通过 9 个引导式实验学习指标监控、数据可视化、日志聚合和告警规则评估的基础。你将在 Docker 中运行 Prometheus、Node Exporter、Grafana、Loki 与 Promtail，通过本地网络连接各组件，并在 Web 界面中查看收集到的指标和日志。
课程由若干聚焦的初学者练习组成，而不是持续维护同一套生产部署。每个实验都会准备当前主题所需的起始服务，让你无需先搭建完整可观测性平台，就能练习配置文件、查询、仪表盘和结果验证。
你将学到什么
完成课程后，你将能够：
- 在 Docker 中运行 Prometheus，并使用 Web 界面、状态端点和目标页面验证服务健康状态。
- 编写 Prometheus 抓取配置，将其挂载到容器，并通过生命周期 API 重新加载修改。
- 在 Docker 网络中部署 Node Exporter，配置 Prometheus 收集主机 CPU 和其他操作系统指标。
- 使用 PromQL 选择和过滤时间序列，并通过范围选择器与
rate()解读计数器数据。 - 将 Grafana 连接到 Prometheus，创建并保存用于计算和显示 CPU 使用率的仪表盘面板。
- 配置并运行本地单节点 Loki 服务，验证其就绪状态和启动行为。
- 配置 Promtail 将系统日志文件发送到 Loki，并在 Grafana 中使用 LogQL 探索收集的日志。
- 定义 Prometheus CPU 告警规则，将其加载到服务器，制造测试负载并观察 inactive、pending 和 firing 状态。
本课程适合谁
本课程适合希望实际理解指标、仪表盘、日志与告警规则之间关系的 DevOps、系统管理或 SRE 初学者，也适合需要了解小型本地可观测性栈如何收集和呈现运维数据的开发者。
前置要求： 你应能进行基本的 Linux 终端导航、编辑 YAML 文件并阅读命令。了解 Docker 的镜像、容器、端口、数据卷和网络会很有帮助，因为所有实验都在容器中运行可观测性工具。
学习环境： 9 个实验均使用平台提供且支持 Docker 的 Ubuntu 22.04 环境。你会在终端以及 Prometheus、Grafana 的本地浏览器界面中操作；每个实验所需的示例服务和预配置组件均已在对应环境中准备好。
常见问题
9 个实验会持续构建同一套监控栈吗？
不会。各实验使用独立的引导式环境，其中一些会预先运行本课所需的组件。你仍会安装或配置每个主要工具，但应把课程理解为一系列聚焦练习，而不是跨实验一直保留的单一监控栈。
告警实验会发送邮件、聊天消息或呼叫通知吗？
不会。你会创建 Prometheus 告警规则、制造 CPU 负载，并在 Prometheus 界面观察规则的评估状态变化。配置 Alertmanager 和外部通知接收方不在本课程范围内。
课程中的 Loki 配置适合作为生产架构吗？
不适合。实验使用关闭身份验证、基于文件系统存储的本地单节点 Loki，以便初学者专注于日志摄取与查询。持久分布式存储、多租户、身份验证、保留策略和扩展能力等生产主题不在课程范围内。
需要托管 Grafana、云凭据或其他外部账号吗？
不需要。Prometheus、Grafana、Loki、Node Exporter 和 Promtail 都在平台提供的本地实验环境中运行，并通过本地 URL 访问，无需购买托管可观测性服务或准备云账号。
