Concepts de base des moteurs de recherche intégrés dans des applications
- Introduction au concept de moteur de recherche
- Intégrer un moteur de recherche dans une application
- Introduction à ElasticSearch
- Les principes généraux de fonctionnement
- Vue générale de l'API Rest
- Installation
- Configuration
- Notion de Node
- Notion d'Index
- Partitionnement de données
- Notion de Type
Indexation de documents (intégrant la gestion des versions)
- Index et documentation : conception
- Indexation de la documentation (API Rest)
- L'index inversé
- Le versioning
- La pondération des champs, enregistrements, …
- La mise à jour : création, ajout et suppression
Mapping
- Les fondamentaux du mapping
- Les différents attributs et types de champs
- Méta données d'un Index
L'analyse de texte
- Les objets de l'extraction et de l'analyse de texte
- La gestion des balises html
- Les Analyzers
- Les Tokenizers : standards, personnalisés, mots clés, mails, url …
- Les Token Filters, Token Chars, …
La recherche de documents
- Rechercher des documents avec l'API Rest
- Les types de requêtes
- Les types de filtres
- Les contraintes classiques
Les fonctionnalités avancées
- River
- Percolator
- Geo location
- Facet, autres
Vers la production : les architectures adaptées à mettre en oeuvre
- Configuration d'un cluster
- Scalabilité et volumétrie de données
- Best practices hardware
- Monitoring
Logstash
- Les concepts: Input, Output, Filter...
- Les Inputs: File, Redis, RabbitMQ...
- Présentation de REDIS
- Les Filters: Grok, Date, Mutate...
- Les Outputs: File, ElasticSearch, Redis...
- Threading et haute-disponibilité
Kibana
- Découverte des données et construction de Queries
- Agrégations et construction de Visualizations
- Assembler des vues en un tableau de bord
- Installation et configuration
La plateforme Beats
- Concepts
- Différents “beats” : FileBeat, TopBeat, PacketBeat
- Visualisation de vos données dans Kibana
