Exploitants, architectes BigData, chefs de projet et toute personne souhaitant mettre en oeuvre un système de supervision d'une ferme BigData.
Connaître les outils et mécanismes permettant de superviser des fermes BigData. Identifier les critères de choix.
Connaissance générale des systèmes d'informations et des bases de données.
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| Supervision : définitions |
Durée : 1h30
Méthodes pédagogiques : exposé/échanges
Matériels et moyens : video-projecteur en présentiel, tableau partagé en classe virtuelle | Les objectifs de la supervision, les techniques disponibles. La supervision d'une ferme BigData.
Objets supervisés. Les services et ressources. Protocoles d'accès. Exporteurs distribués de données.
Définition des ressources à surveiller. Journaux et métriques.
Application aux fermes BigData : Hadoop, Cassandra, HBase, MongoDB
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| Mise en oeuvre |
Durée : 1h30
Méthodes pédagogiques : exposé/échanges
Matériels et moyens : video-projecteur en présentiel, tableau partagé en classe virtuelle | Besoin de base de données avec agents distribués, de stockage temporel (timeseriesDB)
Produits : Prometheus, InfluxDB, Loki, ElasticSearch.
Présentation, architectures.
Les sur-couches : Kibana, Grafana.
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| Présentation d'InfluxDB |
Durée : 3h
Méthodes pédagogiques : alternance de théorie et de travaux pratiques
Matériels et moyens : vidéo-projecteur en présentiel, tableau partagé en classe virtuelle, infrastructure distribuée serveurs Linux | Présentation, structure, évolution, installation
Bucket, token, organisation
Plugin Telegraf, architecture
Langage InfluxQL, Flux et compatibilité SQL
Atelier: Démonstration avec InfluxDB3, Jolokia2 et Cassandra.
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| Protocole JMX |
Durée : 1h30
Méthodes pédagogiques : exposé/échanges
Matériels et moyens : video-projecteur en présentiel, tableau partagé en classe virtuelle | Principe des accès JMX. MBeans. Visualisation avec jconsole.
Suivi des performances Cassandra : débit d'entrées/sorties, charges, volumes de données, tables, ...
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| Présentation de Prometheus |
Durée : 4h30
Méthodes pédagogiques : alternance de théorie et de travaux pratiques
Matériels et moyens : vidéo-projecteur en présentiel, tableau partagé en classe virtuelle, infrastructure distribuée serveurs Linux | Installation et configuration de base
Définition des ressources supervisées, des intervalles de collecte
Types de mesures : compteurs, jauges, histogrammes, résumés.
Notions d'instances, de jobs.
Démarrage du serveur Prometheus
Premiers pas dans la console web et l'interface graphique.
Node Exporter. JMX Exporteur. Autres exporteurs.
Le langage PromQL
Atelier: Supervision d'un serveur avec Node exporter.
Configuration des agents sur les noeuds de calculs. Agrégation des données JMX. Expressions régulières.
Requêtage. Visualisation des données.
Comparaison avec InfluxDB.
Atelier: Supervision de Cassandra avec JMX exporter.
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| Exploration et visualisation des données avec Grafana |
Durée : 3h
Méthodes pédagogiques : alternance de théorie et de travaux pratiques
Matériels et moyens : vidéo-projecteur en présentiel, tableau partagé en classe virtuelle, infrastructure distribuée serveurs Linux | Mise en oeuvre. Installation, configuration.
Pose de filtres sur Prometheus et remontée des données.
Etude des différents types de graphiques disponibles.
Agrégation de données. Appairage des données entre Prometheus et Grafana.
Visualisation et sauvegarde de graphiques,
création de tableaux de bord à partir des graphiques.
Atelier: Création d'un tableau de bord complet de supervision des écritures dans Cassandra.
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| Présentation de Loki |
Durée : 2h30
Méthodes pédagogiques : alternance de théorie et de travaux pratiques
Matériels et moyens : vidéo-projecteur en présentiel, tableau partagé en classe virtuelle, infrastructure distribuée serveurs Linux | Principe, architecture.
Installation monolithique et évolutive simple. Configuration.
Utilisation de Promtail et Alloy. Configuration.
Le langage LogQL.
Atelier: Supervision des logs Cassandra avec Grafana, mise en place d'un tableau de bord de suivi des logs.
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| Présentation de la pile Elastic |
Durée : 4h
Méthodes pédagogiques : alternance de théorie et de travaux pratiques
Matériels et moyens : vidéo-projecteur en présentiel, tableau partagé en classe virtuelle, infrastructure distribuée serveurs Linux | Architectures, paramétrages.
Dimensionnement du cluster Elasticsearch.
Installation, configuration du mapping avec Elasticsearch.
Mapping automatique ou manuel.
Injection des données avec Filebeat, Metricbeat. Agents Elastic intégrés.
Atelier: Supervision de Cassandra avec Elasticsearch et différentes méthodes d'ingestion des logs et des métriques.
Configuration des index. Les Dataview.
Exploration des données, création de graphiques, de tableaux de bord avec Kibana.
Atelier: Supervision de MongoDB avec Elasticsearch, les agents Beats et Kibana.
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