PROMETHEUS GRAFANA PROMQL

EĞİTİM SÜRESİ

• Format 1
  • 1 Gün
  • Ders Süresi: 50 dakika
  • Eğitim Saati: 10:00 - 17:00

Eğitim formatında eğitimler 50 dakika + 10 dakika moladır. 12:00-13:00 saatleri arasında 1 saat yemek arası verilir. Günde toplam 6 saat eğitim verilir. 1 günlük formatta 6 saat eğitim verilmektedir.

Eğitimler uzaktan eğitim formatında tasarlanmıştır. Her eğitim için Teams linkleri gönderilir. Katılımcılar bu linklere girerek eğitimlere katılırlar. Ayrıca farklı remote çalışma araçları da eğitmen tarafından tüm katılımlara sunulur. Katılımcılar bu araçları kullanarak eğitimlere katılırlar.

Eğitim yapay zeka destekli kendi kendine öğrenme formasyonu ile tasarlanmıştır. Katılımcılar eğitim boyunca kendi kendine öğrenme formasyonu ile eğitimlere katılırlar. Bu eğitim formatı sayesinde tüm katılımcılar gelecek tüm yaşamlarında kendilerini güncellemeye devam edebilecekler ve her türlü sorunun karşısında çözüm bulabilecekleri yeteneklere sahip olacaklardır.

PROMETHEUS VE GRAFANA İLE PROMQL EĞİTİMİ

Prometheus: Modern İzleme ve Uyarı Sistemleri İçin Gelişmiş Bir Çözüm Günümüz dijital ortamında, sistemlerin ve uygulamaların sağlıklı bir şekilde çalışmasını sağlamak, her geçen gün daha da önemli hale gelmektedir. Prometheus, altyapı ve uygulamalar üzerindeki metrikleri izlemek için tasarlanmış güçlü ve ölçeklenebilir bir sistemdir. Mikro servis mimarileri ve bulut tabanlı uygulamalarla entegrasyonu sayesinde, Prometheus, dinamik ve karmaşık sistemlerin izlenmesinde kritik bir rol oynar. Grafana: Veri Görselleştirme ve Analiz İçin Güçlü Bir Araç Grafana, Prometheus ile birlikte kullanıldığında, kullanıcıların verileri anlamlı grafikler ve paneller halinde görselleştirmesine olanak tanır. Bu sayede, sistem performansınızı kolayca analiz edebilir ve potansiyel sorunları önceden tespit edebilirsiniz. Eğitimde, Grafana'nın sunduğu görselleştirme özelliklerini ve özelleştirilebilir dashboard oluşturma yeteneklerini de keşfedeceksiniz. PromQL: Metrik Sorgulama Dilinin Derinliklerine Dalın Prometheus, kullanıcıların izlenilen metrikleri sorgulamalarına olanak sağlayan bir dildir: PromQL. Bu eğitimde, PromQL'in temellerinden başlayarak, karmaşık sorgular oluşturma ve anahtar performans göstergelerini (KPI) izleme konularında derinlemesine bilgi edineceksiniz. Prometheus ve Grafana'nın birlikte kullanımıyla, sisteminizin performansını ve sağlık durumunu sürekli olarak izleyebilir, iş kararlarınızı veri ile destekleyebilirsiniz.

NEDEN PROMETHEUS?

• Açık Kaynak ve Esneklik: Prometheus, tamamen açık kaynaklı bir sistemdir ve böylece kullanıcılar, ihtiyaçlarına göre özelleştirmeler yapabilir. Geliştiriciler, sistemlerini yapılandırarak verimliliği artırabilir ve bağımsız bir izleme altyapısı oluşturabilir.
• Gelişmiş İzleme Özellikleri: Prometheus, zaman serisi verilerini toplama ve depolama konusundaki yetenekleriyle dikkat çeker. Kullanıcılar, uygulama ve altyapı metriklerini gerçek zamanlı olarak takip edebilir ve anlık uyarılar alarak sorunları hızlı bir şekilde çözebilir.
• Mikroservis Destekli Mimariler için İdeal: Prometheus, özellikle mikroservis mimarileri için tasarlanmıştır. Dinamik ve dağıtık sistemler için mükemmel bir uyum sağlayarak, hizmetlerin durumunu kolayca izlemeyi ve yönetmeyi mümkün kılar.
• Esnek Sorgulama Dili - PromQL: Prometheus, güçlü sorgulama dili PromQL ile metrik verilerini filtreleme, gruplama ve analiz etme olanağı sunar. Kullanıcılar, özel raporlar oluşturabilir ve karmaşık sorguları anında yürütme şansına sahip olur.
• Geniş Ekosistem ve Topluluk Desteği: Prometheus, zengin bir eklenti ve entegrasyon yelpazesine sahiptir. Kullanıcılar, Grafana gibi görselleştirme araçlarıyla performans verilerini analiz edebilir ve topluluk desteği sayesinde sürekli güncellemeler ve sistem iyileştirmelerinden faydalanabilir.

PROMETHEUS İLE KUBERNETES'TE SINIRLARI ZORLAYIN

Neden Prometheus ve Kubernetes?

• Otomatik İzleme: Kubernetes üzerinde çalışan uygulamaların metriklerini otomatik olarak toplayan Prometheus, sistem kaynaklarını dinamik olarak yönetir ve kritik verileri anlık olarak sunar.
• Yüksek Erişilebilirlik: Prometheus, sistem durumu hakkında sürekli güncellemeler sağlayarak, Kubernetes'in sunduğu otomatik yeniden başlatma ve hata toleransı özellikleriyle birleşerek kesintisiz bir izleme deneyimi sunar.
• Kolay Yönetim ve Entegrasyon: Prometheus, Kubernetes ile mükemmel şekilde entegre olma yeteneğine sahiptir; bu sayede, metriklerinizi toplamak ve analiz etmek için gereken araçları hızlıca yönetebilirsiniz.
• Esnek Sorgulama ve Görselleştirme: Prometheus'un güçlü sorgulama dili PromQL, kullanıcıların sistem verilerini derinlemesine analiz edebilmesine olanak tanırken Grafana gibi araçlarla görselleştirmeyi kolaylaştırır.

EĞİTİM İÇERİĞİ

1. Giriş: Prometheus ve Grafana'ya Genel Bakış

• Prometheus Nedir?
  • Açık kaynaklı bir izleme ve uyarı sistemidir.
  • Zaman serisi verilerini toplar ve sorgular.
  • Veritabanı yapısı ve işleyişi.
  • Prometheus'un temel bileşenleri: Prometheus Server, Prometheus Client Libraries, Exporters, Alertmanager.
• Grafana Nedir?
  • Açık kaynaklı bir veri görselleştirme platformudur.
  • Farklı veri kaynaklarından gelen verileri görselleştirir.
  • Grafana’nın temel bileşenleri: Dashboardlar, Panel Tipleri, Veri Kaynakları, Kullanıcı Yönetimi.

2. Prometheus Kurulumu ve Yapılandırması

• Prometheus Kurulumu
  • Prometheus'un sisteminize nasıl kurulacağı.
  • Konfigürasyon dosyası (prometheus.yml) hakkında açıklamalar.
  • Prometheus’un başlatılması ve durdurulması.
• Veri Toplama ve Exporters
  • Prometheus'un veri toplama şekli (pull method).
  • Node Exporter, cAdvisor, ve diğer popüler exporters kullanımı.
  • Metricler: HTTP, CPU, bellek, disk ve diğer sistem verileri.
• Prometheus Querying ve Metrics
  • Prometheus sorgulama dili olan PromQL.
  • Metric türleri: counter, gauge, histogram, summary.
  • PromQL kullanarak temel sorgular.

3. Grafana Kurulumu ve Yapılandırması

• Grafana Kurulumu
  • Grafana'nın kurulumu ve yapılandırılması.
  • Grafana’ya giriş yapma ve temel ayarlamalar.
• Veri Kaynakları ve Bağlantı
  • Prometheus'u veri kaynağı olarak Grafana'ya ekleme.
  • Diğer veri kaynakları ile entegrasyon.
• Dashboardlar ve Panel Oluşturma
  • Grafana dashboardlarının oluşturulması ve yapılandırılması.
  • Panel türleri: grafikler, tablolar, metin panelleri.
  • Sorgu kullanarak veri görselleştirme.

4. İzleme ve Uyarılar

• Uyarılar Oluşturma (Alerting)
  • Prometheus üzerinde alarm kuralları oluşturmak.
  • Alertmanager kullanımı: Alarm iletilerinin yönetimi ve iletilmesi.
  • Uyarıların Grafana ile entegrasyonu.
• Dashboard ile İzleme
  • Uygulamalar ve sistemler için dashboardlar oluşturma.
  • Zaman serisi verilerinin görselleştirilmesi.
  • Kullanıcı dostu grafikler ve metrikler.

5. İleri Seviye Konular

• Grafana’daki Gelişmiş Özellikler
  • Kullanıcılar ve organizasyonlar.
  • Dashboard paylaşımı ve erişim kontrolleri.
  • Grafana'nın API ile entegrasyonu.
• Prometheus'un İleri Seviye Konfigürasyonları
  • Veritabanı optimizasyonu ve uzun süreli veri depolama.
  • Prometheus’un farklı veri kaynakları ile entegrasyonu (Kubernetes, Docker, vs.).
• Mikroservis İzleme ve Prometheus
  • Kubernetes ile Prometheus entegrasyonu.
  • Mikroservis mimarisindeki metriklerin izlenmesi.
  • Service discovery.

6. PromQL

6.1. Giriş

• PromQL Nedir?
• PromQL’in Kullanım Alanları
• Prometheus ve PromQL İlişkisi

6.2. PromQL Temelleri

• Zaman Serisi Verisi Nedir?
• PromQL Sözdizimi
• Etiketler (Labels) ve Ölçümler (Metrics)
• Prometheus Veri Modeli

6.3. Veri Seçimi

• Anlık (Instant) ve Aralık (Range) Sorguları
• Label Selector Kullanımı
• Örnek Sorgular:
  • http_requests_total
  • http_requests_total{method="GET"}
  • http_requests_total{method!="POST"}

6.4. Fonksiyonlar ve Operatörler

• Temel Matematiksel Operatörler (+, -, *, /)
• Karşılaştırma Operatörleri (==, !=, >, <, >=, <=)
• Mantıksal Operatörler (and, or, unless)
• Aggregation Fonksiyonları:
  • sum(), avg(), min(), max(), count(), stddev(), stdvar()
• Rate ve İlgili Fonksiyonlar:
  • rate(), irate(), increase()

6.5. Gelişmiş Kullanım Senaryoları

• group() ile Grup Bazlı Analiz
• Histogram ve Quantile Kullanımı (histogram_quantile)
• delta(), deriv(), predict_linear() ile Trend Analizi

6.6. PromQL ile Alerting

• Threshold Bazlı Uyarılar
• Anomali Tespiti için PromQL Kullanımı
• Alertmanager Entegrasyonu

6.7. Performans Optimizasyonu

• Verimli Sorgular Yazma
• Hata Ayıklama ve Test Teknikleri

6.8. Pratik Uygulamalar

• Gerçek Dünya Örnekleri ile Çalışmalar
• Hands-on Prometheus ve PromQL Laboratuvarı

PROMETHEUS, GRAFANA VE PROMQL EĞİTİM YÖNTEMİ

• Teorik Bilgi: Prometheus'un mimarisi, veri toplama yöntemleri, Grafana'nın görselleştirme olanakları ve PromQL'in sorgulama yapısı hakkında kapsamlı anlatımlar.
• Uygulamalı Örnekler: Gerçek izleme senaryoları üzerinden veri toplama, grafik oluşturma ve uyarı sistemleri kurma çalışmaları.
• Etkileşimli Tartışmalar: Katılımcıların Prometheus, Grafana ve PromQL ile ilgili sorularını yöneltebileceği, canlı tartışmaların yapılacağı interaktif oturumlar.
• Proje Tabanlı Öğrenme: Katılımcılar, öğrendiklerini uygulamalı bir izleme projesi üzerinde çalışarak pekiştirecekler.

HEDEF KİTLE

• Yazılım Geliştiriciler: Prometheus ve Grafana kullanarak uygulama performansını izlemek ve veri görselleştirmek isteyen profesyoneller.
• Veri Mühendisleri: İzleme sistemleri tasarlayıp verileri analiz etmek ve bu süreçte PromQL becerilerini geliştirmek isteyen mühendisler.
• DevOps Mühendisleri: Prometheus'u Kubernetes gibi altyapılara entegre ederek sürekli izleme ve otomatik uyarı sistemleri kurmak isteyen mühendisler.
• Sistem ve Altyapı Yöneticileri: Prometheus ve Grafana'nın bulut ve yerel sunucularda entegrasyonunu sağlamak isteyen yöneticiler.
• Güvenlik Uzmanları: İzleme ve uyarı sistemlerini kullanarak sistem güvenliğini artırmak isteyen uzmanlar.
• Veri Analisti ve Bilimciler: Prometheus ve Grafana ile veri analizi yaparak sistem performansı üzerinde derinlemesine içgörüler elde etmeyi hedefleyen veri bilimciler.
• IT Yöneticileri ve CTO'lar: Prometheus ve Grafana'yı kurumsal stratejilere entegre ederek performansa dayalı karar alma süreçlerini optimize etmek isteyen yöneticiler.

KATILIMCILARDAN BEKLENTİLERİMİZ

• Temel İzleme Bilgisi: Sistem izleme, log yönetimi ve veri analizi hakkında bilgi sahibi olmak.
• Prometheus ve Grafana'ya Giriş Seviyesinde Hakimiyet: Temel metrikler, grafik oluşturmada bilgi ve dashboard tasarımı konusunda aşinalık.
• Temel Sistem Yönetimi Bilgisi: Linux veya Windows işletim sistemlerinde temel seviyede yönetim bilgisi.
• Cloud ve Konteyner Teknolojilerine Aşinalık: Kubernetes, Docker gibi platformlar konusunda temel düzeyde bilgi sahibi olmak.
• Veri Güvenliği Farkındalığı: İzleme araçlarının güvenli kullanımı, yetkilendirme ve erişim kontrolü hakkında temel bilgi sahibi olmak.
• Aktif Katılım: Soru sormaya, tartışmalara katılmaya ve deneyimlerini paylaşmaya istekli olmak.
• Pratik Uygulama ve Deneyim: Gerçek izleme senaryolarında teorik bilgiyi pratiğe dönüştürme yetkinliği.
• Problem Çözme Yetenekleri: Karmaşık izleme ve veri sorunlarına analitik ve yaratıcı çözümler üretebilme yeteneği.
• Ekip Çalışması: İş birliği yaparak Prometheus ve Grafana tabanlı çözümler geliştirme ve optimize etme becerisi.
• Performans ve Ölçeklenebilirlik Bilinci: Büyük veri izleme ve yüksek performanslı sorgular hakkında temel bilgi sahibi olma.