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• 일래스틱서치를 처음 접하는 개발자나 운영자가 일래스틱서치의 전반적인 기능을 빠르게 이해할 수 있도록 구성한 책이다. 쿡북이라는 제목에서 알 수 있듯이, 각 기능의 레시피를 제공해 단계별로 쉽게 따라 할 수 있다. 이 책은 일래스틱서치에 대해 전혀 모르는 사람뿐 아니라, 플러그인 개발과 같은 중급 이상의 기능까지 다루고 있어서 이미 이를 사용해 본 개발자도 새로운 버전의 변화를 빠르게 살펴보거나 일부 잘 모르는 기능에 관해 접근하기 좋다. 원서의 경우 내용과 예제가 5.x를 기반으로 작성됐지만, 번역서에서는 일래스틱서치의 빠른 릴리즈로 최신 내용을 반영해 최근 정식 릴리즈된 6.5 버전을 기반으로 본문의 예제와 내용을 보완했다.
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• ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ■ 외부 플러그인을 올리고 배포하기 위한 최적의 일래스틱서치 클라우드 토폴로지 선택 ■ 색인 단계를 완전히 제어하기 위한 맞춤형 매핑 개발 ■ 색인과 도큐먼트 관리를 통한 복잡한 쿼리 작성 ■ 분석 집계 실행을 통한 검색 결과의 최적화 ■ 클러스터와 노드 성능 모니터링 ■ 클러스터를 모니터링하기 위한 키바나 설치 및 플러그인으로 키바나 확장 ■ 자바, 스칼라, 파이썬, 빅데이터 애플리케이션을 일래스틱서치와 통합 ★ 이 책의 대상 독자 ★ 일래스틱서치를 시작하면서 동시에 일래스틱서치 지식을 향상시키려는 개발자를 위한 책이다. 이 책은 일래스틱서치 사용의 모든 측면을 살펴보고 일상적인 사용을 위한 솔루션과 힌트를 제공한다. 일래스틱서치 측면에 독자가 쉽게 초점을 맞추고 일래스틱서치 기능을 쉽게 기억하기 위해 예제의 복잡성을 낮췄다. 일래스틱서치와 자바, 스칼라, 파이썬 및 빅데이터 도구 통합을 다루는 후반부에는 애플리케이션에서 일래스틱서치의 기능을 통합하는 방법을 보여준다. 플러그인 개발에 관한 장에서는 일래스틱서치의 고급 사용법과 핵심 확장을 보여주므로 숙련된 자바 노하우가 필요하다. ★ 이 책의 구성 ★ 1장, ‘시작하기’에서는 일래스틱서치의 기본 컨셉 및 일래스틱서치와 대화하는 방법에 관한 개요를 제공한다. 2장, ‘다운로드와 설정’에서는 간단한 설치에서 클라우드 설치까지 일래스틱서치를 사용하기 위한 기본 단계를 다룬다. 3장, ‘매핑 관리’에서는 색인과 검색 품질 모두 향상시키기 위해 데이터 필드를 올바르게 정의하는 방법을 다룬다. 4장, ‘기본 작업’에서는 일래스틱서치로 데이터를 수집하기 위해 필요한 가장 일반적인 동작과 데이터를 관리하는 방법을 배운다. 5장, ‘검색’에서는 검색과 정렬을 실행하고, 이와 관련한 API 호출을 알아본다. 6장, ‘텍스트 및 수치형 쿼리’에서는 일래스틱서치 검색 기능의 핵심인 텍스트와 수치형 필드에서의 검색 DSL 부분을 다룬다. 7장, ‘관계 및 지오 쿼리’에서는 연관 도큐먼트(자식/부모)와 지리적 위치 필드에서 작동하는 쿼리를 다룬다. 8장, ‘집계’에서는 사용자 경험을 향상시키고 일래스틱서치에 담긴 정보를 드릴다운(drill down)하기 위해 검색 결과에 대한 분석을 실행할 수 있는 일래스틱서치의 또 다른 기능을 살펴본다. 9장, ‘스크립팅’에서는 스크립팅을 사용해서 일래스틱서치를 사용자 정의하고, 일래스틱서치(검색, 집계, 수집)의 다른 부분에서 다양한 언어로 스크립팅 기능을 사용하는 방법을 알려준다. 일래스틱 팀이 개발한 새 스크립팅 언어인 페인리스에 주로 초점을 맞춘다. 10장, ‘클러스터와 노드 관리’에서는 흔히 발생하는 문제의 이해를 돕기 위해 클러스터 및 노드의 동작을 분석하는 방법을 살펴본다. 11장, ‘백업 및 복구’에서는 관리에 있어서 가장 중요한 요소 중 하나인 백업을 살펴본다. 분산된 백업을 관리하고 스냅샷을 복구하는 방법도 살펴본다. 12장, ‘사용자 인터페이스’에서는 일래스틱서치 6.4에 있어 가장 일반적인 사용자 인터페이스 중 두 가지를 설명한다. 주로 관리 기능에 사용하는 세레브로(Cerebro)와 일래스틱서치의 일반적인 UI 확장으로 엑스팩(X-Pack)을 사용하는 키바나를 사용해본다. 13장, ‘인제스트’에서는 인제스트 파이프라인을 통해 일래스틱서치에 데이터를 입력하는 일래스틱서치 5.x부터 소개된 인제스트 기능에 관해 알아본다. 14장, ‘자바 통합’에서는 REST와 네이티브 프로토콜을 사용해서 자바 애플리케이션에서 일래스틱서치와 통합하는 방법을 알아본다. 15장, ‘스칼라... 통합’에서는 네이티브 자바 API에 기반을 둔 발전된 타입 안전(type safe)과 풍부한 기능을 제공하는 스칼라 라이브러리인 elastic4s를 사용해서 스칼라에서 일래스틱서치와 통합하는 방법을 알아본다. 16장, ‘파이썬 통합’에서는 일래스틱서치의 공식 파이썬 클라이언트의 사용 방법을 다룬다. 17장, ‘플러그인 개발’에서는 일래스틱서치 기능을 확장하기 위해 네이티브 플러그인을 만드는 방법을 알아본다. 몇 가지 예제는 플러그인 뼈대 설정, 프로세스, 빌드 프로세스를 보여준다. 18장, ‘빅데이터 통합’에서는 아파치 스파크와 아파치 피그 같은 일반적인 빅데이터 도구에서 일래스틱서치와 통합하는 방법을 살펴본다. ★ 옮긴이의 말 ★ 일래스틱서치는 검색엔진으로 시작했지만, 현업에서는 다양한 용도로 사용하고 있다. ELK 혹은 일래스틱 스택이라는 이름으로 로깅이나 모니터링을 위한 데브옵스 도구로 널리 사용하고 있고, 강력한 실시간 집계를 활용해 데이터 분석의 용도로도 많이 사용하고 있다. 국내에서 검색엔진으로 사용하는 사례도 많이 생겨서 노리(nori)라는 한국어 분석 플러그인도 정식으로 제공하고 있다. 엑스팩을 활용하면 최근 화두가 되고 있는 머신 러닝 엔진으로 활용할 수도 있다. 다양한 기능과 쉬운 설치, 그리고 런타임에 변경할 수 있는 다양한 설정과 확장성으로 빠른 시간에 대중화됐다. 업그레이드 속도도 상당이 빠르다. 일래스틱서치는 매달 마이너 버전을 업그레이드 하고 있고 매년 메이저 버전을 출시하는 등 새로운 버전을 통해 빠르게 기능을 개선하고 있다. 마이너 버전에서 조차 Breaking Changes가 있어서 새로운 버전의 기능을 모두 활용해 보기가 쉽지 않을 정도다. 이 책은 일래스틱서치를 처음 접하는 개발자나 운영자들이 일래스틱서치의 전반적인 기능을 빠르게 이해할 수 있도록 구성했다. ‘쿡북’이라는 제목에서처럼 각 기능들에 대해 레시피를 제공해서 독자들이 단계별로 쉽게 따라 할 수 있도록 구성했다. 일래스틱서치에 대해 전혀 모르는 사람뿐 아니라, 플러그인 개발과 같은 중급 이상의 기능까지 다루고 있어서 이미 사용해 본 개발자도 새로운 버전의 변화를 빠르게 살펴보거나 일부 잘 모르는 기능에 대해 쉽게 접근할 수 있는 책이다. 원서의 경우 내용과 예제가 5.x를 기반으로 작성됐다. 번역서가 출간될 즈음, 일래스틱서치의 빠른 릴리즈로 인해 고민에 빠졌다. 원서에 충실할 것인가? 최신 내용을 반영할 것인가? 고민 끝에, 최신 내용을 반영하기로 결정했고, 한국어판에서는 최근 정식 릴리즈된 6.5버전을 기반으로 본문의 예제와 내용을 보안했다. 서문을 쓰는 지금에도 새로운 버전을 릴리즈한 일래스틱처치가 한편으로는 원망스럽기도 하지만, 새로운 버전마다 사용자들이 기다리던 기능들을 빠르게 제공하는 노력에 감사한다.
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• 1장. 시작하기 __소개 __노드와 클러스터 이해 __노드 서비스 이해 __데이터 관리 __클러스터, 레플리케이션, 샤딩의 이해 __일래스틱서치와 통신 __HTTP 프로토콜 사용 __네이티브 프로토콜 사용 2장. 다운로드와 설정 __소개 __일래스틱서치 다운로드 및 설치 __네트워킹 설정 __노드 설정 __리눅스 시스템을 위한 설정 __다양한 노드 타입 설정 __클라이언트 노드 설정 __수집 노드 설정 __일래스틱서치에 플러그인 설치 __플러그인 수동 설치 __플러그인 제거 __로깅 설정 변경 __도커를 통한 노드 설정 3장. 매핑 관리 __소개 __명시적 매핑 생성 사용 __기본 타입 매핑 __매핑 배열 __준비 __객체 매핑 __도큐먼트 매핑 __도큐먼트 매핑에서 동적 템플릿 사용 __중첩 객체 관리 __자식 도큐먼트 관리 __다중 매핑으로 필드 추가 __GeoPoint 필드 매핑 __GeoShape 필드 매핑 __IP 필드 매핑 __첨부 필드 매핑 __매핑에 메타데이터 추가 __다양한 분석기 지정 __자동 완성 필드 매핑 4장. 기본 작업 __소개 __색인 생성 __색인 삭제 __색인 열고 닫기 __색인에 매핑 입력 __매핑 조회 __색인 재생성 __색인 새로... 고침 __색인 플러시 __색인 강제 병합 __색인 축소 __색인과 타입 존재 여부 확인 __색인 설정 관리 __색인 앨리어스 사용 __색인 롤오버 __도큐먼트 색인 __도큐먼트 조회 __도큐먼트 삭제 __도큐먼트 변경 __원자성 작업 속도 향상(벌크 작업) __GET 작업 속도 향상(다중 GET) 5장. 검색 __소개 __검색 실행 __정렬 __하일라이팅 __스크롤 쿼리 실행 __search_after 기능 사용 __결과의 inner hits 반환 __올바른 쿼리 제안 __일치한 결과 카운트 __explain 쿼리 __쿼리 프로파일링 __쿼리에 의한 삭제 __쿼리에 의한 변경 __전체 도큐먼트 일치 __불리언 쿼리 사용 6장. 텍스트 및 수치형 퀴리 __소개 __term 쿼리 사용 __terms 쿼리 사용 __prefix 쿼리 사용 __wildcard 쿼리 사용 __regexp 쿼리 사용 __span 쿼리 사용 __match 쿼리 사용 __query_string 쿼리 사용 __simple_query_string 쿼리 사용 __range 쿼리 사용 __common terms 쿼리 __ID 쿼리 사용 __function score 쿼리 사용 __exists 쿼리 사용 __template 쿼리 사용 7장. 관계 및 지오 퀴리 __소개 __has_child 쿼리 사용 __has_parent 쿼리 사용 __nested 쿼리 사용 __geo_bounding_box 쿼리 사용 __geo_polygon 쿼리 사용 __geo_distance 쿼리 사용 __geo_distance_range 쿼리 사용 8장. 집계 __소개 __집계 실행 __stats 집계 실행 __terms 집계 실행 __significant_terms 집계 실행 __range 집계 실행 __histogram 집계 실행 __date_histogram 집계 실행 __filter 집계 실행 __filters 집계 실행 __global 집계 실행 __geo_distance 집계 실행 __children 집계 실행 __nested 집계 실행 __top_hits 집계 실행 __matrix_stats 집계 실행 __geo_bounds 집계 실행 __geo_centroid 집계 실행 9장. 스크립팅 __소개 __페인리스 스크립팅 __추가 스크립트 플러그인 설치 __스크립트 관리 __스크립트를 사용한 데이터 정렬 __스크립팅으로 반환 필드 계산 __스크립팅을 통한 검색 필터링 __집계에 스크립팅 사용 __스크립트를 사용한 도큐먼트 업데이트 __스크립트로 재색인 10장. 클러스터와 노드 관리 __소개 __API를 통한 클러스터 헬스 제어 __API를 통한 클러스터 상태 제어 __API를 통해 노드 정보 얻기 __API를 통해 노드 통계 가져오기 __태스크 관리 API 사용 __핫 스레드 API __샤드 할당 관리 __세그먼트 API로 세그먼트 모니터링 __캐시 정리 11장. 백업 및 복구 __소개 __저장소 관리 __스냅샷 실행 __스냅샷 복구 __백업용 NFS 공유 설정 __원격 클러스터에서 재색인 12장. 사용자 인터페이스 __소개 __세레브로 설치 및 사용 __키바나와 엑스팩 설치 __키바나 대시보드 관리 __키바나로 모니터링 __키바나 개발 콘솔 사용 __키바나로 데이터 시각화 __키바나 플러그인 설치 __키바나로 그래프 생성 13장. 인제스트 __소개 __파이프라인 정의 __인제스트 파이프라인 넣기 __인제스트 파이프라인 가져오기 __인제스트 파이프라인 삭제 __인제스트 파이프라인 시뮬레이션 __내장 프로세서 __그락 프로세서 __인제스트 첨부 플러그인 사용 __인제스트 GeoIP 플러그인 사용 14장. 자바 통합 __소개 __표준 자바 HTTP 클라언트 생성 __HTTP 일래스틱서치 클라이언트 생성 __네이티브 클라이언트 생성 __네이티브 클라이언트로 색인 관리 __매핑 관리 __문서 관리 __벌크 작업 관리 __쿼리 작성 __표준 검색 실행 __집계와 함께 검색 실행 __스크롤 검색 실행 15장. 스칼라 통합 __소개 __스칼라로 클라이언트 생성 __색인 관리 __매핑 관리 __도큐먼트 관리 __표준 검색 실행 __집계와 함께 검색 실행 16장. 파이썬 통합 __소개 __클라이언트 생성 __색인 관리 __매핑을 포함한 mappings 관리 __도큐먼트 관리 __표준 검색 실행 __집계와 함께 검색 실행 17장. 플러그인 개발 __소개 __플러그인 만들기 __분석기 플러그인 만들기 __REST 플러그인 만들기 __클러스터 액션 만들기 __인제스트 플러그인 만들기 18장. 빅데이터 통합 __소개 __아파치 스파크 설치 __아파치 스파크를 통한 데이터 색인 __아파치 스파크를 통한 메타데이터 색인 __아파치 스파크로 데이터 읽기 __SparkSQL을 사용해 데이터 읽기 __아파치 피그로 데이터 색인
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• 알베르토 파로(Alberto Paro) [저]

• 엔지니어, 프로젝트 매니저, 소프트웨어 개발자다. 현재 빅 데이터 테크놀로지스(Big Data Technologies) 사에서 CTO로 일하며, 빅 데이터와 NoSQL 제품 소프트웨어 엔지니어링 부문의 프리랜서 컨설팅을 하고 있다. 최근에 생겨난 솔루션과 빅 데이터 처리, NoSQL, 자연어 처리를 비롯해 신경망과 관련된 애플리케이션 연구를 좋아한다. 8살 때 신클레이어 스펙트림(Sinclair Spectrum)에서 베이직(BASIC) 프로그래밍을 시작해, 현재까지 다양한 운영체제, 애플리케이션, 프로그래밍 경험을 많이 쌓았다.
  
  2000년에 다중 사용자와 다중 기기 웹 애플리케이션 설계 관련 학위 논문으로 폴리 테크니코 디 밀라노 대학(Politecnico di Milano) 컴퓨터과학 공학과를 졸업했고, 약 1년 동안 대학교에서 교수를 도왔다. 넷플래닛 회사(The Net Planet Company)의 혁신적인 아이디어에 큰 매력을 느낀 후 지식 관리 솔루션과 데이터 마이닝 제품 만드는 일을 시작했다. 2014년 여름, 회사가 빅 데이터 테크놀로지스 사에 인수되면서, 현재는 스칼라와 파이썬을 사용한 최신 빅 데이터 소프트웨어(스파크(Spark), 아카(Akka), 카산드라(Cassandra), 얀(YARN))를 개발하고 있다. 또한 2013년부터 빅 데이터, 기계 학습, 일래스틱서치 프리랜서 컨설팅을 시작했다.
  
  아이들과 놀지 않는 여유 시간에는 오픈소스 프로젝트에서 개발하는 것을 좋아한다. 고등학교 시절, 그놈GNOME 환경(gtkmm)과 관련된 프로젝트에 기여했다. 그가 선호하는 프로그래밍 언어 중 하나는 파이썬이며, 몽고DB(MongoDB)에 장고(Django)를 사용해 NoSQL 백엔드(장고-몽고DB-엔진)를 처음으로 개발했다. 2010년, 장고로 전자상거래 사이트에 검색 기능을 추가하기 위해 일래스틱서치를 사용하기 시작했고, PyES(파이썬 스타일로 개발된 일래스틱서치 클라이언트)를 개발했을 뿐만 아니라 초기 일래스틱서치 몽고DB 리버를 개발했다. 저서로는 팩트출판사의 [Elasticsearch Cookbook]이 있고, [전문 검색과 분석을 위한 Elasticsearch 서버](에이콘, 2014)의 기술 감수를 했으며, '일래스틱서치를 이용한 검색 서버 개발하기Building a Search Server with ElasticSearch' 비디오 강좌를 만들었다.

• 이재익, 최중연 [저]

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