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コース概要

大規模監視の基礎知識

  • 高トラフィック環境における監視課題
  • Prometheus および Grafana のスケーリング戦略
  • 分散型システム向けアーキテクチャ設計上の留意点

Prometheus のスケーリング手法

  • ​シェーディング環境における Prometheus の構築方法
  • 大規模システム向けに Prometheus 連携機能を活用する手法
  • Prometheus ストレージの最適化実践例

大規模環境向け Grafana の最適化技術

  • 大量データ処理に対応した Grafana 設定方法
  • ​ダッシュボードのパフォーマンス向上および読み込み速度改善手法
  • 複雑な可視化処理におけるベストプラクティス

Prometheus および Grafana による分散監視の実装法

  • 分散トレーシングツールとの連携手法
  • Kubernetes環境におけるマイクロサービスの監視技術
  • 高度なアラート設定および通知戦略の構築法

高可用性の実現手法

  • Prometheus および Grafana の冗長化環境設定法
  • 監視システム向けフェイルオーバー戦略の設計手法
  • データ整合性と信頼性を確保するための措置法

トラブルシューティングおよびデバッグ手法

  • パフォーマンスボトルネックの特定と解決策導出法
  • PromQLクエリやダッシュボード設定内容のデバッグ手順
  • 大規模監視環境における典型的な問題点と対策法

高度な統合機能の活用法

  • Prometheus および Grafana を外部データベースと連携させる方法
  • 機能拡張用にGrafanaプラグインを活用する手法
  • サードパーティツールを導入し監視範囲を広げる戦略例

まとめおよび今後の取り組み方向性

要求

  • Prometheus および Grafana の基礎知識を十分に理解していること
  • Linuxシステム管理の実務経験があること
  • 分散型システムアーキテクチャに関する知識があること

対象者

  • DevOps エンジニア
  • サイトリライアビリティエンジニア(SRE)
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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