PrometheusとGrafanaを使用したKubernetesの監視のトレーニングコース

本講座は日本にて開催されるインストラクター主導の研修で、GrafanaおよびPrometheusを活用してアラート設定や自動化処理のスキルをさらに向上させたい上級レベルのDevOpsエンジニアやSRE担当者向けです。

講義終了時には、受講者は以下のことが可能となります：

• Prometheusにおいて高度なアラートルールを作成・管理する
• Webhookを用いてPrometheus Alertmanagerと外部ツールを連携させる
• 迅速な問題解決のため、アラート発生時の自動応答処理を実装する
• Grafanaを用いてアラート情報を効果的に可視化・管理する

本インストラクター主導のライブ研修日本では、GrafanaおよびPrometheusを活用して実効性の高いダッシュボード構築やモニタリング体制改善を目指す中級レベルのDevOpsエンジニアおよびSRE担当者向けに行われます。

研修終了時点で受講者は以下の能力を習得します：

• 効果的なダッシュボード設計のベストプラクティスを理解する
• Grafanaの高度な機能を駆使したダッシュボード要素の作成と設定を行う
• テンプレート機能を用いて動的かつ再利用性の高いダッシュボードを実現する
• アラート仕組みを導入し、運用面での認識度や対応力を向上させる

この講師主導の実践研修（日本にて開催、オンラインまたは現地開催）は、PrometheusおよびGrafanaを用いてカスタムメトリクスを効果的にエクスポート・監視するためにアプリケーションにインストルメンテーションを行いたい中級レベルの開発者やDevOpsエンジニア向けです。

研修の終了時点で受講者は以下の能力を習得できます：

• アプリケーション監視におけるカスタムメトリクスの重要性を理解する。
  
• Prometheus用にカスタムメトリクスをエクスポートするためにアプリケーションにインストルメンテーションを行う。
  
• Grafanaでカスタムメトリクスを可視化するためのダッシュボードを作成・設定する。
  
• 開発ライフサイクル全体に監視機能を組み込む際のベストプラクティスを実践できる。
  

この講師主導のライブトレーニングは日本（オンラインまたは対面）にて実施され、GrafanaとPrometheusの基礎を学びたい初心者レベルのIT専門家やDevOps担当者の方々が対象となります。

本トレーニングを修了すると、受講者は以下のことができるようになります：

• GrafanaとPrometheusの目的や主要機能を理解する。
  
• Linux環境上にGrafanaおよびPrometheusをインストール・設定する。
  
• Grafanaで基本的なデータソースやダッシュボードを作成する。
  
• Prometheusを活用してシステムのメトリクスを監視し、データを可視化する。
  

この講師主導型のライブトレーニング（日本にて、オンラインまたは対面）は、GrafanaとPrometheusを用いてクラウド環境における可観測性を高めたい中級レベルのクラウドエンジニアやDevOpsエンジニア向けです。

本トレーニングの終了時には、受講者は以下のことができるようになります：

• GrafanaおよびPrometheusをクラウドプラットフォームと統合することの利点を理解する。
• クラウド上のリソース監視用にPrometheusを設定する。
• クラウドサービスの指標を可視化するためにGrafanaを構成する。
• 監視機能の拡張性向上に向け、クラウドネイティブなツールや統合機能を活用する。

GrafanaおよびPrometheusは、ITインフラやアプリケーションのメトリクスをリアルタイムで監視・可視化し、アラートを発行するための業界標準ツールです。

本講座はインストラクター主導のライブ研修（オンラインまたは対面）で、GrafanaとPrometheusならびに複数のデータソースを統合し、分散システム全体において実用的な可視化やアラート機能を構築したい中級者から上級者レベルのIT専門家向けです。

研修を終了する頃には、受講生は以下のスキルを習得できるようになります：

• 本番環境に適した形でGrafanaおよびPrometheusをインストール・設定する
• SQLやElasticsearch、InfluxDB、クラウドAPIなど多様なデータソースと連携させる
• 変数機能やテンプレート処理、データ変換機能を活用して高度なダッシュボードを作成しアラート設定も行う
• データモデリングのベストプラクティス、パフォーマンスチューニング、ユーザー権限管理の方法を理解する

講座形式

• 対話型の講義およびディスカッションを行う
• 豊富な演習と実践課題を用意している
• リアル環境でのハンズオン実装が可能

カスタマイズオプション

• 本講座の内容をご要望に合わせて調整したい場合は、別途お問い合わせください。

この講師主導の実践的研修日本（オンラインまたは会場にて開催）は、Helmを用いてKubernetesアプリケーションのインストールや管理を効率化したいエンジニア向けに設計されています。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• Helmのインストールおよび設定を行うこと
• Kubernetesアプリケーションを再現可能な形で構築すること
• ​Helmチャートとしてアプリケーションを共有すること
• Helmチャート形式で提供されるサードパーティ製アプリケーションを実行すること
• Helmパッケージのリリース状況を管理すること

この講義形式の実践トレーニング 日本（オンラインまたは対面）は、GrafanaおよびPrometheusを使って基本的なモニタリングスキルを身につけたい初心者レベルのシステム管理者やDevOpsエンジニア向けに設計されています。

本トレーニングを修了すれば、受講者は以下のことができるようになります：

• IT環境におけるモニタリングの目的と重要性を理解する。
• 基本的な監視作業に必要となるGrafanaおよびPrometheusのインストール・設定方法を習得する。
• システムパフォーマンスを可視化するための簡単なダッシュボードやアラートを作成できる。
• システムの可用性およびパフォーマンスをモニタリングする際のベストプラクティスを適用できる。

日本（オンラインまたはオンサイト）で開催される本講座は、初心者から中級レベルのソフトウェア開発者やDevOps担当者の方々を対象としています。Minikubeを用いてローカルにKubernetes環境を構築・管理する方法を学びたい方にお勧めです。

受講後には、以下のことができるようになります：

• 自分のPCにMinikubeをインストールし設定する
• Kubernetesの基本概念およびアーキテクチャを理解する
• kubectlやMinikubeダッシュボードを用いてコンテナのデプロイと管理を行う
• Kubernetes向けの永続ストレージやネットワーク環境を構築する
• アプリケーションの開発・テスト・デバッグにMinikubeを活用する

日本（オンラインまたは会場開催）にて実施される本講座は、Minikubeを開発ワークフローの一部として活用したい中級レベルの開発者やDevOpsエンジニア向けです。

受講完了後には以下のスキルが身につきます：

• Minikubeを使ってローカル環境にKubernetes環境を構築・管理する
• Minikube上でアプリケーションをデプロイし、管理およびトラブルシューティングする方法を習得する
• CI/CDパイプラインへMinikubeを統合する手法を理解する
• 高度な機能活用により開発フローを最適化できる
• ローカルでのKubernetes開発に関するベストプラクティスが実践可能になる

本インストラクター主導の実践研修 日本（オンラインまたは会場開催）は、Prometheusを用いてシステムやアプリケーションを監視したいと考えているシステム管理者およびDevOpsエンジニア向けです。特にクラウド環境で動作する高機能なマイクロサービス群の管理にも最適な内容となっています。

研修終了時点では、受講者は以下のことができるようになります：

• Prometheusのインストールおよび設定を行う
• Prometheusの機能、アーキテクチャ、基本概念を理解する
• PromQLを用いてデータのクエリ処理を行う方法を習得する
• Grafanaを使用して可視化用グラフやダッシュボードを作成する
• システム監視およびアラート設定ルールを構成する
• システムおよびアプリケーションのパフォーマンス分析・最適化を行う
• 安全な仕組みで外部エンドポイントや既存システムとの連携を実現する

本コースは、インストラクターによる 日本 にて実施されるオンラインまたは対面形式のトレーニングで、大規模環境向けに Prometheus および Grafana を効果的に管理・拡張したい上級レベルの DevOps エンジニアや SRE を対象としています。

本トレーニングの修了後、受講者は以下の能力を身につけることができます：

• 大規模かつ分散型環境向けに Prometheus および Grafana のアーキテクチャを設計する
• 高トラフィックシステム向けに Prometheus のパフォーマンスを最適化する
• 大容量データセットや複雑な可視化ニーズに対応できるよう Grafana を設定する
• 高度なトラブルシューティングおよびスケーラビリティ戦略を実装する