👨‍💻DEV [Виталий Лихачев] [Balun.Courses] Observability, как в BigTech. Тариф Стандарт (2025)

[Odyvanchik]

[Виталий Лихачев] [Balun.Courses] Observability, как в BigTech. Тариф Стандарт (2025)

Слив курса Observability, как в BigTech [Тариф Стандарт] [Balun.Courses] [Виталий Лихачев]

Глубокий курс о том, как поставлять логи, метрики, трейсы, делать информативные дашборды, быстро устранять инциденты и правильно интерпретировать данные

Вопросы, на которые ответит курс:

* Как правильно строить дашборды, алерты и как интерпретировать данные на уровне Senior’ов и TeamLead'ов

* Как строить полезные метрики, которые не расходуют лишние ресурсы на хранение

* Как писать логи, в которых потом легко разобраться

* Как правильно оценить нагрузку для новой фичи или сервиса и уменьшить количество инцидентов

* Как найти причину инцидента за пару минут и всегда держать руку на пульсе

* Как с помощью Observability экономить деньги работодателю, показывать бизнес-метрики и повышать себе ЗП на perfomance review

За 2,5 месяца изучаем best practices, которые используют в BigTech

Глубоко изучишь основы и лучшие практики Observability: метрики, логи, трейсы и многое другое

Научишься инструментировать любые сервисы для достижения хорошего observability

Научишься эксплуатировать сервисы: настройка, масштабирование и оптимизация инфраструктуры для сбора метрик, настройка хранилищ и систем алертинга

Построишь эффективные и не перегруженные дашборды для мониторинга состояния системы и приложений

Научишься управлять стабильностью системы и предсказывать ее поведение

Изучишь все плюсы и минусы Prometheus, Grafana Loki, Jaeger и поймешь, что и когда нужно использовать

Программа курса:

* Урок 1. Введение в Observability

* Урок 2. Метрики: основные концепции и работа с ними

* Урок 3. Хранилища метрик и их выбор

* Урок 4. Визуализация и управление метриками

* Урок 5. Логирование и структурированные логи

* Урок 6. Трейсинг

* Урок 7. Оптимизация наблюдаемости и оптимизация сервисов

* Урок 8. Управление алертингом

* Урок 9. Использование метрик для управления поведением приложения

* Урок 10. Observability как часть SRE — практики и проблемы эксплуатации

* Урок 11. Стратегии для больших систем

Спойлер:
Программа подробно:

Урок 1
Введение в Observability

Теория:

• Что такое Observability: основные аспекты (метрики, логи, трейсы, профили).

• Зачем нужна наблюдаемость для микросервисов.

• Структурные отличия observability для монолитов и микросервисов.

• Инструменты Observability: обзор (Prometheus, Graphite, Grafana, Grafana Alloy, Grafana Pyroscope, Grafana Tempo, OpenTelemetry, Loki, Jaeger, Clickhouse).

Практика:

• Настройка базового проекта на Go.

• Интеграция базового мониторинга с Prometheus и с push gateway.

• Интеграция с graphite

• Интеграция с Loki

• Примеры использования инструментов observability

• Пример сбора runtime-метрик golang приложения.

Урок 2
Метрики: основные концепции и работа с ними

Теория:

• Разные подходы к работе с метриками: push vs pull.

• Архитектура Prometheus.

• Кардинальность метрик: что это и почему важно.

• Влияние системы сбора метрик на производительность.

• Эффективное именование метрик

• Разница бизнес метрик и технических метрик

• Влияние метрик на принятие бизнес решений

Практика:

• Создание и экспорт пользовательских метрик: счетчики, гистограммы, таймеры, скаляры (gauges), summaries.

• Анализ влияния высокой кардинальности на производительность.

Урок 3
Хранилища метрик и их выбор

Теория:

• Особенности архитектуры хранилищ метрик (Prometheus TSDB, VictoriaMetrics, Thanos, Graphite, Clickhouse).

• Выбор хранилища в зависимости от нагрузки и объемов данных.

• Проблемы хранения большого объема данных: retention, агрегация, компрессия.

Практика:

• Оптимизация сбора метрик prometheus с тяжелых endpoints

• Антипаттерны реализации /metrics в связке с prometheus

• Настройка локального Prometheus в связке с VictoriaMetrics и удаленного хранилища.

• Использование graphite.

• Импорт/Экспорт метрик.

• Сравнение производительности при использовании разных хранилищ.

Урок 4
Визуализация и управление метриками

Теория:

• Лучшие практики построения дашбордов.

• Антипаттерны построения дашбордов.

• Типы графиков и их применение: временные ряды, heatmap, гистограммы, gauges, etc.

• Как избежать перегруженных дашбордов.

• 4 Golden Signals и их значение для мониторинга.

• RED/USE методы построения дашбордов

Практика:

• Управление метриками: агрегация, квантили, экспоненциальное скользящее среднее.

• Создание дашбордов в Grafana для анализа Golden Signals.

• Практическое задание: построить дашборд для микросервиса.

• Продвинутая настройка grafana: версионирование дашбордов, интеграция с несколькими

—————————————————————————

🔗 Продажник:

📥 СКАЧАТЬ КУРС:

Для просмотра содержимого вам необходимо Войти или Зарегистрироваться.

🔐 Хотите получить доступ?

Чтобы увидеть скрытые ссылки и ставить лайки, активируйте VIP-статус.

💎 ПОЛУЧИТЬ ДОСТУП Наш Telegram канал