Elasticsearch – Niveau Avancé : Performance, Sécurité et Scalabilité

À l’issue de la formation, les participants seront capables de :

• Concevoir et dimensionner un cluster Elasticsearch scalable et résilient
• Optimiser les performances d’indexation et de recherche pour de gros volumes de données
• Mettre en place des pipelines d’ingestion robustes et sécurisés
• Assurer la haute disponibilité et la reprise après sinistre (HA/DR)
• Sécuriser l’accès et garantir la conformité (authentification, chiffrement, audit)
• Superviser et diagnostiquer finement l’état du cluster

Architecture distribuée et dimensionnement

• Topologie de cluster : nœuds master, data, ingest, coordinating
• Stratégies de sharding et de réplication selon le volume et la criticité
• Dimensionnement CPU, mémoire, stockage, I/O
• Migration et extension de cluster en production

Performance et tuning avancé

• Optimisation de l’indexation : bulk, refresh interval, merge policy
• Choix des formats de stockage : compression, doc_values, store
• Tuning des requêtes : caches, circuit breaker, préférences de nœuds
• Analyse de performance via _nodes/stats, _cluster/stats et Profiler API

Ingest Pipelines & Transformations

• Configuration d’Ingest Pipelines : processors (grok, date, geoip, script)
• Enrichissement des documents à l’ingestion
• Utilisation de Logstash et Beats en complément
• Gestion des erreurs et des documents DLQ (dead letter queue)

Sécurité et gouvernance

• Configuration X‑Pack Security : utilisateurs, rôles, permissions
• Authentification : LDAP, Active Directory, SAML, OAuth
• Chiffrement TLS inter-nœud et client‑nœud
• Audit Logging et conformité RGPD

Haute Disponibilité et Résilience

• Backup et snapshots automatisés avec Snapshot API
• Stratégies de restauration et PRA/PCA
• Multi‑cluster et cross‑cluster replication (CCR)
• Maintenance sans interruption : rolling upgrade, allocation filtering

Scripting, Painless et fonctions avancées

• Écriture de scripts Painless pour scoring et transformations
• Scripted fields et runtime fields
• Utilisation de Stored Scripts et Script Templates
• Cas pratiques : calculs dynamiques, filtres géospatiaux, déduplication

Monitoring et alerting

• Intégration avec Elastic Stack Monitoring, Prometheus et Grafana
• Configuration de métriques clés et seuils d’alerte
• Visualisation des indicateurs de performance et de santé du cluster
• Analyse des logs de cluster et détection d’anomalies

Atelier pratique

• Mise en place d’un cluster multi-nœuds avec HA et sécurité
• Tuning d’un index volumineux et optimisation de requêtes réelles
• Création d’un ingest pipeline pour un cas métier (logs ou analytics)
• Simulation de sinistre et restauration via snapshots

• En cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques
• Et, en fin de formation, par un questionnaire d'auto-évaluation