Изучите основы мониторинга метрик, визуализации, агрегации логов и оценки правил оповещения в девяти пошаговых лабораторных работах. Вы запустите Prometheus, Node Exporter, Grafana, Loki и Promtail в Docker, соедините компоненты локальными сетями и исследуете метрики и логи в веб-интерфейсах.
Курс состоит из отдельных упражнений для начинающих, а не из одного постоянного production-развёртывания. Каждая лабораторная предоставляет нужные начальные сервисы, позволяя практиковать конфигурации, запросы, дашборды и проверку без предварительной сборки всей платформы.
Чему вы научитесь
После завершения курса вы сможете:
- Запускать Prometheus в Docker и проверять его состояние через веб-интерфейс, endpoints и страницу Targets.
- Писать scrape-конфигурацию, монтировать её в контейнер и перезагружать изменения через Lifecycle API.
- Развёртывать Node Exporter в Docker-сети и собирать метрики CPU и операционной системы с Prometheus.
- Выбирать и фильтровать временные ряды в PromQL, применять диапазоны и
rate()к счётчикам. - Подключать Grafana к Prometheus и сохранять панель, рассчитывающую и показывающую загрузку CPU.
- Настраивать локальный одноузловой Loki и проверять его готовность и запуск.
- Настраивать Promtail для отправки системных логов в Loki и изучать их через LogQL в Grafana.
- Создавать CPU alert rule, загружать её в Prometheus, генерировать нагрузку и наблюдать состояния inactive, pending и firing.
Для кого этот курс
Курс предназначен для начинающих в DevOps, системном администрировании и SRE, которые хотят понять связь между метриками, дашбордами, логами и правилами оповещения. Он также полезен разработчикам, изучающим сбор и представление операционных данных в небольшом локальном стеке.
Предварительные требования: Нужно уметь работать в терминале Linux, редактировать YAML и читать команды. Полезны основы Docker — образы, контейнеры, порты, тома и сети, поскольку все инструменты работают в контейнерах.
Учебная среда: Все девять лабораторных используют предоставленные Docker-совместимые среды Ubuntu 22.04. Работа ведётся в терминале и локальных интерфейсах Prometheus и Grafana; нужные сервисы и компоненты подготовлены отдельно для каждого занятия.
Часто задаваемые вопросы
Создают ли девять лабораторных один постоянный стек мониторинга?
Нет. Среды независимы, а некоторые начинают с уже запущенными компонентами. Вы устанавливаете или настраиваете каждый основной инструмент, но стек не сохраняется между лабораторными.
Отправляет ли лабораторная по alerting письма или сообщения?
Нет. Вы создаёте правило, генерируете нагрузку CPU и наблюдаете состояния в Prometheus. Alertmanager и внешние получатели не настраиваются.
Является ли конфигурация Loki production-архитектурой?
Нет. Используется локальный одноузловой Loki без аутентификации и с файловым хранилищем. Распределённое долговечное хранение, мультитенантность, аутентификация, retention и масштабирование не рассматриваются.
Нужны ли хостинг Grafana, cloud credentials или внешние аккаунты?
Нет. Все компоненты работают локально в лабораториях и доступны по локальным URL. Подписка на observability-сервис или облачный аккаунт не требуются.
