Описание
курса
Материал данного курса позволит слушателям повысить компетенции в области системного и прикладного мониторинга DevOps-инфраструктуры.
Аудитория курса
DevOps-инженеры, системные администраторы, SRE-специалисты.
Предварительные требования
Необходимо иметь базовые знания Linux/Unix, опыт работы с Docker и Kubernetes и понимать концепции CI/CD.
Как устроено
обучение
Онлайн-курс
Онлайн-курс предполагает групповые занятия с инструктором через систему видеоконференцсвязи, кроме того, домашние задания и экзамен. Слушателям предоставляются учебные пособия и дополнительные материалы
Для корпоративных клиентов
Обучение для корпоративных клиенов включает в себя онлайн-курсы и курсы самообучения, а также дополнительные сервисы,необходимые корпоративным клиентам: организация планов обучения для подразделений клиента, проведение оценки эффективности обучения и т.д.
преподаватель
курса
программа
курса
• Основы наблюдаемости: Metrics, Logs, Traces.
• Различия между мониторингом и наблюдаемостью.
• Принципы построения наблюдаемых систем.
• Метрики, логи и трассировки: когда что использовать.
• Сбор данных (Collectors, Exporters, Agents).
• Хранение и обработка (Time Series DB, Log Aggregation).
• Визуализация (Dashboards, Alerting).
• Уведомления и эскалация.
• Развертывание Prometheus в Docker.
• Базовая конфигурация prometheus.yml.
• Проверка работы веб-интерфейса.
• Изучение метрик по умолчанию.
• Установка Node Exporter.
• Настройка сбора системных метрик.
• Создание простых запросов PromQL.
• Анализ полученных данных.
• Pull и Push модели.
• Service Discovery.
• Retention и хранение данных.
• Высокая доступность и федерация.
• Типы метрик (Counter, Gauge, Histogram, Summary).
• Основы PromQL синтаксиса.
• Функции и операторы.
• Агрегация и группировка данных.
• Создание базовых запросов.
• Использование функций rate(), increase().
• Агрегация метрик по лейблам.
• Создание сложных запросов для мониторинга.
• MySQL Exporter для мониторинга БД.
• Nginx Exporter для веб-серверов.
• Настройка Service Discovery в Kubernetes.
• Автоматическое обнаружение сервисов.
• Источники данных (Data Sources).
• Панели и визуализации.
• Организация и структура дашбордов.
• Пользователи и роли.
• Целевая аудитория и цели.
• Выбор подходящих визуализаций.
• Организация информации.
• Лучшие практики UX/UI.
• Подключение Prometheus как источника данных.
• Создание панелей для системных метрик.
• Настройка временных диапазонов.
• Добавление аннотаций.
• Дашборд для мониторинга приложения.
• Использование переменных и шаблонов.
• Создание drill-down навигации.
• Настройка автообновления.
• Создание правил в Prometheus.
• Конфигурация Alertmanager.
• Группировка и подавление алертов.
• Интеграция с системами уведомлений.
• kube-state-metrics и cAdvisor.
• Мониторинг подов, сервисов, деплойментов.
• Метрики ресурсов и производительности.
• Логирование в Kubernetes.
• Настройка правил алертинга в Prometheus.
• Конфигурация Alertmanager.
• Интеграция с Slack/Email.
• Тестирование системы алертинга.
• Установка Prometheus Operator.
• Настройка ServiceMonitor для приложений.
• Создание дашбордов для Kubernetes.
• Мониторинг ресурсов кластера.
• Метрики сборки и деплоймента.
• Мониторинг производительности пайплайнов.
• Отслеживание качества кода.
• Интеграция с системами тестирования.
• Централизованное логирование.
• Структурированные логи.
• Распределенная трассировка.
• Корреляция метрик, логов и трейсов.
• Настройка метрик для GitLab Runner.
• Мониторинг времени выполнения пайплайнов.
• Создание алертов на сбои сборки.
• Дашборд для DevOps команды.
Варианты
покупки курса
индивидуальное
Стоимость курса — 98 952,00 ₽
Групповые онлайн-занятия
Бессрочный доступ ко всем материалам
Живые вебинары с преподавателем
Домашние задания
Экзаменация с выдачей сертификата
Для уточнения даты проведения курса, пожалуйста, заполните форму.
Оставить заявку
корпоративное
Стоимость курса от 98 952,00 ₽
Для получения данных о конечной стоимости и уточнения даты проведения курса, пожалуйста, заполните форму.
Оставить заявку
