大規模環境でのPrometheusとGrafanaのスケーリングと最適化のトレーニングコース

このインストラクター主導のライブトレーニングは、日本（オンラインまたはオンサイト）で行われ、高度なアラーティングと自動化スキルをGrafanaおよびPrometheusで向上させたい中上級レベルのDevOpsエンジニアおよびSREプロフェッショナル向けです。

このトレーニング終了後、参加者は以下のことをできるようになります：

• Prometheusで高度なアラートルールの作成と管理
• ウェブフックを使用してPrometheus Alertmanagerを外部ツールと統合する
• アラートへの自動応答により、問題の解決を迅速化する
• Grafanaを使用してアラートを効果的に可視化および管理する

この講師主導のライブトレーニングは、日本（オンラインまたはオンサイト）で実施され、中級レベルのDevOpsおよびSREプロフェッショナル向けです。GrafanaとPrometheusを使用してインパクトのあるダッシュボードを作成し、監視プラクティスを最適化したい方におすすめです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 効果的なダッシュボードを設計するためのベストプラクティスを理解します。
• 高度なGrafanaダッシュボード要素を作成および構成します。
• Grafanaテンプレーティングを使用して、動的かつ再利用可能なダッシュボードを活用します。
• アラートメカニズムの実装により運用認識を向上させます。

この講師主導型のライブトレーニングは、日本（オンラインまたはオンサイト）で開催され、中級レベルの開発者と DevOps エンジニア向けです。Prometheus と Grafana を使用してカスタムメトリクスを効果的にエクスポートおよび監視する方法を学びます。

このトレーニングの終了時に、参加者は以下のことができます：

• カスタムメトリクスがアプリケーション監視における重要性を理解する。
• アプリケーションに Prometheus 用のカスタムメトリクスをエクスポートするためのインストゥルメンテーションを行う。
• Grafana でダッシュボードを作成し、カスタムメトリクスを可視化する方法を設定する。
• 開発ライフサイクルに監視を統合するためのベストプラクティスを適用する。

このインストラクター主導のライブトレーニングは、日本（オンサイトまたはリモート）で開催され、データアナリストを対象としています。Grafanaを使用してデータを監視および可視化する方法について学びます。

このトレーニングを終了すると、参加者は以下のことができるようになります：

• Grafanaでビジュアライゼーションを作成するために必要な開発環境のセットアップ。
• 高可用性のためにGrafanaを設定する方法。
• パネルとダッシュボードにデータをカスタマイズする方法。
• 軽快な読み込み速度のためにリバースプロキシの設定。

このインストラクター主導のライブトレーニングは、日本（オンラインまたはオンサイト）で開催され、高度なGrafana機能とコンポーネントを学び、活用したい中級レベルのデータアナリスト向けです。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• 高度なGrafana概念とコンポーネントの深い理解を獲得します。
• テンプレート変数と動的ダッシュボードを使用して、データ可視化を強化します。
• 高度なクエリにGrafana Query Languageを使用します。
• Grafanaのスケーリング、パフォーマンスの最適化、および高可用性の確保に関するベストプラクティスを学びます。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、初心者の IT プロフェッショナルや DevOps 専門家を対象としており、Grafana と Prometheus の基本を学ぶことを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下ができます：

• Grafana と Prometheus の目的と主な機能を理解する。
• Linux 環境に Grafana と Prometheus をインストールおよび設定する。
• Grafana で基本的なデータソースとダッシュボードをセットアップする。
• Prometheus を使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（オンラインまたはオンサイト）は、クラウドとDevOpsエンジニアの中級者を対象としており、GrafanaとPrometheusを使用してクラウドオブザーバビリティを向上させたい方向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は次のようなことができるようになります：

• GrafanaとPrometheusをクラウドプラットフォームに統合することの利点を理解する。
• クラウドベースのリソースの監視のためにPrometheusを設定する。
• クラウドサービスのメトリクスを可視化するためにGrafanaを構成する。
• 監視のスケーラビリティのためにクラウドネイティブツールと統合を利用する。

Grafana と Prometheus は、IT インフラストラクチャやアプリケーションのメトリクスをリアルタイムのダッシュボードと連携を通じて監視、可視化、アラートするための業界標準ツールです。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級者から上級者の IT プロフェッショナルを対象としており、Grafana を Prometheus および複数のデータソースと統合し、アクション可能な可視化やアラートを作成する方法を学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができます:

• Grafana と Prometheus の本番環境用のセットアップをインストールおよび構成します。
• SQL、Elasticsearch、InfluxDB、クラウド API などの複数のデータソースを統合します。
• 変数、テンプレート、変換、アラートを使用して高度なダッシュボードを作成します。
• データモデリング、パフォーマンスチューニング、ユーザー アクセス制御に関するベストプラクティスを適用します。

コースの形式

• 対話型の講義とディスカッション。
• 多くの演習と実践。
• ライブラボ環境での手順実装。

コースのカスタマイズ オプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングをご希望の場合、ご連絡ください。

このインストラクター主導のライブトレーニングは 日本（オンラインまたはオンサイト）で実施され、初級レベルのシステム管理者や DevOps エンジニアを対象としています。Grafana と Prometheus を使用した核心的な監視スキルを身に付けることを目指しています。

このトレーニング終了後、参加者は以下のことができるようになります：

• IT 環境での監視の目的と重要性を理解する。
• 基本的な監視タスクのために Grafana と Prometheus をインストールおよび構成する。
• システムのパフォーマンスを可視化するためのシンプルなダッシュボードとアラートを作成する。
• システムの可用性とパフォーマンスを監視する際のベストプラクティスを適用する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（日本オンラインまたはオンサイト）は、Kubernetesクラスターを監視するためのスキルを向上させたい上級レベルのKubernetes管理者およびDevOpsエンジニア向けです。

この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：

• Kubernetes監視用にPrometheusとGrafanaをセットアップする。
• ポッド、ノード、およびサービスの主要なメトリクスを監視する。
• クラスターの健全性とパフォーマンスを可視化するための動的なダッシュボードを作成する。
• 事前に対処できる問題解決のためのアラート戦略を実装する。
• Kubernetes環境での監視ソリューションのスケーリングに関するベストプラクティスを適用する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、システム管理者と開発者を対象としています。Kubernetes クラスターを Prometheus で監視する方法を学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができます：

• Prometheus をインストールおよび構成します。
• 動的なクラウド環境を監視します。
• Kubernetes クラスターについてより深い洞察を得ます。
• 正確で洞察力のあるアラートを設定します。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、システム管理者やDevOpsエンジニア向けです。Prometheusを使用して、クラウド環境で実行される高動的なマイクロサービスを通じて、ネイティブにシステムとアプリケーションを監視する方法を学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to できるようになります：

• Prometheusのインストールと設定を行う。
• Prometheusの機能、アーキテクチャ、および主要な概念を理解する。
• PromQLを使用してデータを照会する方法を学ぶ。
• Grafanaで可視化とダッシュボードを作成する。
• システム監視とアラートルールの設定を行う。
• システムとアプリケーションのパフォーマンスを分析し、最適化する。
• リモートエンドポイントや既存システムへの安全な統合を実現する。