Formation elasticsearch administration

Cette formation elasticsearch administration s'adresse aux équipes qui exploitent un cluster Elasticsearch en production : l'installer, le sécuriser, le superviser, le sauvegarder, le faire évoluer et le garder performant dans la durée.

Le cours est à jour des versions Elasticsearch 8.x et 9.x (sécurité activée par défaut, data tiers, data streams, searchable snapshots) et reste pragmatique : chaque module s'appuie sur un cluster multi-nœuds que vous déployez vous-même, puis que l'on casse, diagnostique et répare ensemble. Les retours d'expérience viennent de clusters réels — logs, métriques et moteurs de recherche.

Objectifs pédagogiques

• Déployer et configurer un cluster Elasticsearch multi-nœuds sécurisé, sur VM, Docker ou Kubernetes.
• Comprendre le fonctionnement distribué : rôles des nœuds, élection du master, allocation des shards.
• Superviser un cluster et diagnostiquer un état yellow / red, une saturation mémoire ou des rejets.
• Gérer le cycle de vie de la donnée : index templates, data streams, ILM et data tiers.
• Réaliser les opérations courantes : rolling restart, ajout / retrait de nœuds, upgrade de version.
• Mettre en place sauvegardes et reprise d'activité avec snapshots, SLM et réplication cross-cluster.
• Sécuriser le cluster : TLS, authentification, RBAC, API keys et audit.
• Optimiser l'indexation et la recherche, et dimensionner un cluster selon son cas d'usage.

Module 1 — Architecture et installation

• Panorama de la Suite Elastic (Elasticsearch, Kibana, Elastic Agent / Fleet, Logstash) et historique des versions.
• Modes de déploiement : packages deb / rpm / archive, Docker, ECK sur Kubernetes, Elastic Cloud.
• Pré-requis système : JVM embarquée, heap (≤ 50 % de la RAM, compressed oops), vm.max_map_count, swap et memory lock, file descriptors, choix des disques.
• Configuration : elasticsearch.yml, jvm.options.d, bootstrap checks, auto-configuration de la sécurité et enrollment tokens.
• Lab : déploiement d'un cluster 3 nœuds et d'un Kibana.

Module 2 — Clustering et fonctionnement distribué

• Rôles des nœuds : master, data (hot, warm, cold, frozen, content), ingest, ml, transform, coordinating, voting-only.
• Formation du cluster : discovery, seed hosts, voting configuration et quorum (pourquoi le split brain n'est plus un risque depuis la 7.x).
• Shards primaires et réplicas, allocation et rebalancing, allocation awareness par zone, filtering.
• Disk watermarks, perte d'un nœud, recovery et délai de réallocation.
• Lab : perte de nœud et diagnostic d'un cluster yellow / red avec l'API _cluster/allocation/explain.

Module 3 — Supervision et diagnostic

• APIs de diagnostic : cluster health, CAT APIs, node stats, cluster state, pending tasks, health report.
• Mémoire : heap et garbage collector, circuit breakers, fielddata.
• Thread pools et rejets, hot threads, task management API (lister / annuler une tâche).
• Logs : slow logs d'indexation et de recherche, deprecation logs, niveaux de log dynamiques.
• Stack Monitoring avec Elastic Agent, cluster de monitoring dédié, AutoOps, alerting et indicateurs à surveiller.
• Lab : diagnostic d'un cluster sous charge.

Module 4 — Gestion des index et cycle de vie

• Index templates composables et component templates, alias (filtre, routing, write index).
• Data streams et rollover pour les données horodatées.
• Index Lifecycle Management et data tiers : phases hot / warm / cold / frozen / delete.
• Opérations d'index : refresh, flush, force merge, shrink, split, clone, reindex, close / open.
• Lab : architecture hot-warm-cold pilotée par une policy ILM.

Module 5 — Opérations et maintenance

• Rolling restart et full cluster restart : désactivation de l'allocation, synchronisation, reprise.
• Ajout et décommissionnement de nœuds, déplacement forcé de shards.
• Upgrade de version : rolling upgrade, Upgrade Assistant, deprecation API, chemins de migration.
• Plugins, patchs de sécurité, renouvellement des certificats, settings dynamiques.
• Administrer depuis Kibana : Stack Management, Dev Tools.
• Lab : rolling upgrade sans interruption de service.

Module 6 — Sauvegarde et reprise d'activité

• Snapshots : repositories (filesystem, S3, GCS, Azure), fonctionnement incrémental, feature states.
• Snapshot Lifecycle Management (SLM) : planification et rétention.
• Restore partiel ou complet, restauration dans un autre cluster.
• Searchable snapshots et tier frozen.
• Cross-cluster replication (CCR) et cross-cluster search (CCS) : multi-site et PRA.
• Lab : policy SLM et restauration après incident.

Module 7 — Sécurité

• Historique : des clusters ouverts sur Internet à la sécurité activée par défaut en 8.0.
• Chiffrement TLS des couches transport et HTTP, gestion des certificats.
• Authentification : realms native, file, LDAP / Active Directory, SAML, OpenID Connect.
• Autorisation : rôles, privilèges, RBAC, sécurité au niveau document et champ.
• API keys, service accounts et audit logging.
• Lab : rôles applicatifs et utilisateurs à privilèges restreints.

Module 8 — Tuning de performance

• Indexation : bulk sizing, refresh_interval, réplicas pendant les chargements, translog.
• Recherche : caches (request, query, fielddata), filter context, routing, adaptive replica selection.
• Mapping orienté performance : keyword vs text, doc values, champs non indexés, maîtrise du dynamic mapping et de l'explosion de mapping.
• Paramètres niveau index et niveau cluster, profile API.
• Lab : optimisation d'un chargement massif et d'une requête lente.

Module 9 — Dimensionnement et architectures types

• Taille et nombre de shards, nombre de shards par nœud, choix du hardware par tier.
• Cas d'usage : logs et séries temporelles (IoT, métriques) vs moteur de recherche.
• Architectures : masters dédiés, hot-warm-cold-frozen, multi-zone, multi-région.
• Scaler les écritures, les lectures et le volume de données.
• Repères chiffrés et bonnes pratiques issus de clusters en production.

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