Motrici di ricerca Formazione in Torino

Questa formazione avanzata su Torino prepara gli ingegneri a progettare e gestire cluster OpenSearch su larga scala. Si imparerà a ottimizzare l'indicizzazione, garantire l'alta disponibilità e integrare i servizi AWS. I laboratori pratici coprono il tuning delle prestazioni, la sicurezza e il disaster recovery per sistemi distribuiti.

Questo corso formativo dal vivo, tenuto da istruttori in Torino (online o in presenza), si rivolge ad amministratori e sviluppatori di livello intermedio che desiderano approfondire le proprie conoscenze sull’amministrazione di Elasticsearch, inclusi metodi avanzati per la creazione di dashboard in Kibana, nonché la manutenzione del sistema.

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare ambienti Elasticsearch e Kibana per un’amministrazione avanzata e la realizzazione di dashboard.
• Creare e gestire indici, mapping e modelli di dati in Elasticsearch.
• Formulare query e filtri avanzati per estrarre informazioni rilevanti dai dati archiviati in Elasticsearch.
• Progettare e sviluppare dashboard interattive in Kibana sfruttando diversi tipi di visualizzazione e tecniche specifiche.
• Applicare le migliori pratiche nell’amministrazione, ottimizzazione e risoluzione dei problemi legati a Elasticsearch e Kibana.

Questa formazione guidata da un docente in Torino copre l'architettura di OpenSearch, la distribuzione di cluster e i dashboard. I partecipanti acquisiscono competenze pratiche nella configurazione, sicurezza e scalatura dei cluster di ricerca per l'analisi. Ideale per ingegneri in cerca di competenza di livello di produzione in questa suite open source.

Questo corso in presenza, tenuto da un istruttore esperto a Torino, è rivolto agli sviluppatori software che desiderano creare soluzioni di ricerca e analisi utilizzando Elasticsearch.

La formazione inizia con una discussione sull'architettura di Elasticsearch, incluso il suo modello distribuito e l'API di ricerca. Questo è seguito da una spiegazione delle funzionalità di Elasticsearch e su come integrarlo al meglio in un'applicazione esistente.

Esercitazioni pratiche costituiscono una parte importante della formazione e offrono ai partecipanti la possibilità di mettere in pratica le loro conoscenze ricevendo feedback sulla loro implementazione e progressi.

Questo corso pratico tenuto da un istruttore in Torino (in modalità online o in sede) è rivolto a sviluppatori e amministratori che desiderano impiegare OpenSearch per eseguire ricerche distribuite e analisi dei dati all’interno di un sistema unificato e sicuro.

Alla fine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare l’ambiente di sviluppo necessario per costruire soluzioni di ricerca e analisi con OpenSearch e OpenSearch Dashboards.
• Conoscere i tre metodi (snapshot, riavvio e aggiornamento graduale) disponibili per l’upgrade da Elasticsearch OSS a OpenSearch.
• Indicizzare dati, creare flussi di dati, eseguire query e ottimizzare le operazioni tra cluster in OpenSearch.
• Sfruttare plugin, API, client e strumenti di ingestione (Beats, Logstash, Grafana, ecc.) per migliorare l’esperienza di ricerca preservando la sicurezza dei cluster.
• Utilizzare OpenSearch Dashboards al fine di gestire in modo centralizzato i dati, le visualizzazioni, la registrazione degli eventi, il monitoraggio e la manutenzione.

Questo corso formativo dal vivo, tenuto da istruttori in Torino (online o in presenza), è rivolto a professionisti IT e sviluppatori alle prime armi che desiderano utilizzare Elasticsearch per archiviare, cercare ed analizzare i dati in tempo reale.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di installare e configurare Elasticsearch, indicizzare e interrogare i dati, ottimizzare le prestazioni delle ricerche e integrare il sistema nelle proprie applicazioni.

Questo corso formativo interattivo in Torino (online o in sede) è pensato per professionisti di livello avanzato che desiderano amministrare, monitorare e mantenere in modo efficace i cluster Elasticsearch al fine di ottimizzarne le prestazioni e la disponibilità.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Implementare e configurare cluster Elasticsearch per garantire elevata disponibilità e prestazioni ottimali.
• Monitorare ed ottimizzare il funzionamento di Elasticsearch.
• Integrare Elasticsearch con Kibana e Logstash al fine di effettuare analisi avanzate e creare visualizzazioni dettagliate.
• Ampliare le funzionalità di Elasticsearch mediante l’utilizzo di plugin.
• Eseguire lo scaling di Elasticsearch impiegando tecniche di clustering e partizionamento dei dati (sharding).

Questo corso pratico tenuto da un istruttore in Torino si indirizza agli amministratori di sistema che intendono configurare uno stack ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana). Si fa notare che per l’attivazione del corso è necessario un minimo di 3 partecipanti.

Il programma formativo inizia analizzando l’architettura e le funzionalità dello stack ELK; a seguire si procede con la implementazione diretta in laboratorio. Gli esercizi pratici svolgono un ruolo cruciale nel percorso, permettendo ai partecipanti di applicare immediatamente quanto appreso e di ricevere valutazioni sui risultati ottenuti.

Elastic Stack (precedentemente ELK Stack) è un insieme completo di strumenti open source progettati per la ricerca, l’analisi e la visualizzazione di dati strutturati e non strutturati. Questo corso formativo mira a fornire ai partecipanti una conoscenza approfondita dei componenti chiave di Elastic Stack: Elasticsearch, Kibana e Logstash. Verranno trattati i principi base, l’installazione, la configurazione, la gestione dei cluster, le tecniche avanzate di analisi e le best practice da seguire in produzione. Il percorso formativo combina aspetti teorici con esercitazioni pratiche, rendendolo adatto a chi desidera impiegare Elastic Stack in contesti reali. Al termine del corso, i partecipanti avranno acquisito competenze necessarie per progettare e mantenere soluzioni affidabili ed efficienti basate su questo stack tecnologico.

Il costo nascosto del codice "invisibile": migrare a Nuxt 4 o sviluppare con esso offre prestazioni incredibili, ma le sue complesse modalità di rendering (Ibrido, ISR, SWR) creano un pericoloso "precipizio del rendering". Se il tuo team sviluppatore considera Nuxt 4 esclusivamente come un framework UI senza comprendere il suo comportamento di idratazione, rischi di deployare applicazioni invisibili a Google. Un sito che non può essere indicizzato produce uno zero% di ritorno sull'investimento organico. Correggere questi problemi architettonici post-lancio costa da 3 a 5 volte più rispetto alla loro corretta implementazione durante la fase di build.