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Struttura del corso
Introduzione ai concetti fondamentali dello scaling in OpenSearch
- Analisi dell’architettura e dei componenti principali di OpenSearch
- Approfondimento sulle modalità di scaling: verticale ed orizzontale
Architettura del cluster e modelli di progettazione
- Progettazione di cluster multi-nodo su larga scala
- Gestione dell’allocazione degli shard, delle repliche e della tolleranza ai guasti
- Strategie di ricerca e replica tra più cluster
Indicizzazione e gestione dei dati su larga scala
- Creazione di pipeline efficienti per l’ingestione dei dati
- Utilizzo di livelli di archiviazione “hot-warm-cold” per ottimizzare lo storage
- Gestione del ciclo di vita degli indici e definizione delle politiche di rotazione
Ottimizzazione delle prestazioni e benchmarking
- Misurazione e miglioramento della latenza delle query nonché del throughput complessivo
- Impostazione corretta delle dimensioni dell’heap, gestione dei thread pool e utilizzo dei circuit breaker
- Utilizzo di strumenti come Rally e Performance Analyzer per testare le prestazioni
Monitoraggio, osservabilità e allerting
- Visualizzazione delle metriche attraverso OpenSearch Dashboards
- Integrazione con sistemi come Prometheus, Grafana e CloudWatch per il monitoraggio avanzato
- Configurazione di allarmi automatici in base a soglie critiche
Sicurezza e controllo degli accessi su larga scala
- Implementazione di politiche di accesso basate sui ruoli per una gestione granulare delle autorizzazioni
- Gestione dei certificati digitali e garantire una comunicazione crittografata tra i nodi
- Buone pratiche per l’audit e il rispetto delle normative di compliance
Scaling su cloud con AWS OpenSearch Service
- Configurazione automatica della scalabilità dei cluster tramite servizi AWS
- Integrazione di componenti come IAM, VPC e CloudFormation per ottimizzare la sicurezza e la configurabilità
- Realizzazione di infrastrutture ibride che uniscono ambienti on-premises ad AWS OpenSearch Service
Recupero da disastri, backup e manutenzione dei cluster
- Strategie affidabili per la creazione di snapshot e il ripristino dei dati
- Procedimenti corretti per gestire guasti hardware e instabilità temporanee del cluster
- Automatizzazione della manutenzione ordinaria e degli aggiornamenti software
Riassunto finale e prossimi passi
Requisiti
- Conoscenza dei concetti fondamentali relativi ai database distribuiti
- Esperienza nella gestione di infrastrutture cloud o sistemi Linux
- Familiarità con le API REST e lo scambio dati in formato JSON
Destinatari
- Ingegneri DevOps e specialisti di affidabilità dei servizi
- Ingegneri dei dati e sviluppatori backend
- Architetti cloud responsabili della gestione di infrastrutture di ricerca su larga scala
21 ore
Recensioni (1)
Competenza dell’insegnante
