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Si vous avez un besoin URGENT et que vous souhaitez une date de formation plus proche que les sessions programmées (minimum 15 à 20 jours ouvrés à date de votre demande)
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 28 au 31 Mai 2024
Du 09 au 12 Juil. 2024
Du 10 au 13 Sept. 2024
Du 12 au 15 Nov. 2024
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