Loki はラベルでログストリームを保存し、Promtail はファイルを検出して行を送信します。この実践コースではローカルパイプラインを作り、個別イベントとログから導く数値信号の両方を照会します。
Loki を起動して Grafana に登録し、システム・アプリログ用に Promtail を設定して LogQL で探索します。さらに行数と rate、JSON の level 別集約、数値の unwrap、低カーディナリティなラベル設計を扱います。
学習内容
- Loki をダウンロード、起動、検証し API で Grafana に接続する
- Promtail のファイル検出、ラベル、位置、push endpoint を設定する
- Range Query API と Grafana Explore で転送ログを確認する
- ストリームを選択し、文字列または正規表現で行を絞り込む
- 時間窓内のログを件数と毎秒 rate に変換する
- JSON を解析し、rate をグループ化して数値を unwrap する
- 低カーディナリティな環境ラベルを追加し、行フィルターと区別する
- アプリのエラー急増を発生させ、一分間の LogQL 検出クエリを作る
このコースの対象者
この中級コースは、Loki ログパイプラインを実践的に構築・照会したい Linux 管理者、DevOps 担当者、可観測性学習者向けです。
前提知識： Linux シェル、YAML、バックグラウンドプロセス、curl、ログファイル、正規表現、基本的な Grafana 操作。Loki や LogQL の経験は不要です。
学習環境： Loki、Promtail、Grafana、logcli、生成ログを動かす単一 Linux マシンです。全てローカルで、複数ホスト配備は行いません。
よくある質問
複数サーバーからログを収集しますか？
いいえ。全コンポーネントとログ源は一台です。検出、ラベル、転送、保存、照会は実践しますが、リモートエージェント展開はしません。
LogQL はどこまで扱いますか？
selector、文字列・regex filter、count_over_time、rate、JSON、sum by、unwrap と avg_over_time です。高度な parser、rule、alert、性能調整は範囲外です。
チャレンジは実際の障害を作りますか？
トリガーで /var/log/app.log に ERROR 行を生成し、一分間の件数クエリを保存します。そのクエリからアラートや外部通知は設定しません。
