Алерт пришёл, дашборд красный, а чтобы найти запрос, который тормозит, приходится открывать три системы и сверять время на глаз. На курсе вы связываете метрики, логи и трассы через
trace_id и exemplars, чтобы от алерта до первопричины было несколько переходов.Что внутри:
🟢 Prometheus 3.x, Alertmanager и Grafana с дашбордами как кодом;
🟢 OpenTelemetry Collector, Jaeger и tail sampling: 100% трасс с ошибками и 10% остальных;
🟢 Fluent Bit, кластер Elasticsearch из трёх узлов с ILM и Graylog для сравнения;
🟢 Zabbix с LLD, Proxy и TimescaleDB.
18 уроков и 5 тренажёров с инцидентами, в среднем 42 часа на прохождение курса. В финале собираете контур наблюдаемости для микросервисного приложения, который запускается из репозитория одной командой, и разбираете подброшенный инцидент от алерта до первопричины в отчёте
rca.md.Для кого: администраторы, которые растут в DevOps или SRE, и DevOps-инженеры.
Что нужно для прохождения: знания Linux в консоли, Docker Compose, основы сетей и первый опыт с Kubernetes: kubectl, Deployment, Service.
До 20 октября включительно скидка 5 000 ₽.
↘️ на практикум
↘️ на практикум+тренажеры
