Elasticsearch: 현대 애플리케이션을 뒷받침하는 검색 엔진
Elasticsearch는 full-text search, log 분석, 실시간 데이터 탐색을 대규모로 제공하는 분산형 오픈소스 검색 및 분석 엔진입니다. Elastic Stack의 핵심에 위치하며 초기 단계의 스타트업부터 대규모 엔터프라이즈까지 프로덕션 환경에서 사용 중입니다. 본 트랙에서는 첫 문서 색인부터 relevancy 튜닝, 다중 노드 배포 관리까지 Elasticsearch 클러스터를 구축, 쿼리하고 운영하는 방법을 배웁니다.
학습 내용
핵심 검색 개념과 문서 작업으로 시작한 후, 정밀한 쿼리 작성, 데이터 분석을 위한 aggregation, relevancy 튜닝이 포함된 text 분석으로 나아갑니다. 인덱스를 효율적으로 유지하는 데이터 모델링과 mapping을 배우고, Elasticsearch와 ecosystem 도구를 통합하며, 클러스터를 보호하기 위한 보안 및 접근 제어를 적용합니다. 트랙은 클러스터 관리, 성능 튜닝, 프로덕션 모범 사례를 포함한 고급 활용 사례로 마무리됩니다.
학습 경로
12개 과정이 A1부터 C1까지 걸쳐 있습니다. 트랙은 Introduction to Elasticsearch & Search Concepts로 시작하여 Indexing and Basic Document Operations, Querying Data — Search Fundamentals, Integrations and Ecosystem Tools를 거칩니다. B2 블록은 Advanced Search Techniques, Data Modeling and Mappings, Aggregations for Data Analytics, Text Analysis and Relevancy Tuning, Security and Access Control을 다룹니다. 마지막 세 C1 과정은 Scalability and Cluster Management, Performance Tuning and Optimization, Advanced Use Cases and Best Practices를 다룹니다.
학습 방식
각 과정은 실시간 피드백과 함께 내장 에디터에서 완료하는 짧고 집중된 레슨으로 구성되어 있습니다. 막힐 때마다 AI tutor를 이용할 수 있으므로 모멘텀을 잃지 않고 자신의 속도에 맞춰 진행할 수 있습니다.