- Cours pratique
- FSE
- Informatique
Formation Supervision du Big Data : Grafana, Kibana, Graphite et Prometheus
Connaître les outils de supervision d'une infrastructure Big Data
- Durée
- 3 jours
- Niveau
- Fondamental
- Modalités
- Présentiel / Distanciel
Description de la formation Grafana Kibana Graphite Prometheus
Dans le contexte du Big Data les applications sont particulièrement exposées aux problèmes de performances ou d’anomalies compte tenu des échanges intensifs autour des données. Afin de faciliter leur exploitation un certain nombre d’outils proposent par leur complémentarité une véritable assistance aux chefs de projets, architectes, développeurs et bien sûr exploitant de ces applications.
Nous nous arrêtons dans cette formation sur les standards du marché mais vous serez autonome pour en choisir d’autres une fois la vision d’ensemble maîtrisée comme proposé dans cette formation.
Vous disposerez ainsi de véritables tableaux de bor1d de supervision et d’analyse de métriques importantes de vos applications afin de mieux les comprendre au niveau performances, anomalies, problème, etc. sous une forme graphique facilitant énormément la prise de décision et la mise en place d’alertes.
Enfin il est important de préciser que les outils présentés ici peuvent tout à fait être utilisés dans des projet pas forcément liés au Big Data mais dans le cas d’applications plus traditionnelles nous vous conseillons de suivre la formation Superviser vos serveurs et vos applications avec Prometheus et Grafana (PROM).
Objectifs pédagogiques
À l'issue de cette formation Grafana, Kibana, Graphite, Prometheus vous aurez acquis les connaissances et les compétences nécessaires pour :
- Connaître les outils et mécanismes permettant de superviser des fermes Big Data
- Identifier les critères de choix
- Maîtriser l'exploration et visualisation des données
Objectifs opérationnels
Connaître les outils et mécanismes permettant de superviser des fermes Big Data.
Programme
Contenu du cours, module par module
7 modules
- 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, HBase, MongoDB
- Besoin de base de données avec agents distribués, de stockage temporel (timeseriesDB)
- Produits : Prometheus, Graphite, ElasticSearch
- Présentation, architectures
- Les sur-couches : Kibana, Grafana
- Principe des accès JMX
- MBeans
- Visualisation avec jconsole et jmxterm
- Suivi des performances Cassandra : débit d’entrées/sorties, charges, volumes de données, tables, …
- Installation et configuration de base
- 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 nœuds de calculs
- Agrégation des données JMX
- Expressions régulières
- Requêtage
- Visualisation des données
- 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
- Mise en œuvre de Grafana
- Installation, configuration
- Pose de filtres sur Prometheus et remontée des données
- Étude des différents types de graphiques disponibles, agrégation de données
- Appairage des données entre Prometheus et Grafana
- Visualisation et sauvegarde de graphiques, création de tableaux de bord et rapports à partir des graphiques
- Installation, configuration du mapping avec Elasticsearch
- Injection des données avec Logstash et Metribeat
- Architectures, paramétrages
- Mapping automatique ou manuel
- Configuration des indexes à explorer
Programme mis à jour le 05/12/2025
Public concerné
Ce cours s'adresse aux chefs de projets, exploitants et architectes Big Data.
Prérequis
Pour suivre cette Grafana, Kibana, Graphite, Prometheus il est nécessaire d'avoir des connaissances générales des systèmes d'informations et des bases de données.
J’évalue mes connaissances pour vérifier que je dispose des prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en faisant le test de prérequis.
Faire le testFinancement
Cette formation peut être prise en charge par votre entreprise, seule ou avec l’appui de son opérateur de compétences. Nous fournissons le devis et les pièces attendues par l’OPCO.
4,6/5
12 avis
« Mon avis sur le formateur : "Merci d'avoir animé la formation dans la bonne humeur et l'esprit positif" Mon avis sur la salle de formation : "Côté Alturing, il faudrait prévoir des écrans supplémentaires. Les ateliers serait plus efficaces avec une meilleur visibilité sur un écran plus grand." Ce que j'ai le plus apprécié : "La transmission des informations par quelqu'un de passionné" Ce que j'ai le moins apprécié : "Je manquais parfois de certains prérequis pour faire les ateliers" »
RPALTURING « Mon avis sur le contenu du stage : "Excellent stage" Mon avis sur le formateur : "Fatma est extrêmement pertinente dans le domaine, très sympathique, disponible et à l'écoute des employés" Ce que j'ai le plus apprécié : "côté proche, pertinente avec des exemples de l'entreprise, avoir une personne réellement intéressante à avoir pour ce type de formation " »
FSALTURING « Mon avis sur le contenu du stage : "Très complet, bon dosage entre pratique et théorique . " Mon avis sur le formateur : "on ne peut rêver mieux en terme de formateur. Tres pédagogue, excellente connaissances et adaptabilité dans l' univers de l entreprise " »
SABRE ArnaudALTURING
Les avis figurant ci-dessus sont issus des fiches d’évaluation que remplissent les participants à la fin de la formation. Ils sont ensuite publiés automatiquement si les personnes ont explicitement accepté que nous les diffusions.
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