Formation Prometheus : supervision

1/ Introduction

• 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/ Présentation de Prometheus

• Les bases du monitoring

• Qu’est-ce que Prometheus ?

• L’architecture de Prometheus

• Ce que ne fait pas Prometheus

3/ Installation et configuration de base

• Définition des ressources supervisées et des intervalles de collecte

• Démarrage du serveur Prometheus

• Premiers pas dans la console Web et l'interface graphique

4/ Modèle de données et mesures

• Format des données stockées et notion de timestamp

• Types de mesures

• Compteurs

• Jauges

• Histogrammes

• Résumés

• Identification des ressources supervisées : notions d'instances et de jobs

5/ Configuration

• Paramètres à définir en ligne de commande

• Lieu de stockage des données

• Volumes à conserver en mémoire ou sur disques...

• Paramètres définis dans le fichier de configuration prometheus.yml

• Instances

• Jobs

• Fichiers de règles

6/ Les règles

• Les types de règles

• Recording rules

• Alerting rules

• Définition de règles

• Utilisation des templates

• Test et validation des règles avec promtool

7/ Requêtage : PromQL (Prometheus Query Language)

• Présentation du langage PromQL pour traiter les données

• Agrégation

• Groupement

• Les intervalles

• sum, count, avg, min, max, quantile, etc

• Les opérateurs binaires

• Les fonctions

8/ Gérer les alertes

• Présentation

• Les règles

• Les annotations et les templates

• Les bonnes pratiques

• Les pipelines de notification

• Le fichier de configuration

• Les règles de routage

• Les receivers

9/ Visualisation

• Différentes solutions

• WebUI de Prometheus

• PromDash

• Interfaçage avec Grafana

• API en Go

• Java

• Python