Formation Observabilité

Programme de notre formation Observability 

Introduction à l’observabilité

• La définition de l’observabilité
• Ses différentes applications
• L’importance de l’observabilité au 21ème siècle
• L’observabilité dans le domaine du DevOps, du Cloud et du SRE
• Pourquoi les métriques et la surveillance ne suffisent-elles pas
• Les limites du débogage classique
• Débugger grâce à l’observabilité

Tour d’horizon des technologies basées sur l’observabilité

• Dynatrace
• APM
• New Relic
• Datadog
• Solarwinds

Observability vs Surveillance

• Comment les données de surveillance sont utilisées
• Débugger avec les métriques ou avec l’observabilité
• Comportements de dépannage lors de l’utilisation de tableaux de bord
• Les limites du monitoring
• Pourquoi utiliser l’observabilité ?
• Quand utiliser ces méthodes ?
• Comment les utiliser ensemble ?

Les évènements

• L’utilisation des événements structurés
• Débugger des événements structurés
• Propriétés des événements qui sont utiles pour débugger
• Les propriétés utiles d’un évènement
• Les limites de la métrique comme élément de base
• Les limites des données non structurées en tant que bloc de construction
• Le distributed tracing
• Les composants du traçage
• Créer des traces grâce aux évènements
• Ajout de champs personnalisés dans les espaces de suivi
• Assemblage d’événements dans les traces

Gestion de projet en Observability-Driven Development

• Présentation du cycle de développement
• Comment introduire le changement
• Établir les principales menaces
• Acheter plutôt que créer
• Veille pour améliorer de l’existant
• Amélioration continue avec les tests
• Savoir où débugger
• Les objectifs au niveau du service
• Gérer le nombre d’alertes avec les SLO
• Analyser correctement l’expérience utilisateur

L’échantillonnage

• Quand échantillonner ?
• Différentes approches de l’échantillonnage
• Les bonnes pratiques pour l’échantillonnage
• Déterminer le taux d’échantillonnage
• L’échantillonnage pour le trafic
• L’échantillonnage pour les évènements
• L’échantillonnage dynamique
• Échantillonnage à taux fixe/à taux cible
• Transformer les stratégies d’échantillonnage en code

Utilisation de données d’observabilité pour modéliser des ALS exploitables

• Définir le temps comme une fenêtre glissante
• Modèles de prévision
• Créer une alerte prédictive
• La fenêtre lookahead
• La fenêtre de la ligne de base
• Agir sur les alertes de combustion des SLO
• Données d’observabilité pour les SLO par rapport aux données de séries chronologiques

Le modèle de maturité de l’observabilité (OMM)

• L’importance d’un modèle de maturité
• La résilience pour répondre aux failles du système
• Délivrer un code de haute qualité
• Livrer régulièrement
• Comprendre le comportement des utilisateurs