OpenSearch : Recherche, Analyse et Visualisation de Données
- Durée
- Durée :3 jours
- Niveau
- Niveau :Fondamental
- Certification
- Certification :Non
1990€ HT
Prochaine session :
Elasticsearch : administration
Maîtrisez la gestion, la supervision et l’optimisation d’un cluster Elasticsearch moderne (v8+).Description de la formation Elasticsearch
Cette formation approfondie se concentre sur l’administration, la supervision et l’optimisation d’un cluster Elasticsearch moderne (v8+).
Elle couvre toutes les étapes du cycle de vie d’un cluster : installation, configuration, montée en charge, supervision, maintenance, sécurité et tuning des performances.
Les participants apprendront à gérer efficacement les tâches d’exploitation : mises à jour, sauvegardes/restaurations, ajout ou retrait de nœuds, et optimisation du comportement du cluster en production.
Programme de la formation
Savoir administrer, superviser et optimiser un cluster Elasticsearch en environnement de production.
À l’issue de la formation, les participants seront capables de :
- Déployer, configurer et administrer un cluster Elasticsearch en production.
- Comprendre la logique de fonctionnement distribué (nœuds, shards, rôles, allocation).
- Surveiller la santé du cluster et interpréter les principaux indicateurs de performance.
- Diagnostiquer et résoudre les problèmes courants (surcharges, déséquilibres, erreurs de GC, etc.).
- Appliquer les bonnes pratiques de tuning, de sécurité et de maintenance.
- Dimensionner un cluster selon la volumétrie, les SLA et les contraintes métiers.
Installation et prérequis
Présentation d’Elasticsearch et de son évolution jusqu’aux versions 8.x / 9.xArchitecture générale et rôles des composants du cluster
Prérequis système et ressources (CPU, RAM, disque, réseau)
JVM, GC et gestion de la heap
Installation via packages, archives, Docker ou Ansible
Configuration initiale (cluster.name, node.roles, discovery, seed hosts, etc.)
Fonctionnement distribué et clustering
Concepts fondamentaux : index, shard, replica, segmentÉlection du master et gestion du cluster state
Coordination, quorum et tolérance aux pannes
Découverte et jonction des nœuds au cluster
Gestion du routage et répartition des shards
Allocation, rebalance et exclusion de nœuds
Gestion des événements de perte de nœud et récupération automatique
Supervision et diagnostic
Analyse de la santé du cluster (Cluster Health API, Cat API)Node stats, index stats, cluster state
Lecture et interprétation des métriques clés : heap, threadpools, queues, throttling, I/O
Analyse des logs : slow logs, deprecation logs, GC logs
Utilisation de Hot Threads et Tasks API
Identification des goulots d’étranglement
Panorama des solutions de monitoring (Elasticsearch APIs, Prometheus, etc.)
Administration et maintenance courante
Gestion des index : refresh, flush, force_mergeAPI d’administration : allocation, cluster reroute, close/open/freeze
Rolling restart et full cluster restart
Sauvegarde et restauration via snapshot repositories
Maintenance des règles de ILM et retention
Upgrade de version et stratégie de compatibilité
Gestion des tâches longue durée (Task Management API)
Maintenance des caches et files de threads
Commandes d’administration depuis DevTools ou Kibana
Performance et tuning
Principaux leviers d’optimisation (sharding, mapping, refresh interval, segment merge)Gestion du heap et du garbage collector
Paramètres cluster-level et index-level critiques
Tuning des écritures et lectures (bulk, refresh, replication)
Gestion du cache, du circuit breaker et du threadpool
Stratégies d’optimisation des mappings et des types de champs
Analyse des performances disque et réseau
Test de montée en charge et stress tests
Autoscaling des shards et des tiers de données
Sécurité et durcissement
Historique : du plugin X-Pack à la sécurité native (TLS, RBAC, API key, audit)Configuration du chiffrement des communications (TLS inter-nœuds, REST)
Authentification et autorisation (built-in users, realms, roles)
Gestion des certificats et rotation
Protection du cluster (API key, IP filtering, security hardening)
Bonnes pratiques et rappels de sécurité
Dimensionnement et architecture
Choix du matériel et sizing des nœuds (CPU, RAM, disque, heap)Définir le nombre de shards et la taille cible par index
Modèles de stockage : hot / warm / cold / frozen tiers
Searchable snapshots et économie de stockage
Principes de scaling horizontal et vertical
Exemples d’architectures types :
- moteur de recherche
- logs / time-series
- IoT / analytics
Multi-cluster et cross-cluster replication/search
Recommandations de bonnes pratiques (Elastic benchmarks, retour d’expérience)
Public cible :
Cette formation s’adresse aux administrateurs systèmes, ingénieurs DevOps, architectes techniques et toute personne responsable de la gestion ou de la maintenance d’un cluster Elasticsearch.
Prérequis :
Bonne connaissance des systèmes Linux, notions de réseau et de virtualisation. Une expérience préalable avec Elasticsearch (requêtes, indexation, API) est souhaitable pour tirer pleinement profit des exercices pratiques.
J'évalue mes connaissances pour vérifier que je dispose des prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en faisant le test de prérequis.
Date de mise à jour du programme : 04/02/2026
Dates et lieux
Période souhaitée
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