Formation - Big Data - Supervision de solutions avec Grafana, Kibana, Graphite et Prometheus
Public admis
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- Entreprise
- Etudiant
Financements
Eligible CPF Votre OPCO Financement personnel
Objectifs de la formation
- Cette formation fait l'objet d'une évaluation formative.
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| Durée | 3 jours (21 heures) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
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| Durée | 3 jours (21 heures) |
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| Lieux | Partout en France |
Programme
1 - Supervision : définitions
- 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
2 - 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
3 - JMX
- Principe des accès JMX
- MBeans
- Visualisation avec jconsole et jmxterm
- Suivi des performances Cassandra : débit d'entrées/sorties, charges, volumes de données, tables, ...
4 - 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
5 - 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
6 - Exploration et visualisation des données
- Mise en oeuvre 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
7 - Kibana, installation et configuration
- Installation, configuration du mapping avec Elasticsearch
- Injection des données avec Logstash et Metribeat
- Architectures, paramétrages
- Mapping automatique ou manuel
- Configuration des indexes à explorer
Prérequis
- Connaissance générale des systèmes d'informations et des bases de données
Public
- Exploitants, architectes Big Data, chefs de projet et toute personne souhaitant mettre en oeuvre un système de supervision d'une ferme Big Data
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