🐧Linux Operation и DevOps - Базовый курс
Основы работы в Linux (часть 4)

Чему вы научитесь:
- Основу Docker и основные команды Docker
- Основы Kubernetes и создание кластера
- Grafana
- GitLab
- Основы Elastic Stack и деплой кластера Elasticsearch
- Установку Proxmox и создание кластера

👀 Смотреть
👨‍💻 Скачать

#Linux #Обучение #Proxmox #Elasticsearch #Grafana #GitLab #Kubernetes #Docker

📚Книга: "Elasticsearch, Kibana, Logstash и поисковые системы нового поколения"

Описание: Elastic Stack — это мощный набор инструментов для распределенного поиска, анализа, сбора и визуализации данных в массивах данных различного размера. В этой книге описано фундаментальное понимание работы программного обеспечения и эффективное использование мощными приложениями по обработке данных в реальном времени.
Вы узнаете, как устанавливать инструменты, и познакомитесь с их базовыми конфигурациями. Далее вы увидите, как использовать Elasticsearch для распределенного поиска и анализа, Logstash — для сбора данных, а Kibana — для визуализации данных. Будет продемонстрировано создание пользовательских плагинов с помощью Kibana и Beats. Поговорим об Elastic X-Pack — полезном расширении для реальной защиты и мониторинга. Мы также дадим вам полезные рекомендации по использованию Elastic Cloud и развертыванию Elastic Stack в производственной среде.

🗂 Скачать

#Linux #elk #Elasticsearch #Kibana #Logstash #Книга #rus #DevOps

💪Спасибо нашему постоянному подписчику🙏

Поделился важным сообщением о критической уязвимости Kibana Elasticsearch

⚠️ Описание

#Kibana #Elasticsearch #Security #Updates

ELASTICSEARCH ДЛЯ САМЫХ МАЛЕНЬКИХ PYTHON-РАЗРАБОТЧИКОВ

0. ВВЕДЕНИЕ
1. ДОКУМЕНТ И ИНДЕКС
2. УЗЛЫ (НОДЫ), КЛАСТЕРЫ, ШАРДЫ
3. ПОДНИМАЕМ ПЕРВУЮ НОДУ
4. CRUD ОСНОВЫ РАБОТЫ С ДОКУМЕНТАМИ
5. АНАЛИЗАТОРЫ, ТОКЕНИЗАТОРЫ, ФИЛЬТРЫ
6. ОБРАТНЫЙ ИНДЕКС И ПОНЯТИЕ МАППИНГА
7. ТИПЫ TEXT И KEYWORD + ПРИВЕДЕНИЕ ТИПОВ
8. МАССИВЫ И ВЛОЖЕННЫЕ СТРУКТУРЫ
9. РАБОТА С ДАТАМИ

📱 Видеокурс

#elasticsearch@ITKB_channel

🔘 PGSync — инструмент для синхронизации данных из PostgreSQL в Elasticsearch или OpenSearch.
Позволяет использовать PostgreSQL как основной источник данных, а Elasticsearch — для быстрого поиска и аналитики.

Ключевые особенности:
— Согласованность: изменения передаются в Elasticsearch только после фиксации транзакций в PostgreSQL.
— Поддержка связей: работает с вложенными сущностями, отношениями и JSON-полями.
— Низкая нагрузка: минимальное влияние на производительность базы.
— Настройка без кода: документы конфигурируются через JSON-схемы.
— Устойчивость: восстанавливается после сбоев, продолжая с последней точки.

Создан для разработчиков, которым нужен быстрый поиск и аналитика по данным из PostgreSQL без ручного ETL.
Подходит для построения полнотекстового поиска, дашбордов и BI-систем.

📱 Git

#PostgreSQL #Elasticsearch #OpenSearch #PGSync

💻База данных (БД) — сердце любой системы, и когда оно начинает барахлить, страдает весь организм. А ведь так часто бывает: приложение растет, данных становится больше, и в один прекрасный момент запросы, которые раньше выполнялись за миллисекунды, превращаются в минутные пытки.

Инженеры по производительности баз данных — настоящие детективы. Они расследуют медленные запросы, ищут узкие места и находят способы ускорить работу системы. Каждый день они сталкиваются с новыми вызовами: от точечной настройки индексов до масштабных операций по шардированию данных.

В мире баз данных у каждого типа хранилища своя ниша.

💻 Реляционные базы PostgreSQL и MySQL отлично справляются со структурированными данными и сложными запросами. Они требуют внимательного подхода к настройке индексов и партиционирования, но компенсируют это надежностью и предсказуемостью.

💻NoSQL решения вроде MongoDB созданы для работы с неструктурированными данными и горизонтального масштабирования. Они прекрасно справляются с большими нагрузками, но теряют эффективность при сложных связанных запросах.

💻Колоночные хранилища ClickHouse и Vertica раскрывают свой потенциал в аналитических системах. Они обрабатывают огромные массивы данных на лету при условии правильно спроектированной схемы и настроенных агрегаций.

💻Time-series базы данных InfluxDB и Prometheus специализируются на работе с метриками и логами. Их внутренняя архитектура оптимизирована под запись и чтение временных рядов, что делает их незаменимыми для мониторинга.

С базами все как в жизни — профилактика лучше лечения. Грамотный мониторинг и регулярные проверки производительности помогут заметить проблемы до того, как они станут критичными. А правильно настроенные индексы и партиционирование данных защитят от внезапных просадок производительности.

Репликация и бэкапы — основа отказоустойчивости. В штатном режиме они кажутся лишней перестраховкой, но в критической ситуации становятся последней линией защиты данных.

Интересна тема БД и тонкостей их настройки, инструментов диагностики, популярных проблем и стратегий масштабирования?

Да 👍/ Нет 👻(ставим реакции)

#БД #PostgreSQL #MongoDB #InfluxDB #MySQL #ClickHouse #Vertica #Prometheus #Elasticsearch

Вышли Elastic 9.1/8.19

Интересный подход получается с релизами двух мажорных версий. Похоже, что в Elastic не хотят расстраивать пользователей, который уже основательно сжились с 8 версией. Но, как пишут, это в последний раз. Дальнейшего развития версии 8.х не будет.

📱Подробности в блоге Elastic

#Elastic #Elasticsearch@ITKB_channel