[Elasticsearch] 엘라스틱 서치 학습 로드맵

Elasticsearch 학습 로드맵 🚀

Elasticsearch를 효과적으로 학습하려면 기본 개념 → 색인 및 검색 → 클러스터 관리 → 최적화 및 확장 순서로 학습하는 것이 좋습니다.
아래는 초급 → 중급 → 고급 단계별 학습 로드맵입니다.

https://esbook.kimjmin.net/

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🔰 1. 초급: Elasticsearch 기초 개념

✅ (1) Elasticsearch 개요

• Elasticsearch란 무엇인가? (검색 엔진, 분석 엔진)
• ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) 개요
• Elasticsearch의 특징 및 활용 사례

✅ (2) 기본 아키텍처 이해

• 노드(Node), 클러스터(Cluster), 인덱스(Index), 샤드(Shard), 도큐먼트(Document) 개념
• 프라이머리 샤드(Primary Shard)와 복제본(Replica Shard) 개념
• 마스터 노드(Master Node), 데이터 노드(Data Node), 코디네이팅 노드(Coordinating Node) 역할

✅ (3) 설치 및 기본 환경 설정

• Elasticsearch 설치 (로컬, Docker, 클라우드)
• elasticsearch.yml 기본 설정 (포트, 클러스터 이름 등)
• 클러스터 실행 및 기본 상태 확인 (_cluster/health)
• Elasticsearch 주요 API 사용 (GET, POST, PUT, DELETE)

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🟢 2. 중급: 데이터 색인 및 검색

✅ (4) 인덱스(Index)와 매핑(Mapping)

• 인덱스 생성 및 관리 (PUT /index_name)
• 매핑(Mapping): 데이터 타입 (text, keyword, date, integer, boolean 등)
• 다중 필드(Multi-field), 동적 매핑(Dynamic Mapping)

✅ (5) 색인(Indexing)과 검색(Search) 기본

• 문서 색인 (PUT /index/_doc/1)
• 문서 검색 (GET /index/_search)
• 문서 업데이트 및 삭제 (POST /_update, DELETE /_doc/1)
• Match, Term, Bool Query 기본 사용법

✅ (6) 쿼리 DSL (Query DSL) 활용

• Match Query vs Term Query 차이점
• Bool Query (must, should, must_not, filter)
• Range Query (숫자, 날짜 검색)
• Multi-match Query (여러 필드 검색)
• Aggregation(집계) 기본

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🔵 3. 고급: 데이터 분석 및 최적화

✅ (7) 고급 검색 및 분석

• Full-Text Search (전문 검색) 개념
• 형태소 분석기(Tokenizer, Analyzer) 사용법
• Nori Analyzer를 이용한 한국어 형태소 분석 적용
• 페이징(Pagination)과 Scroll API 활용 (대량 데이터 검색)
• search_after, point_in_time을 이용한 성능 최적화

✅ (8) Aggregation (집계) 심화 학습

• Bucket Aggregation (Terms, Histogram, Date Histogram)
• Metric Aggregation (Sum, Avg, Min, Max, Cardinality)
• 하위 집계 (Sub Aggregations)
• Pipeline Aggregation (Moving Avg, Bucket Script)

✅ (9) Ingest Pipeline & Reindex API

• Ingest Pipeline을 활용한 데이터 변환 (set, rename, grok 활용)
• Reindex API를 사용한 데이터 마이그레이션

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🟣 4. 클러스터 운영 및 성능 최적화

✅ (10) 클러스터 및 샤드 최적화

• 클러스터 상태 확인 (_cat/nodes, _cat/shards, _cluster/health)
• 샤드 개수 설정 (number_of_shards, number_of_replicas)
• 노드 장애 발생 시 복구 (_cluster/allocation/explain)
• Split Brain 문제 방지 (minimum_master_nodes 설정)

✅ (11) 데이터 모델링 및 성능 최적화

• text vs keyword 필드 선택 기준
• Nested Field vs Join Field
• Refresh Interval 조정 (index.refresh_interval)
• Force Merge, Segment 최적화 (_forcemerge)

✅ (12) Elasticsearch Scaling (확장 전략)

• Hot-Warm-Cold 아키텍처
• Cross Cluster Search (CCS), Cross Cluster Replication (CCR)
• Snapshot & Restore (백업 및 복구)

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🟠 5. 실전 활용 (Elastic Stack & 보안)

✅ (13) Kibana 연동 및 데이터 시각화

• Kibana 설치 및 기본 사용법
• Discover, Dashboard, Visualization 활용
• Dev Tools (Elasticsearch Query 직접 실행)

✅ (14) 보안 및 인증 설정

• Role-based Access Control (RBAC)
• TLS/SSL 설정 (X-Pack Security)
• API Key 및 User Authentication

✅ (15) Logstash 및 Beats 활용 (ELK Stack 구성)

• Logstash를 이용한 데이터 수집 및 변환
• Beats (Filebeat, Metricbeat, Heartbeat) 활용
• Kafka와 Elasticsearch 연동

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🔴 6. 전문가 과정 (운영 및 커스텀 개발)

✅ (16) Elasticsearch 운영 및 모니터링

• Monitoring (_cluster/stats, _nodes/stats)
• Elasticsearch Heap Memory 관리
• index.lifecycle을 이용한 Index LifeCycle Management (ILM)
• Elastic APM (Application Performance Monitoring) 활용

✅ (17) 커스텀 플러그인 개발

• Elasticsearch Plugin 개발 환경 설정
• 커스텀 Ingest Processor 개발
• Java 클라이언트 (High-Level REST Client) 사용법

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🚀 7. Elasticsearch 학습을 위한 추천 자료

✅ 공식 문서 및 튜토리얼

• Elasticsearch 공식 문서
• Elasticsearch Query DSL

✅ 실습 및 무료 강의

• Elastic 공식 유튜브 채널
• Elasticsearch Playground
• Opensearch 대체 오픈소스 활용

✅ 도서 추천

• Elasticsearch: The Definitive Guide (한글 번역본: Elasticsearch 완벽 가이드)
• Elasticsearch in Action
• Kibana Essentials

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🎯 Elasticsearch 학습 순서 요약

단계	학습 내용
1. 초급	Elasticsearch 개념, 설치, 기본 API 사용
2. 중급	인덱스, 매핑, 색인, 쿼리 DSL, 검색 최적화
3. 고급	Aggregation, Ingest Pipeline, 형태소 분석
4. 운영	클러스터 최적화, 샤드 관리, 확장 전략
5. 실전 활용	Kibana, Logstash, Beats 연동
6. 전문가 과정	운영 모니터링, 보안, 커스텀 개발