- Référence : GRGV
- Durée : 3 jours (21h)
- Lieu : Au choix. À distance ou en présentiel, à Paris ou en Régions
1990€ HT
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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
Classe à distance
Possible
Vous pouvez suivre cette formation en direct depuis votre domicile ou votre lieu de travail. Plus d'informations sur notre solution de classe à distance...
Référence
GRGV
Éligible CPF
Non
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.
Objectif opérationnel :
Savoir configurer et exploiter Grafana Loki pour la collecte, la requête et la visualisation de logs dans un environnement observabilité.
Objectif 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).
Public :
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 ce test.
Jour 1
Pourquoi Loki dans une stack observabilité
Comparaison avec les approches classiques d’indexation
Présentation des composants : Promtail, Loki, Grafana
Cycle de vie d’un logTravaux pratiquesObjectif :Installer et configurer les composants de base de Grafana Loki.
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.
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 configurationTravaux pratiquesObjectif :Configurer Promtail et Loki pour collecter des logs définis avec labels.
Description :Paramétrage de Promtail pour différents cas de logs (systemd, containers), création d’une source Loki dans Grafana.Jour 2
Requêtes de filtrage simple
Agrégations et transformations
Utilisation de LogCLI
Mise en pratique de requêtes typiquesTravaux pratiquesObjectif :Construire des requêtes LogQL efficaces et comprendre leurs résultats.
Description :Écriture de requêtes pour extraire logs par labels, tri, regroupements et extraction de métriques.
Visualisation des résultats de logs
Création de panels dynamiques
Alertes basées sur des requêtes LogQL
Partage et automatisationTravaux pratiquesObjectif :Développer des dashboards intégrant des logs et définir des alertes.
Description :Conception de dashboards répondant à des scénarios de supervision et alertes.Jour 3
Meilleures pratiques de chart Helm Loki
Stratégies de stockage (object storage)
Monitoring avancéTravaux pratiquesObjectif :Déployer la stack Loki complète sur un cluster Kubernetes.
Description :Utilisation de Helm pour automatiser Loki et Promtail, test de scalabilité avec pods.
Enrichissement des logs (labels)
Corrélation logs & métriquesTravaux pratiquesObjectif :Collecter et exploiter les logs d’applications diverses.
Description :Injection et exploration de logs applicatifs, création de rapports.
Introduction à l’observabilité et Grafana Stack
Vue d’ensemble des logs, métriques et tracesPourquoi Loki dans une stack observabilité
Comparaison avec les approches classiques d’indexation
Présentation des composants : Promtail, Loki, Grafana
Cycle de vie d’un logTravaux pratiquesObjectif :Installer et configurer les composants de base de Grafana Loki.
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 et configuration de Loki
Installation de Grafana LokiConfiguration 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 configurationTravaux pratiquesObjectif :Configurer Promtail et Loki pour collecter des logs définis avec labels.
Description :Paramétrage de Promtail pour différents cas de logs (systemd, containers), création d’une source Loki dans Grafana.Jour 2
Découverte du langage LogQL
Introduction au langage LogQL et syntaxeRequêtes de filtrage simple
Agrégations et transformations
Utilisation de LogCLI
Mise en pratique de requêtes typiquesTravaux pratiquesObjectif :Construire des requêtes LogQL efficaces et comprendre leurs résultats.
Description :Écriture de requêtes pour extraire logs par labels, tri, regroupements et extraction de métriques.
Création de dashboards dans Grafana
Sources de données multiplesVisualisation des résultats de logs
Création de panels dynamiques
Alertes basées sur des requêtes LogQL
Partage et automatisationTravaux pratiquesObjectif :Développer des dashboards intégrant des logs et définir des alertes.
Description :Conception de dashboards répondant à des scénarios de supervision et alertes.Jour 3
Loki dans des environnements containerisés
Déploiement avec Helm sur KubernetesMeilleures pratiques de chart Helm Loki
Stratégies de stockage (object storage)
Monitoring avancéTravaux pratiquesObjectif :Déployer la stack Loki complète sur un cluster Kubernetes.
Description :Utilisation de Helm pour automatiser Loki et Promtail, test de scalabilité avec pods.
Intégration des applications et logs personnalisés
Logs applicatifs (Nginx, FastAPI, Spring)Enrichissement des logs (labels)
Corrélation logs & métriquesTravaux pratiquesObjectif :Collecter et exploiter les logs d’applications diverses.
Description :Injection et exploration de logs applicatifs, création de rapports.
Utilisation de Grafana, Loki, Promtail et d’un cluster Kubernetes (Minikube/Kind), environ 60 % de TP intégrés dans les modules.
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