Curso técnico do Elastic Stack executado sobre Kubernetes com o operator ECK (Elastic Cloud on Kubernetes). É a portabilidade do curso "Domine o Elastic Stack em 15 dias" para uma abordagem cloud-native: em vez de instalar Elasticsearch e Kibana por pacotes em uma VM, todo o ciclo de vida (provisionar, escalar, atualizar, certificar) é declarado em YAML e gerido pelo operator.
Fonte original: https://github.com/tornis/elasticstacktotal/wiki Documentação do ECK: https://www.elastic.co/docs/deploy-manage/deploy/cloud-on-k8s
Profissionais de infraestrutura, SRE/DevOps, dados e observabilidade que querem operar o Elastic Stack em Kubernetes. Não é preciso ser especialista em Kubernetes — o Módulo 01 ensina a instalar o cluster do zero.
Um ambiente completo do Elastic Stack rodando em um cluster Kubernetes single-node montado em uma única VM, e vai operá-lo de ponta a ponta: ingestão, consulta, dashboards, ciclo de vida de índices, machine learning, upgrades e GenAI.
| Item | Especificação do lab |
|---|---|
| VM | 8 vCPU · 16 GB RAM · 100 GB de disco |
| Sistema operacional | Ubuntu Server 22.04/24.04 LTS (ou equivalente) |
| Kubernetes | puro (vanilla), single-node, via kubeadm |
| Ferramentas | kubectl e helm |
| Operator | ECK 3.4.1 |
| Elastic Stack | 9.x (fixado em 9.4.2 neste material) |
As versões acima ficam centralizadas em _assets/versions.env. Para atualizar o curso a uma nova release, altere esse arquivo e os manifests que o referenciam.
Dimensionamento: o Elasticsearch é configurado com heap modesto (2 GB) e
requests.memory: 4Gi. Isso deixa folga na VM para Kibana, ingestão e demais exercícios. Os módulos 09 (Machine Learning) e 12 (GenAI) são os mais pesados; rode-os isoladamente e, se possível, com um upgrade temporário para 32 GB.
Cada módulo é autocontido e segue o mesmo padrão:
NN-modulo/
├── README.md # teoria e explicações didáticas
├── laboratorio.md # passo a passo prático (comandos + validações)
├── manifests/ # arquivos .yaml usados no laboratório
└── slides.html # apresentação visual do módulo (abra no navegador)
| Módulo | Título | O que você aprende |
|---|---|---|
| 00 | Preparação de ambiente | Preparar a VM, kernel (vm.max_map_count), swap, pré-requisitos |
| 01 | Instalação do Kubernetes + ECK | Subir um cluster com kubeadm, StorageClass, instalar o operator ECK |
| 02 | Deploy do Elastic Stack no ECK | Criar Elasticsearch + Kibana via CRDs, TLS, segredos, acesso |
| 03 | Explorando dados: Query DSL | Buscar e filtrar dados com a Query DSL |
| 04 | Nós, Shards e Segments | Arquitetura do ES mapeada em nodeSets, pods e PVCs |
| 05 | Index Settings | Mapping, analyzers e aliases |
| 06 | Ingestão de Dados | Elastic Agent, Fleet e Beats no Kubernetes |
| 07 | Kibana: Dashboards | Gráficos, dashboards e gestão de dados |
| 08 | Index Lifecycle Management | ILM, storage classes e arquitetura hot-warm |
| 09 | Machine Learning | Detecção de anomalias e ML do Elastic |
| 10 | Migração / Upgrade | Rolling upgrade mudando a versão no CRD |
| 11 | Capacity Plan | Dimensionamento, requests/limits e autoscaling |
| 12 | Elastic GenAI | Playground (RAG) + Agent Builder com LLM local |
- Faça os módulos 00 → 12 em ordem na primeira vez — cada um assume o ambiente do anterior.
- Em cada módulo: leia o
README.md, faça olaboratorio.mdna VM e use osslides.htmlpara revisão ou para ministrar a aula. - Consulte
_assets/troubleshooting.mdsempre que algo falhar.
- Comandos executados na VM/host aparecem com o prompt
$. - Comandos executados dentro de um pod aparecem com
#ou indicados no texto. - Namespaces do curso:
elastic-system(operator) eelastic(nossos clusters ES/Kibana).
Material didático derivado do curso "Elastic Stack Total" e adaptado para ECK. Elasticsearch, Kibana, Elastic Agent e ECK são marcas da Elastic N.V.