- Cours pratique
- Informatique
Formation LGTM Stack : Grafana, Loki, Tempo et Mimir
Déployez, configurez et exploitez la stack d’observabilité LGTM (Grafana, Loki, Tempo, Mimir) pour une supervision complète et corrélée
- Durée
- 4 jours
- Niveau
- Intermédiaire
- Modalités
- Présentiel / Distanciel
Description de la formation LGTM Stack
Qu’est-ce que la stack LGTM ?
La stack LGTM (Loki, Grafana, Tempo, Mimir) est une solution open-source développée par Grafana Labs pour fournir une observabilité complète à travers les logs, métriques et traces. Loki gère les logs, Mimir stocke les métriques, Tempo collecte les traces distribuées, et Grafana permet de visualiser et de corréler ces données au sein de dashboards interactifs.
Pourquoi suivre une formation LGTM Stack ?
Dans un contexte où les architectures distribuées, microservices et clusters Kubernetes sont omniprésents, l’observabilité devient cruciale pour garantir performance et fiabilité. Suivre une formation LGTM Stack permet d’acquérir les compétences pour déployer, configurer et intégrer ces outils dans un pipeline DevOps, diagnostiquer efficacement les incidents et mettre en place une supervision moderne et corrélée. Cette formation repose sur des cas concrets d’intégration et d’exploitation.
Objectifs pédagogiques
À l'issue de cette formation LGTM Stack, vous aurez acquis les connaissances nécessaires pour :
- Déployer et configurer Grafana, Loki, Tempo et Mimir
- Créer des dashboards interactifs avec corrélation des données
- Mettre en place de l’alerting, de l’exploration et du dépannage avancé
- Intégrer la stack LGTM dans un pipeline DevOps ou un cluster Kubernetes
Objectifs opérationnels
Savoir déployer, configurer et exploiter la stack LGTM pour la supervision, la corrélation et le dépannage d’infrastructures modernes.
Programme
Contenu du cours, module par module
8 modules
- Architecture générale et positionnement des composants
- Cas d’usage typiques d’observabilité
- Intégration avec Prometheus et OpenTelemetry
- Déploiement local avec Docker Compose
Travaux pratiques
Description : Installation et configuration initiale via Docker Compose, exploration de l’interface Grafana. Comment valider le bon fonctionnement de chaque service ?
- Interface, sources de données et tableaux de bord
- Variables et panels
- Bonnes pratiques de visualisation
- Partage et gestion des dashboards
Travaux pratiques
Description : Connexion à Loki et Mimir, construction de panels de base, validation de la cohérence des données affichées.
- Architecture et principes
- Promtail et ingestion de logs
- Requêtes LogQL
- Indexation et performance
Travaux pratiques
Description : Ingestion de logs applicatifs via Promtail, création de requêtes de recherche et filtrage. Comment corréler plusieurs flux de logs ?
- Filtres avancés et labels
- Corrélation avec métriques et traces
- Gestion du volume et rétention
Travaux pratiques
Description : Cas pratique de diagnostic d’erreur avec logs multi-services. Validation via recherche et filtrage dynamique.
- Concepts de tracing distribué
- Intégration avec OpenTelemetry et Grafana Tempo
- Analyse des latences et dépendances
Travaux pratiques
Description : Déploiement d’un microservice instrumenté, exploration graphique des traces, validation des délais et points de blocage.
- Présentation et architecture de Mimir
- Intégration avec Prometheus
- Alerting et règles d’enregistrement
- Dashboards métriques
Travaux pratiques
Description : Création de règles PromQL, génération d’alertes, test de notifications. Quelle métrique suivre pour détecter un incident ?
- Association logs/métriques/traces dans Grafana
- Construction de dashboards complets
- Templates et meilleures pratiques
Travaux pratiques
Description : Assemblage de panneaux logs/traces/métriques, validation via un scénario d’incident simulé.
- Déploiement via Helm Charts
- Configuration dans un cluster Kubernetes
- Monitoring d’applications cloud-native
- Export et partage de dashboards
Travaux pratiques
Description : Utilisation de Helm pour automatiser le déploiement, mise en place d’un pipeline CI/CD, vérification du fonctionnement dans un cluster.
Travaux pratiques
Les travaux pratiques représentent environ 50 % du temps de formation et s’appuient sur un environnement Kubernetes et Docker. Utilisation d’outils open-source Grafana Labs, Helm, Promtail et Prometheus.
Programme mis à jour le 15/06/2026
Public concerné
Cette formation s’adresse aux ingénieurs DevOps, administrateurs système, développeurs et architectes cloud souhaitant maîtriser les outils d’observabilité modernes.
Prérequis
Connaissances de base des systèmes Linux et des réseaux, notions d’administration système et de conteneurisation (Docker/Kubernetes) pour comprendre les environnements d’intégration.
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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