9 個のガイド付きラボを通じて、メトリクス監視、可視化、ログ集約、アラートルール評価の基礎を学びます。Prometheus、Node Exporter、Grafana、Loki、Promtail を Docker で実行し、ローカルネットワークで接続して、Web インターフェースからメトリクスとログを確認します。
これは一つの本番環境を継続して構築するコースではなく、初心者向けの独立した演習で構成されています。各ラボにはテーマに必要な初期サービスが用意されているため、プラットフォーム全体を先に組み立てずに設定、クエリ、ダッシュボード、検証を練習できます。
学習内容
修了すると、次のことができるようになります。
- Prometheus を Docker で実行し、Web UI、ステータスエンドポイント、Targets ページで状態を確認する。
- scrape 設定を作成してコンテナにマウントし、Lifecycle API で変更を再読み込みする。
- Docker ネットワークに Node Exporter を配置し、CPU などの OS メトリクスを Prometheus で収集する。
- PromQL で時系列を選択・絞り込み、範囲セレクタと
rate()でカウンターデータを解釈する。 - Grafana を Prometheus に接続し、CPU 使用率を計算・表示する保存済みパネルを作る。
- ローカルの単一ノード Loki を設定・実行し、ready 状態と起動動作を確認する。
- Promtail でシステムログを Loki に送り、Grafana から LogQL で探索する。
- CPU アラートルールを読み込み、テスト負荷を生成して inactive、pending、firing の状態を観察する。
このコースの対象者
メトリクス、ダッシュボード、ログ、アラートルールの関係を実践的に理解したい DevOps、システム管理、SRE の初心者向けです。小規模なローカル可観測性スタックが運用データを収集・公開する仕組みを知りたい開発者にも適しています。
前提知識： Linux ターミナルの基本操作、YAML の編集、コマンドの読解が必要です。すべてのツールをコンテナで動かすため、Docker のイメージ、コンテナ、ポート、ボリューム、ネットワークの基礎があると役立ちます。
学習環境： 9 個のラボはすべて、提供済みの Docker 対応 Ubuntu 22.04 環境を使用します。ターミナルと Prometheus・Grafana のローカル画面を使い、必要なサンプルサービスや事前設定コンポーネントは各ラボに用意されています。
よくある質問
9 個のラボで一つの監視スタックを継続して構築しますか？
いいえ。ラボ環境は独立しており、必要なコンポーネントが起動済みのものもあります。主要ツールをそれぞれ導入または設定しますが、スタックはラボ間で保持されません。
アラートのラボはメールやチャット通知を送りますか？
いいえ。ルールを作成して CPU 負荷を発生させ、Prometheus 画面で状態変化を確認します。Alertmanager や外部通知先の設定は対象外です。
Loki の構成は本番アーキテクチャ向けですか？
いいえ。認証を無効にし、ファイルシステム保存を使うローカル単一ノード構成です。永続的な分散ストレージ、マルチテナンシー、認証、保持設計、スケーリングは扱いません。
ホスト型 Grafana、クラウド認証情報、外部アカウントは必要ですか？
必要ありません。すべてのコンポーネントはラボ内でローカルに動作し、ローカル URL でアクセスします。可観測性サービスの契約やクラウドアカウントは不要です。
