Kurs · Schulung · Workshop
Monitoring und Observability mit Prometheus und Grafana
Lerne, wie du mit Prometheus und Grafana Anwendungen und Systeme praxisnah überwachen, analysieren und visualisieren kannst – inkl. Alerting, SLOs und Kubernetes-Best Practices.
Ein zweitägiger Intensivkurs, der sich auf das Monitoring und die Observability von Anwendungen mit Prometheus und die Visualisierung von Metriken mit Grafana konzentriert. Die Teilnehmenden erlernen die Installation, Konfiguration und den effektiven Einsatz von Prometheus zur Überwachung von Anwendungen sowie die Erstellung aussagekräftiger Dashboards mit Grafana in einem Kubernetes-Umfeld – um Stabilität und Performance sicherzustellen. Wir behandeln **Service Discovery, Recording Rules, PromQL, Alerting (Alertmanager & Grafana Alerting), SLO/SLA-Tracking, Histogramme/Exemplars**, sowie **HA & Langzeit-Storage** (Thanos/Cortex/Mimir) und **Security/Costs/Retention**.
Stimmen unserer Teilnehmer:innen
Great training with exercises that were immediately relevant to my daily work. The training environment was easy to set up and felt almost like our prod environment!
Application Developer
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Leiter IT Entwicklung Platform & Services
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Inhalt
Prometheus ist ein leistungsstarkes Open-Source-Monitoring- und Alerting-System, das speziell für moderne, verteilte und containerisierte Anwendungen entwickelt wurde. In diesem Kurs zeigen wir, wie du Prometheus mit Grafana effektiv nutzt, um den Zustand deiner Anwendungen zu überwachen, Performance-Probleme zu erkennen und die Qualität deiner Software sicherzustellen.
Kursthemen (mit Praxisfokus):
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Einführung & Architektur
- Prometheus Datenmodell (Labels/Time Series), Pull-Modell, TSDB
- Komponenten: Prometheus, Exporter, Alertmanager, Pushgateway (Wann sinnvoll?)
- Deployment-Varianten: Standalone, Prometheus Operator, kube-prometheus-stack (Helm)
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Installation & Konfiguration
- Prometheus in Kubernetes (Helm/Operator) und via Docker/Compose
- Service Discovery (Kubernetes, EC2, Consul) und Relabeling-Patterns
- Scrape-Konfiguration, Jobs/Targets, Schemas für Multi-Cluster/Namespaces
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Instrumentierung & Exporter
- Best Practices in Applikationen (Counter/Gauge/Histogram/Summary)
- Histogramme & Exemplars für Latenz-Analyse und Tracing-Korrelation
- Wichtige Exporter: node_exporter, kube-state-metrics, cAdvisor, blackbox_exporter, postgres/mysql/redis Exporter
- OpenTelemetry Brücke (OTel Collector → Prometheus)
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PromQL & Recording Rules
- Abfrage-Grundlagen und Operatoren, Label-Matching, Joins
- Rate/irate, Histogramm-Quantile, Berechnung von Apdex/Latenz-Buckets
- Recording Rules und Rule Groups: Performance und Wiederverwendung
- SLO/SLA-Metriken: Error Budget, Availability & Latenz
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Visualisierung mit Grafana
- Datenquelle konfigurieren, Time Range, Transformations
- Dashboard-Design: Panels, Variables, Templating, Re-Use (Library Panels)
- Exemplars in Grafana, Drill-down, Annotations
- Best Practices: Dashboard-Patterns für SRE, Infra & App Monitoring
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Alerting
- Alerting-Regeln in Prometheus, Vorlagen & Severity-Design
- Alertmanager: Routing, Inhibition, Silence, Receivers (E-Mail, Slack, PagerDuty)
- Grafana Alerting: Wann Grafana-Alerts? Harmonisierung mit Alertmanager
- Runbooks & Annotationen: Vom Alert zur Aktion
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Betrieb, Skalierung & Zuverlässigkeit
- Retention & TSDB-Tuning, WAL/Compaction, Ressourcenbedarf
- High Availability: Sharding/HA-Paare, Thanos/Cortex/Mimir für Langzeit-Storage & Querien über mehrere Prometheus-Instanzen
- Föderation vs. Remote Write/Read, Multicluster-Strategien
- Self-Monitoring von Prometheus/Grafana; Watchdog Alerts
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Security & Compliance
- TLS, AuthN/Z (Reverse Proxy, OAuth-Proxy), Netzwerkgrenzen
- Multi-Tenancy-Ansätze (Mimir/Cortex), Mandanten-Trennung via Labels/Namespaces
- DSGVO/PII-Sensitivität: Was nicht in Metriken gehört
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Kostenkontrolle & Kardinalität
- Kardinalitäts-Fallen erkennen (Label-Explosion), Kardinalitäts-Checks
- Metrik-Hygiene: Naming, Labeling, Scrape-Intervalle, Downsampling/Recording
- Speicherkosten vs. Auflösung vs. Retention: Leitplanken
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Troubleshooting & Patterns
- Langsame Queries debuggen, PromQL-Optimierung
- Exporter/Target-Probleme, Scrape Errors, Stale Series
- Dashboards für Incident Response (Golden Signals, RED/USE)
Hands-on Labs (Beispiele):
- Lab 1: Deployment via Helm (kube-prometheus-stack), Zugriff & Security
- Lab 2: Service Discovery & Relabeling – nur gewünschte Targets scrapen
- Lab 3: PromQL-Übungen (Rates, Histogramme, Joins, Quantiles)
- Lab 4: Recording Rules für SLOs + SLI-Dashboards in Grafana
- Lab 5: Grafana Dashboards von Grund auf erstellen (Panel-Design, Variablen, Alerts)
- Lab 6: Application Metrics instrumentieren (Counter, Gauge, Histogram in Sample-App)
- Lab 7: Alerting-Setup (Prometheus Rules + Alertmanager Routing), Runbook-Linking
- Lab 8: Blackbox-Checks (HTTP/TCP/ICMP) + Incident-Dashboard
- Lab 9: Retention/Kardinalitätstuning, Self-Monitoring & Watchdog
- Lab 10: Thanos als Langzeit-Storage & HA-Querien
Die Übungen basieren auf Kubernetes und containerisierten Anwendungen.
Der effektive Kursinhalt kann, abhängig von Trainer, Durchführung, Dauer und Konstellation der Teilnehmer:innen, von obigen Angaben abweichen.
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Mehr über Prometheus & Grafana
Prometheus nutzt ein dimensionales Datenmodell (Labels) und das Pull-Scraping mit integrierter **Service Discovery**. **PromQL** erlaubt flexible Abfragen, **Recording Rules** beschleunigen Standardmetriken und **Alertmanager** steuert Benachrichtigungen. **Grafana** visualisiert Metriken, unterstützt **Exemplars** und Dashboards für SRE-Patterns. Für **Langzeit-Storage & HA** kommen oft **Thanos/Cortex/Mimir** zum Einsatz.Weitere Ressourcen:
Geschichte
Prometheus wurde 2012 bei SoundCloud gestartet und 2016 als zweites CNCF-Projekt nach Kubernetes aufgenommen. Seitdem hat es sich – in Kombination mit Grafana – zum De-facto-Standard für Metrics-basiertes Monitoring und SRE-getriebene Observability entwickelt. Das Ökosystem (Operator, Thanos/Mimir/Cortex, OpenTelemetry-Integration) wächst kontinuierlich weiter.