Formation Grafana LGTM Stack

PROGRAMME DE NOTRE FORMATION GRAFANA LGTM 

Introduction à l’observabilité moderne

• Définition des piliers : logs, métriques, traces
• Différences entre monitoring, logging, tracing, alerting
• Architecture cloud-native : pourquoi l’observabilité devient critique
• Présentation de la stack LGTM : Loki, Grafana, Tempo, Mimir
• Standards associés : Prometheus, OpenTelemetry, OTLP
• Intégration DevOps et contexte Kubernetes/cloud

Prise en main de Grafana

• Installation de Grafana en local (Docker)
• Présentation de l’interface : dashboards, panels, sources de données
• Création de dashboards simples (CPU, mémoire, latence)
• Syntaxe PromQL de base dans les panels
• Import/export de dashboards JSON
• Atelier : Installation de Grafana + création d’un dashboard custom avec Prometheus

Architecture et concepts de Grafana Loki

• Introduction à Loki : logs non indexés, stockage par labels
• Collecte avec Promtail ou Fluent Bit
• Requêtage avec LogQL (filtres, agrégations)
• Label vs contenu : optimisation des recherches
• Intégration logs ↔ métriques dans un même dashboard
• Structuration des logs et gestion des labels

Travailler avec Tempo pour la traçabilité distribuée

• Concepts : trace, span, parent ID, trace ID
• Requêtage avec TraceQL : filtres, durées, services
• Intégration avec Grafana (Tempo datasource)
• Instrumentation via OpenTelemetry (OTLP)
• Utilisation de l’interface Tempo et des traces corrélées
• Atelier : Génération de traces + visualisation des flux distribués dans Tempo

Mimir et les métriques longue durée

• Positionnement de Mimir : scalable Prometheus backend
• Format TSDB et compatibilité Prometheus
• Création de règles d’alerte dans Mimir
• Requêtage PromQL dans Grafana (avancé)
• Gestion multi-tenant et espace de noms
• Atelier : Déploiement de Mimir + configuration Prometheus → Mimir + visualisation dans Grafana

Corrélation logs, métriques et traces

• Comment passer d’une métrique à une trace
• Exploration descendante : logs → traces → root cause
• Construction de dashboards corrélés
• Utilisation de variables, intervalles dynamiques
• Création de panels multi-données
• Cas d’usage : erreur 500, latence, saturation

Alerting et supervision active

• Types d’alertes : seuils, absence, fréquence, conditions combinées
• Alertes sur métriques PromQL
• Alertes sur logs (patterns spécifiques)
• Configuration de l’alerting Grafana (UI et fichiers)
• Notification : Slack, email, PagerDuty
• Atelier : Création d’alertes multi-piliers sur erreurs HTTP et pics de latence

Dépannage en production avec LGTM

• Méthodologie de troubleshooting : du symptôme à la cause
• Simulation de panne applicative : analyse complète
• Analyse croisée : erreurs dans les logs + pics de métriques + span long
• Utilisation de Loki live tailing
• Réduction du MTTR avec exploration ciblée

Déploiement de LGTM en local (Docker)

• Stack Docker Compose officielle ou custom
• Configuration des volumes, des ports, du stockage
• Intégration de Prometheus, Tempo, Loki, Mimir dans une stack unifiée
• Scénarios de test pour validation
• Sécurisation basique (auth Grafana, réseau privé, etc.)

Déploiement sur Kubernetes

• Présentation des Helm charts Grafana Labs
• Installation de Grafana, Loki et Tempo sur Minikube ou K3s
• Gestion du stockage (PVC, object storage, MinIO)
• Monitoring d’un cluster K8s via LGTM
• Bonnes pratiques : persistence, logs, metrics, traces de services

Bonnes pratiques de design observabilité

• Structurer ses logs (JSON, labels pertinents)
• Choix des métriques pertinentes (SLI/SLO)
• Comment instrumenter ses applications pour les traces
• Standards OpenTelemetry et exporteurs
• Architectures observabilité GitOps / Infra-as-code

Industrialisation, audit & scalabilité

• Intégration avec CI/CD (GitLab, Jenkins)
• Templates de dashboards versionnés
• Supervision multi-env (prod, staging)
• Stratégies de rétention des logs, métriques, traces
• Économie de ressources : réduction logs, sampling traces, labels
• Roadmap LGTM et observabilité 2025+