Elasticsearch
11 Modules ~30 heures Débutant → Avancé
Maîtrisez Elasticsearch de bout en bout : de « c'est quoi un index inversé ? » à exploiter des clusters production, ingérer à grande échelle, et construire des dashboards Kibana. Couvre OpenSearch là où il diverge.
Roadmap du cours
| # | Module | Statut | Sujets |
|---|---|---|---|
| 0 | Setup & ELK en Docker | Plan prêt | docker-compose stack ELK, premier index, recherche hello-world |
| 1 | Indexing & mapping | Plan prêt | Types de champ, analyzers, mapping dynamique, templates |
| 2 | Query DSL | Plan prêt | match, term, bool, range, nested, requêtes script |
| 3 | Pertinence de recherche | Plan prêt | TF-IDF, BM25, function_score, boosting, highlighting |
| 4 | Agrégations | Plan prêt | bucket vs metric, terms, date_histogram, pipeline aggs |
| 5 | Pipelines d'ingestion | Plan prêt | Beats, Logstash, ingest nodes, processors, enrich |
| 6 | Kibana | Plan prêt | Discover, Lens, dashboards, recherches sauvegardées, alertes |
| 7 | Gestion de cluster | Plan prêt | Sharding, replicas, shard allocation, nodes master/data/coord |
| 8 | Tuning performance | Plan prêt | Sizing heap, refresh interval, force-merge, hot/warm/cold |
| 9 | Sécurité & monitoring | Plan prêt | TLS, RBAC, Watcher, Stack Monitoring, logs d'audit |
| 10 | Capstone | Plan prêt | Construire une plateforme log analytics : Filebeat → ES → Kibana avec alertes |
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Plan de curriculum publié. Contenu déployé 2026 S2.
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Dernière mise à jour
2026-05 — Plan de curriculum publié.