Cursos de Search Engines en Washington D.C.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Washington D.C. (en línea o en el sitio) está dirigida a administradores y desarrolladores de nivel intermedio que deseen profundizar su comprensión de la administración Elasticsearch, incluidas las técnicas avanzadas para el desarrollo de tableros en Kibana, así como el mantenimiento del sistema.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure los entornos Elasticsearch y Kibana para la administración avanzada y el desarrollo de paneles.
• Cree y administre Elasticsearch índices, asignaciones y modelos de datos.
• Desarrolle consultas y filtros avanzados para extraer información valiosa de Elasticsearch datos.
• Diseñe y cree paneles interactivos en Kibana utilizando varios tipos y técnicas de visualización.
• Implemente las mejores prácticas para Elasticsearch y Kibana administración, optimización y solución de problemas.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Washington D.C. está dirigida a desarrolladores de software que desean crear soluciones de búsqueda y análisis utilizando Elasticsearch.

La capacitación comienza con una discusión de la arquitectura Elasticsearch, incluido su modelo distribuido y la API de búsqueda. A esto le sigue una explicación de la funcionalidad de Elasticsearch y cómo integrarla mejor en una aplicación existente.

Los ejercicios prácticos constituyen una parte importante de la capacitación y brindan a los participantes la oportunidad de poner en práctica sus conocimientos mientras reciben comentarios sobre su implementación y progreso.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Washington D.C. (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y administradores que desean utilizar OpenSearch para realizar búsquedas distribuidas y análisis de datos en un sistema unificado y seguro.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configure el entorno de desarrollo necesario para empezar a crear soluciones de búsqueda y análisis con OpenSearch y OpenSearch paneles.
• Comprenda los tres enfoques (instantánea, reinicio y desplazamiento) para actualizar de Elasticsearch OSS a OpenSearch.
• Aprenda a indexar datos, crear flujos de datos, ejecutar consultas y optimizar las operaciones entre clústeres en OpenSearch.
• Explora y usa complementos, API, clientes y herramientas de ingesta (Beats, Logstash, Grafana, etc.) para optimizar la experiencia de búsqueda y, al mismo tiempo, mantener la seguridad de los clústeres.
• Utilice OpenSearch paneles para centralizar la gestión, la visualización, el registro, la supervisión y el mantenimiento de datos.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Washington D.C. (presencial o remota) está dirigida a desarrolladores que desean saber cómo usar Solr para el desarrollo avanzado.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Ajusta y escala Solr y SolrCloud.
• Optimice los archivos de registro del monitor.
• Integre complementos de índice y tiempo de consulta.
• Cree clústeres optimizados que manejen miles de consultas por segundo.

Drupal es un marco gratuito y de código abierto para la gestión de contenidos y experiencias digitales. Apache Solr es una plataforma de búsqueda rápida, escalable y de código abierto Java.

Audición

Administradores o desarrolladores que quieran saber cómo usar Elasticsearch.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Washington D.C. (en línea o presencial) está destinada a profesionales de nivel avanzado que desean administrar, monitorear y mantener clusters de Elasticsearch de manera efectiva para garantizar alto rendimiento y disponibilidad.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Implementar y configurar clusters de Elasticsearch para alta disponibilidad y rendimiento.
• Monitorear y optimizar las operaciones de Elasticsearch.
• Integrarse con Kibana y Logstash para análisis avanzados y visualización.
• Extender la funcionalidad de Elasticsearch mediante plugins.
• Escalar Elasticsearch utilizando técnicas de clustering y sharding.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Washington D.C. está dirigida a administradores de sistemas que desean configurar una pila ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana). Tenga en cuenta que se necesita un mínimo de 3 delegados para que este curso se lleve a cabo.

La capacitación comienza con una discusión sobre la arquitectura y la funcionalidad de ELK, luego pasa a la implementación y práctica del laboratorio en vivo. Los ejercicios prácticos constituyen una parte importante de la formación y dan a los participantes la oportunidad de poner en práctica sus conocimientos mientras reciben comentarios sobre su progreso.

Esta formación presenta Kibana a los usuarios de Elasticsearch.

Kibana es una plataforma de análisis y visualización de código abierto diseñada para trabajar con Elasticsearch. Utilice Kibana para buscar, ver e interactuar con los datos almacenados en índices Elasticsearch. Puede realizar fácilmente análisis de datos avanzados y visualizar sus datos en una variedad de gráficos, tablas y mapas.

Kibana facilita la comprensión de grandes volúmenes de datos. Su sencilla interfaz basada en navegador le permite crear y compartir rápidamente paneles dinámicos que muestran los cambios en las consultas Elasticsearch en tiempo real.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Washington D.C. (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores web que desean utilizar expresiones regulares para crear algoritmos robustos para definir patrones de búsqueda.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Escriba patrones de búsqueda complejos utilizando conjuntos de caracteres.
• Aplicar técnicas de expresiones regulares a cualquier motor de expresiones regulares como PHP, Python, etc.
• Automatización de scripts en un proceso del sistema mediante expresiones regulares extendidas.

Apache Solr La nube es un motor de procesamiento de datos distribuido que facilita la búsqueda e indexación de archivos en una red distribuida.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a configurar una SolrCloud instancia en Amazon AWS.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprenda las características de SolCloud y cómo se comparan con las de los clústeres maestro-esclavo convencionales
• Configurar un clúster centralizado de SolCloud
• Automatice procesos como la comunicación con fragmentos, la adición de documentos a los fragmentos, etcétera.
• Utilice Zookeeper junto con SolrCloud para automatizar aún más los procesos
• Utilice la interfaz para administrar los informes de errores
• Equilibrar la carga de una SolrCloud instalación
• Configurar SolrCloud para el procesamiento continuo y la conmutación por error

Audiencia

• Desarrolladores de Solr
• Gerentes de proyecto
• Administradores de sistemas
• Analistas de búsqueda

Formato del curso

• En parte conferencia, en parte discusión, ejercicios y práctica práctica pesada

Este curso introduce a los estudiantes a la plataforma Solr. A través de una combinación de conferencias, debates y laboratorios, los estudiantes adquirirán experiencia práctica en la configuración de búsquedas e índices efectivos.

La clase comienza con la instalación y configuración básicas de Solr y luego enseña a los asistentes las funciones de búsqueda de Solr. Los estudiantes obtendrán experiencia con facetas, indexación y relevancia de búsqueda entre otras características centrales para la plataforma Solr. El curso concluye con una serie de temas avanzados que incluyen corrección ortográfica, sugerencias, multinúcleo y SolrCloud.

Duración : 3 días

Público : Desarrolladores, usuarios empresariales, administradores.

El curso está dirigido a especialistas en TI que quieran implementar una solución que permita una búsqueda elástica y eficiente de fuentes de big data. Este curso utiliza la versión estable más reciente de Solr, si desea utilizar una versión anterior o inestable, comuníquese con ventas antes de reservar.