Formation BIG DATA Supervision
Domaine : Data Science – Deep learning
DURÉE
3 jour(s)
Participants
coût
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LIEUx de formation
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PROGRAMME DE FORMATION
BIG DATA Supervision
Supervision : Définitions
Les objectifs de la supervision, les techniques disponibles (La supervision d’une ferme BigData)
Objets supervisés (Les services et ressources, Protocoles d’accès, Exporteurs distribués de données)
Définition des ressources à surveiller (Journaux et métriques)
Application aux fermes BigData (Hadoop, Cassandra, MongoDB)
Objets supervisés (Les services et ressources, Protocoles d’accès, Exporteurs distribués de données)
Définition des ressources à surveiller (Journaux et métriques)
Application aux fermes BigData (Hadoop, Cassandra, MongoDB)
Mise en œuvre
Besoin de base de données avec agents distribués, de stockage temporel (timeseriesDB)
Produits (Prometheus, Graphite, ElasticSearch)
Présentation, architectures
Les sur-couches (Kibana, Grafana)
Produits (Prometheus, Graphite, ElasticSearch)
Présentation, architectures
Les sur-couches (Kibana, Grafana)
JMX
Principe des accès JMX (Mbeans, Visualisation avec jconsole et jmsterm)
Suivi des performances cassandra (Débit d’entrées/sorties, charges, volumes de données, tables)
Suivi des performances cassandra (Débit d’entrées/sorties, charges, volumes de données, tables)
Prometheus
Installation et configuration de base
Définition des ressources supervisées, des intervalles de collecte
Démarrage du serveur Prometheus
Premiers pas dans la console web et l’interface graphique
Exporteur JMX / Exporteur mongodb
Démonstration avec Cassandra ou Hadoop/Hbase
Configuration des agents sur les nœuds de calculs
Agrégation des données JMX (Expressions régulières, Requêtage, Visualisation des données)
Définition des ressources supervisées, des intervalles de collecte
Démarrage du serveur Prometheus
Premiers pas dans la console web et l’interface graphique
Exporteur JMX / Exporteur mongodb
Démonstration avec Cassandra ou Hadoop/Hbase
Configuration des agents sur les nœuds de calculs
Agrégation des données JMX (Expressions régulières, Requêtage, Visualisation des données)
Graphite
Modèle de données et mesures
Format des données stockées, notion de timestamp
Types de mesures (Compteurs, jauges, histogrammes, résumés)
Identification des ressources supervisées (Notions d’instance, de jobs)
Démonstration avec Cassandra
Comparaison avec Prometheus
Format des données stockées, notion de timestamp
Types de mesures (Compteurs, jauges, histogrammes, résumés)
Identification des ressources supervisées (Notions d’instance, de jobs)
Démonstration avec Cassandra
Comparaison avec Prometheus
Exploration et visualisation des données
Mise en œuvre de Grafana (Installation, configuration)
Pose de filtres sur Prometheus et remontée des données
Etude des différents types de graphiques disponibles
Agrégation de données (Appairage des données entre Prometheus et Grafana)
Visualisation et sauvegarde de graphiques (Création de tableaux de bord et rapports à partir des graphiques)
Pose de filtres sur Prometheus et remontée des données
Etude des différents types de graphiques disponibles
Agrégation de données (Appairage des données entre Prometheus et Grafana)
Visualisation et sauvegarde de graphiques (Création de tableaux de bord et rapports à partir des graphiques)
Kibana : Installation et configuration
Installation, configuration du mapping avec Elasticsearch
Paramétrage dans le fichier kibana.yml
Mapping automatique ou manuel
Configuration des indexes à explorer
Paramétrage dans le fichier kibana.yml
Mapping automatique ou manuel
Configuration des indexes à explorer
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