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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
Prix2 230 €
Code coursCB046
Dates12 au 14 juin
25 au 27 septembre
6 au 8 novembre

(cliquez sur une date pour vous inscrire)

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, Influxdb, ElasticSearch.
Présentation, architectures.
Les sur-couches : Kibana, Grafana.
Graphite
Composants, architecture
Modèle de données et mesures
Format des données stockées, notion de timestamp
Calculs de l'espace disque nécessaire
Architecture de production.
InfluxDB
Présentation, structure, évolution, installation
Bucket, token, organisation
Plugin Telegraph, architecture
Interface graphique, alertes, langage flux
Démonstration avec Jolokia2 et Cassandra.
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
Types de mesures : compteurs, jauges, histogrammes, résumés.
Notions d'instances, de jobs.
Démarrage du serveur Prometheus
Premiers pas dans la console web, et l'interface graphique.
Le langage PromQL
Node Exporter. JMX Exporteur. Mongodb Exporteur.
Démonstration avec Cassandra
Configuration des agents sur les noeuds de calculs. Agrégation des données JMX. Expressions régulières.
Requêtage. Visualisation des données
Comparaison avec Graphite et InfluxDB.
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 à partir des graphiques.
Kibana, installation et configuration
Architectures, paramétrages
Installation, configuration du mapping avec Elasticsearch.
Mapping automatique ou manuel
Démonstration avec Cassandra
Injection des données avec Logstash, Filebeat et Metricbeat.
Configuration des indexes
Exploration des données,création de graphiques, de tableaux de bord

Déroulé pédagogique
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:

Accès à la liste des cours



Vous pouvez bien entendu composer votre programme personnel à partir de nos descriptifs de cours

Note moyenne des participants à la formation BigData supervision:Grafana Kibana Graphite Prometheus

4.6/5




Version du document : R006
Date de mise à jour du document : 2024/01/06