- Cours pratique
- Informatique
Formation Grafana Loki : Gestion et Visualisation des Logs
Apprenez à collecter, centraliser, interroger et visualiser des logs avec Grafana Loki et son écosystème

- Durée
- 3 jours
- Niveau
- Intermédiaire
- Modalités
- Distanciel
Description de la formation Grafana Loki logs
Qu’est-ce que Grafana Loki ?
Grafana Loki est un système d’agrégation de logs multi-tenant inspiré du modèle Prometheus qui se concentre sur l’indexation par étiquettes plutôt que sur le contenu complet des logs, ce qui permet une gestion efficace des volumes importants de données de logs dans des environnements modernes (Kubernetes, containers, etc.). Cette formation vous enseigne la collecte, l’intégration et la visualisation des logs avec Loki, ainsi que l’exploitation de ces données avec Grafana.
Pourquoi suivre une formation Grafana Loki : Gestion et Visualisation des Logs ?
Le traitement des logs est un enjeu central dans les architectures observables : ils permettent de diagnostiquer des incidents, analyser des comportements applicatifs et assurer la résilience des systèmes. Cette formation vous permettra de maîtriser Loki et son langage de requête LogQL, de configurer efficacement la collecte de logs à grande échelle, et d’intégrer ces logs à des dashboards Grafana pour exploiter vos données en temps réel.

Objectifs pédagogiques
À l'issue de cette formation Grafana Loki : Gestion et Visualisation des Logs, vous aurez acquis les connaissances nécessaires pour :
Comprendre l’architecture de Grafana Loki et son rôle dans une stack d’observabilité.
Installer et configurer Promtail, Loki et Grafana.
Écrire des requêtes LogQL pour filtrer et analyser des logs.
Concevoir des dashboards Grafana intégrant des logs.
Déployer une stack de logs sur Kubernetes avec Helm.
Intégrer des logs d’applications variées (Docker, Kubernetes, services web).
Objectifs opérationnels
Savoir configurer et exploiter Grafana Loki pour la collecte, la requête et la visualisation de logs dans un environnement observabilité.
Programme
Contenu du cours, module par module
6 modules
- Vue d’ensemble des logs, métriques et traces
- Pourquoi Loki dans une stack observabilité
- Comparaison avec les approches classiques d’indexation
- Présentation des composants : Promtail, Loki, Grafana
- Cycle de vie d’un log
Travaux pratiques
Description :Mise en place d’un environnement local avec Docker Compose ou Minikube, installation de Grafana, Loki et Promtail, vérification des flux de logs via Grafana.
- Installation de Grafana Loki
- Configuration des sources de logs (Promtail)
- Connexion de Loki comme source de données à Grafana
- Mise en place des labels pour filtrer
- Examen des bonnes pratiques de configuration
Travaux pratiques
Description :Paramétrage de Promtail pour différents cas de logs (systemd, containers), création d’une source Loki dans Grafana.
- Introduction au langage LogQL et syntaxe
- Requêtes de filtrage simple
- Agrégations et transformations
- Utilisation de LogCLI
- Mise en pratique de requêtes typiques
Travaux pratiques
Description :Écriture de requêtes pour extraire logs par labels, tri, regroupements et extraction de métriques.
- Sources de données multiples
- Visualisation des résultats de logs
- Création de panels dynamiques
- Alertes basées sur des requêtes LogQL
- Partage et automatisation
Travaux pratiques
Description :Conception de dashboards répondant à des scénarios de supervision et alertes.
- Déploiement avec Helm sur Kubernetes
- Meilleures pratiques de chart Helm Loki
- Stratégies de stockage (object storage)
- Monitoring avancé
Travaux pratiques
Description :Utilisation de Helm pour automatiser Loki et Promtail, test de scalabilité avec pods.
- Logs applicatifs (Nginx, FastAPI, Spring)
- Enrichissement des logs (labels)
- Corrélation logs & métriques
Travaux pratiques
Description :Injection et exploration de logs applicatifs, création de rapports.
Travaux pratiques
Utilisation de Grafana, Loki, Promtail et d’un cluster Kubernetes (Minikube/Kind), environ 60 % de TP intégrés dans les modules.
Programme mis à jour le 19/12/2025
Public concerné
Cette formation s'adresse aux administrateurs système, DevOps, ingénieurs cloud, développeurs et architectes infrastructure souhaitant maîtriser la collecte, l’analyse et la visualisation de logs massifs.

Prérequis
Pour suivre ce cours, il est nécessaire de disposer d’une maîtrise de base des systèmes Unix/Linux, de connaissances fondamentales en Kubernetes et Helm, d’une expérience avec Prometheus ou un outil équivalent, ainsi que de notions sur les conteneurs Docker.
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.
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