- search aggregation (ezt probaltam postgresql-ben es mssql-ben is replikalni... eleg nagy szopas volt.. persze nem vagyok sql guru)
- vector search
- ingest pipelines
Tulajdonkeppen szinten mindent meg lehet oldani mas technologiaval is, csak eleg macerasan. A legnagyobb elony szerintem ha nem csak elasticsearch-t nezed magaban, hanem a full elastic stack-et. Kibana-t nalunk a business nagyon szereti, mindenfele szines szagos dashboardokat kernek benne logokra, meg statisztikakra. (Ebben az esetben viszont nagyon jol jon hogy Logstash-al szinten mindenhonnan tudsz adatot integralni elastic-ba)
Ami szinetn konnyen megoldott az a backupok kezelese a clustering es a data lifecycle management.
Ami a traininget illeti: https://www.elastic.co/events van egy csomo ingyenes webinarium. Az elastic certified engineer tanfolyam az szerintem nagyon jo. Nekem a ceg finanszirozta egy ElasticOn conferenciaval egybekotve. Igaz egy csomo mindennel mar tisztaba voltam mire odakerultem, de igy is tudtak ujat mondani. A legnagyobb elony viszont az volt, hogy vegig gyakorlatias volt az ido nagyreszet tenyleg lab-ban feladatokon keresztul tanitottak.
Amit azonban kiemelnek, hogy 2 nap nem volt eleg arra, hogy mindent megtanulj elastisearch-rol. A legtobbet ugyis akkor fogsz tanulni, ha konkret problemara keresel majd megoldast es kozben nyalazod at a dokumentaciot.