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toutes nos formations sont disponibles à distance (classes virtuelles) et en centre de formation (présentiel), au choix.
Vous pouvez même changer de modalité en cours de formation, si vous avez des contraintes : par exemple, commencer en présentiel et continuer les jours suivants à distance.
Les outils pédagogiques et l'infrastructure de travaux pratiques mis à disposition sont accessibles depuis nos locaux, ou depuis votre entreprise ou votre lieu de télétravail, à volonté
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Formation : BigData supervision:Grafana Kibana Graphite Prometheus

Durée3 jours
Prix1 910 €
Code coursCB046
Inscription

Public:

Exploitants, architectes BigData, chefs de projet et toute personne souhaitant mettre en oeuvre un système de supervision d'une ferme BigData.

Objectifs:

Connaître les outils et mécanismes permettant de superviser des fermes BigData. Identifier les critères de choix.

Connaissances préalables nécessaires:

Connaissance générale des systèmes d'informations et des bases de données.

Programme détaillé de la formation


(logo acroreadTéléchargez le programme) :
Supervision : définitions
Les objectifs de la supervision, les techniques disponibles. La supervision d'une ferme BigData.
Objets supervisés. Les services et ressources. Protocoles d'accès. Exporteurs distribués de données.
Définition des ressources à surveiller. Journaux et métriques.
Application aux fermes BigData : Hadoop, Cassandra, HBase, MongoDB
Mise en oeuvre
Besoin de base de données avec agents distribués, de stockage temporel (timeseriesDB)
Produits : Prometheus, Graphite, ElasticSearch.
Présentation, architectures.
Les sur-couches : Kibana, Grafana.
JMX
Principe des accès JMX. MBeans. Visualisation avec jconsole et jmxterm.
Suivi des performances cassandra : débit d'entrées/sorties, charges, volumes de données, tables, ...
Prometheus
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 noeuds de calculs. Agrégation des données JMX. Expressions régulières.
Requêtage. Visualisation des données.
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.
Exploration et visualisation des données
Mise en oeuvre de Grafana. Installation, configuration.
Pose de filtres sur Prometheus et remontée des données.
Etude 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.
Kibana, installation et configuration
Installation, configuration du mapping avec Elasticsearch.
Injection des données avec Logstash et Metricbeat.
Architectures, paramétrages
Mapping automatique ou manuel
Configuration des indexes à explorer

Modalités et délais d'accès
Méthodes mobilisées

Pythagore-F.D.

01 55 33 52 10
pfd@pythagore-fd.fr
Calendrier
Code Cours:CB046

Contenu de la formation
BigData supervision:Grafana Kibana Graphite Prometheus:

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