GET
Format des données
  • Json
  • Notions de types et de mapping
  • Mise a jour des types ou re-indexation
  • Recherche de données
  • Requête simple par query string en get
  • Composants d’une requête
  • Les différentes requêtes du query DSL
  • Savoir utiliser la requête adaptée
  • Combiner des requêtes
  • Les filtres
Analyse de données pour le stockage
  • Fonctionnement de Lucene under the hood: comment les données sont effectivement stockées
  • Inverted index
  • Analyze API
  • Caracter filter
  • Tokenizer
  • Token filter
  • Shingles
  • Ngrams, edge ngrams
  • Stemming
Recherche et pertinence des résultats
  • Le scoring dans lucene
  • TF et IDF
  • Boost
  • API explain
  • Re-scoring
  • Function_score query
  • Scripting et score
Agrégations
  • Facets
  • Filtres et agrégations
  • Métrics
  • Statistics
  • Approximate statistics
  • Multi bucket aggregations
  • Nesting aggregations
Relations entre les documents
  • Nested document
  • Parent child
  • Dénormalisation
  • Search et agrégations sur les nested documents
Clustering et fonctionnement distribué
  • Notion de master et rôle des nœuds
  • Découverte des noeuds et maintien / sortie du cluster
  • Notion de shard primaire et replica
  • Allocation des shards, répartition dans le cluster
  • Perte de noeud
Administration et tâches courantes
  • Refresh, flush, force_merge
  • Split brains
  • Gestion des caches
  • Index lifecycle management: close / open / freeze / delete
  • Déplacement de shard forcé
  • Désactivation / activation de l’allocation des shards
  • Rolling restart
  • Full cluster restart
  • Backup / restore
  • Curator
  • Administrer depuis kibana
  • Les alias, avec filtre et routing
  • Task management api
Dimensionnement
  • Taille de shard, d’index et choix hardware
  • Retour bonne pratiques et métriques repères / standards
Architecture typiques et possibilités
  • Cas d’usage: log/ iot time series ou moteur de recherche
  • Architecture hot warm
  • Rôle des nœuds et cluster cas d’école
  • Multi région ou cross cluster réplication
Tuning des performances
  • Performance APIS
  • Refresh, flush, merge/optimize
  • Different type de Caches
  • Query warmers

Équipe pédagogique

La formation est animée par un formateur expert d’Elasticsearch, disposant d’une solide expérience dans l’administration et l’exploitation de clusters en production, ainsi que dans l’accompagnement d’équipes techniques sur des projets data à fort volume.

Suivi de l'exécution et évaluation des résultats

  • Questionnaire de positionnement et/ou entretien de cadrage en amont ou au démarrage de la formation
  • Feuilles d'émargement
  • Questions orales ou écrites
  • Etude de cas, exposés théoriques, mises en situation
  • Quiz ou QCM de validation des connaissances lorsque pertinent
  • Évaluation finale à travers une mise en situation d’administration et d’exploitation d’un environnement Elasticsearch
  • Questionnaire de satisfaction à chaud
  • Certificat de réalisation à l'issue de la formation

Ressources techniques et pédagogiques

  • Support pédagogique remis ou mis à disposition des participants
  • Environnement Elasticsearch dédié aux exercices
  • Outils permettant d’interroger les API REST
  • Kibana lorsque celui-ci est utilisé dans l’environnement pédagogique
  • Jeux de données destinés aux exercices
  • Scripts et fichiers de configuration nécessaires aux travaux pratiques
  • Documentation technique Elastic
  • Outil de visioconférence et fonctionnalités de partage d’écran en distanciel

Qualité et satisfaction

Une évaluation de satisfaction est réalisée à l’issue de la formation afin de recueillir l’appréciation des participants sur la qualité de la prestation, les méthodes pédagogiques, les conditions de réalisation et l’adéquation de la formation avec leurs besoins. Les résultats recueillis participent à la démarche d’amélioration continue de Kampus Training.

Modalités de certification

Modalité d'obtention
  • Cette formation ne donne pas lieu à une certification.

Capacité d'accueil

Entre 1 et 10 apprenants

Délai d'accès

4 semaines

Accessibilité

Nos formations sont accessibles à tous, y compris aux personnes en situation de handicap. Merci de nous contacter avant le début de la formation pour discuter des aménagements nécessaires : contact@kampus-training.com.