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Formation #BSI33

Formation Supervision de Solutions avec Grafana, Graphite, Prometheus et Kibana

Formation avec Restauration incluse
(Déjeuner, Petit Déjeuner et Pauses Cafés)

Durée : 4 jours

Code : BSI33


Sessions programmées :

Du 09 au 12 Fév. 2021

Du 20 au 23 Avril 2021

Du 22 au 25 Juin 2021

Du 14 au 17 Sept. 2021

Du 09 au 12 Nov. 2021

Fin d'Inscription :
Le Bulletin d'Inscription doit être rempli, cacheté, signé et envoyé par email :
  • Pour les entreprises AU MAROC :
    Au minimum 10 JOURS OUVRÉS avant la date de formation
  • Pour les entreprises HORS MAROC :
    Au minimum 15 JOURS OUVRÉS avant la date de formation

Formation dans votre entreprise.

Durée : 4 jours

Code : BSI33


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Objectifs

  • Comprendre les principes clés d'installation et de configuration Grafana, Graphite, Prometheus et Kibana
  • Mettre en oeuvre et configurer les différents outils Open Source nécessaires à la construction d’une solution de supervision
  • Combiner et associer ces outils pour construire une solution de supervision complète et efficace
Programme
1/ Supervision : définitions
  • Les objectifs de la supervision, les techniques disponibles
  • La supervision d'une ferme Big Data
  • Objets supervisés
  • Les services et ressources
  • Protocoles d'accès
  • Exporteurs distribués de données
  • Définition des ressources à surveiller
  • Journaux et métriques
  • Application aux fermes Big Data : Hadoop, Cassandra, MongoDB
2/ Mise en œuvre
  • Besoin de base de données avec agents distribués, de stockage temporel (timeseriesDB)
  • Produits : Prometheus, Graphite, ElasticSearch
  • Présentation, architectures
  • Les sur-couches : Kibana, Grafana
3/ JMX
  • Principe des accès JMX
  • MBeans
  • Visualisation avec jconsole et jmxterm
  • Suivi des performances Cassandra : débit d'entrées/sorties, charges, volumes de données, tables, ...
4/ Grafana
  • Utilité de Grafana dans l’univers DevOps et microservices
  • Installation de Grafana sur Windows, Mac et Linux
  • Mise en place de Grafana avec Docker
  • Intégration de Grafana avec un flux de données (InfluxDb ou ElasticSearch ou Base de données SQL)
  • Visualisation des données en utilisant les plugins de Grafana Dashboard
  • jauge / gauge, graph, table
  • circles, histograms
  • Configuration du système d’alerte (Seuil, Notification : Mail…)
  • Conversion des valeurs : Meilleure lisibilité des données
  • Label & légende
  • Extension et Plugin (découverte des dashboards et des plugins)
5/ Prometheus
  • Qu’est-ce que Prometheus ?
  • Avantages et Inconvénients
  • Installation et configuration
  • Fonctionnalités, principe de fonctionnement
  • Prometheus vs autres outils de supervision
  • Définition des ressources supervisées, des intervalles de collecte
  • Démarrage du serveur Prometheus
  • Premiers pas dans la console web, et l'interface graphique
  • Exporteur JMX
  • Exporteur mongodb
  • Démonstration avec Cassandra ou Hadoop/HBase
  • Configuration des agents sur les noeuds de calculs
  • Agrégation des données JMX
  • Expressions régulières
  • Requêtage
  • Visualisation des données
6/ Graphite
  • Modèle de données et mesures
  • Format des données stockées, notion de timestamp
  • Types de mesures : compteurs, jauges, histogrammes, résumés
  • Identification des ressources supervisées : notions d'instances, de jobs
  • Démonstration avec Cassandra
  • Comparaison avec Prometheus
7/ Exploration et visualisation des données
  • Pose de filtres sur Prometheus et remontée des données
  • Étude des différents types de graphiques disponibles
  • Agrégation de données
  • Appairage des données entre Prométheus et Grafana
  • Visualisation et sauvegarde de graphiques
  • Création de tableaux de bord et rapports à partir des graphiques
8/ Kibana, installation et configuration
  • Architecture Kibana, notions de plugins
  • Installation, configuration du mapping avec Elasticsearch
  • Paramétrage dans le fichier kibana.yml
  • Mapping automatique ou manuel
  • Configuration des indexes à explorer
9/ Indexer, chercher et visualiser des données et des documents
  • Donner un sens aux données avec Elasticsearch et Kibana
  • Démarche d'amélioration de l'indexation des données
  • Démarche d'amélioration des requêtes de recherche
  • La pertinence géographique des recherches
  • La percolation
Approche Pédagogique

Approche Pédagogique

  • Pédagogie très opérationnelle fondée sur l'alternance entre théorie et pratique
  • Cas pratiques
  • Remise d’outils
  • Echanges d’expériences
Public cible

Public cible

  • Exploitants
  • Architectes Big Data
  • Chefs de projet
  • Toute personne souhaitant mettre en oeuvre un système de supervision d'une ferme Big Data
Dates

Dates

  • Du 09 au 12 Fév. 2021
  • Du 20 au 23 Avril 2021
  • Du 22 au 25 Juin 2021
  • Du 14 au 17 Sept. 2021
  • Du 09 au 12 Nov. 2021
  • Fin d'Inscription :
    Le Bulletin d'Inscription doit être rempli, cacheté, signé et envoyé par email :
    • Pour les entreprises AU MAROC : Au minimum 10 JOURS OUVRÉS avant la date de formation
    • Pour les entreprises HORS MAROC : Au minimum 15 JOURS OUVRÉS avant la date de formation