Formation Prometheus Grafana

Leçon 1 • Introduction à Prometheus et Grafana

Positionne Prometheus comme moteur de métriques et Grafana comme couche de visualisation. Définit les attentes pour l'ensemble de la pile logicielle couverte dans le cours.

Leçon 2 • Pourquoi la supervision de services est importante

Établit le cas métier et technique de la supervision. Relie les objectifs de fiabilité à des exigences concrètes de supervision.

Leçon 3 • Piliers de l'observabilité expliqués

Définit les métriques, les journaux et les traces comme des signaux complémentaires. Clarifie comment chaque pilier répond à différents scénarios de défaillance.

Leçon 1 • Méthodes d'installation et prérequis

Couvre les chemins d'installation par binaire, Docker et gestionnaire de paquets. Les étudiants sélectionnent la méthode appropriée à leur environnement.

Leçon 2 • Vérification d'une instance Prometheus en cours d'exécution

Utilise l'interface utilisateur et l'API intégrées pour confirmer que les cibles sont actives et que les données circulent. Établit une habitude de vérification de l'état de santé de base.

Leçon 3 • Structure du fichier de configuration principal

Explique la syntaxe de prometheus.yml : blocs global, scrape_configs et rule_files. Une configuration correcte est le prérequis pour tous les travaux pratiques suivants.

Leçon 4 • Architecture Prometheus en profondeur

Cartographie les composants internes : récupération, TSDB, API HTTP et alertes. La compréhension des composants internes prévient les erreurs de configuration dans les étapes suivantes.

Leçon 1 • Blackbox Exporter pour les sondages synthétiques

Utilise Blackbox Exporter pour sonder les points de terminaison HTTP, TCP, DNS et ICMP. Fournit une perspective de disponibilité externe indépendante des métriques internes.

Leçon 2 • Concepts et taxonomie des exportateurs

Définit ce qu'est un exportateur et comment il expose le point de terminaison /metrics. Classe les exportateurs par type de cible pour guider la sélection.

Leçon 3 • Instrumentation au niveau de l'application

Intègre les bibliothèques clientes Prometheus dans le code de l'application. Les étudiants exposent des métriques métier et de performance personnalisées.

Leçon 4 • Exportateurs pour bases de données et intergiciels

Configure les exportateurs pour les bases de données relationnelles, les caches et les courtiers de messages. Étend la visibilité au-delà des données au niveau de l'hôte.

Leçon 1 • Types de données et sélecteurs PromQL

Présente les vecteurs instantanés, les vecteurs de plage, les scalaires et les chaînes. Une utilisation correcte des types prévient les erreurs de requête dans tout le travail en aval.

Leçon 2 • Fonctions Rate, Increase et Delta

Convertit les compteurs en taux par seconde et calcule les changements dans le temps. Ces fonctions sont la base des requêtes de débit et de taux d'erreur.

Leçon 3 • Métriques histogramme et résumé

Interroge les distributions de latence à l'aide de histogram_quantile et des quantiles de résumé. Permet les calculs de centiles alignés sur les SLO.

Leçon 4 • Techniques PromQL avancées

Combine les opérateurs binaires, la correspondance vectorielle et les sous-requêtes pour une analyse complexe. Prépare les étudiants aux expressions d'alerte de niveau production.

Leçon 1 • Routage, regroupement et inhibition

Configure des arbres de routage pour diriger les alertes vers les bons destinataires. Le regroupement et l'inhibition réduisent le bruit lors des incidents à grande échelle.

Leçon 2 • Qualité des alertes et conception de procédures

Applique des seuils basés sur les SLO et des alertes de taux d'épuisement multi-fenêtres. Les annotations de procédure guident les ingénieurs d'astreinte vers une résolution rapide.

Leçon 3 • Principes fondamentaux des règles d'alerte

Définit les règles d'alerte à l'aide d'expressions PromQL, de durées et d'étiquettes. Les règles sont le mécanisme de déclenchement pour l'ensemble du pipeline d'alerte.

Leçon 4 • Destinataires de notification et modèles

Intègre les destinataires e-mail, Slack, PagerDuty et webhook. Les modèles personnalisés rendent les notifications informatives et exploitables.

Leçon 1 • Principes fondamentaux des tableaux de bord et des panneaux

Crée des tableaux de bord avec des panneaux de séries temporelles, statistiques, jauges et tableaux. Les types de panneaux sont adaptés à la nature de chaque métrique.

Leçon 2 • Variables et requêtes de modèles

Ajoute des variables de tableau de bord basées sur des requêtes label_values pour le filtrage dynamique. Les variables transforment les tableaux de bord statiques en outils réutilisables à l'échelle du parc.

Leçon 3 • Bonnes pratiques et gouvernance des tableaux de bord

Applique des conventions de dénomination, des principes de disposition et un contrôle de version pour les tableaux de bord. La gouvernance prévient la prolifération des tableaux de bord dans les environnements d'équipe.

Leçon 4 • Annotations, liens et explorations descendantes

Superpose les événements de déploiement en tant qu'annotations et lie les panneaux aux tableaux de bord associés. L'enrichissement contextuel accélère l'analyse des causes profondes.

Leçon 1 • Re-étiquetage pour la normalisation des étiquettes

Utilise relabel_configs pour renommer, supprimer et transformer les étiquettes avant l'ingestion. Des étiquettes cohérentes sont nécessaires pour une agrégation et des alertes précises.

Leçon 2 • Découverte de services basée sur fichiers et DNS

Implémente file_sd_configs et dns_sd_configs pour une automatisation légère. Ces méthodes fonctionnent sans API de fournisseur cloud.

Leçon 3 • Re-étiquetage des métriques et contrôle de la cardinalité

Applique metric_relabel_configs pour supprimer les séries à haute cardinalité au moment de l'extraction. Le contrôle de la cardinalité protège les performances et le stockage de la TSDB.

Leçon 4 • Découverte de services statique ou dynamique

Compare static_configs avec les mécanismes de découverte automatisés. La découverte dynamique est essentielle pour les charges de travail conteneurisées et cloud-natives.

Leçon 1 • Réglage des performances et planification de capacité

Profile l'utilisation des ressources de Prometheus et prévoit la croissance du stockage. La planification de capacité prévient les pannes causées par l'infrastructure de supervision elle-même.

Leçon 2 • Fédération et extraction hiérarchique

Configure la fédération Prometheus pour agréger les métriques entre les clusters. La fédération permet des vues globales sans centraliser toutes les données brutes.

Leçon 3 • Intégrations de stockage distant

Connecte Prometheus à des backends de stockage à long terme via remote_write et remote_read. Étend la rétention au-delà des limites de la TSDB locale.

Leçon 4 • Renforcement de la sécurité et contrôle d'accès

Active TLS, l'authentification de base et le contrôle d'accès basé sur les rôles de Grafana. Le renforcement de la sécurité est obligatoire avant d'exposer la supervision aux réseaux de production.