Der LGTM-Stack: Open Source Observability-Tools für hybride Cloud-Infrastrukturen
Ohne Observability-Tools ist die Komplexität heutiger hybrider Cloud-Infrastrukturen kaum zu bewältigen. In diesem Workshop geht es um den von Grafana Labs vorgelegten LGTM-Stack: Loki, Grafana, Tempo und Mimir.
Die Free- und-Open-Source-Produktfamilie baut auf die integrierte Darstellung von Metriken, Logs und Traces in den beliebten Grafana-Dashboards. Das Versprechen lautet: Das Korrelieren von Metriken, Logs und Traces gelingt auf diese Weise mit wenigen Mausklicks auf einer einzigen Oberfläche.
Zusammen mit den Teilnehmenden setzen wir einen LGTM-Stack auf einem lokal Kubernetes-Cluster auf und binden später auch eine Cloud-Umgebung ein. Zum sammeln der Daten wird ein Grafana Agent entsprechend konfiguriert. Zum visualisieren der Daten konfigurieren wir entsprechende Grafana-Dashboards und ermöglichen es den Teilnehmenden, dass sie sich selbst einen Eindruck von der Leistungsfähigkeit dieses Ansatzes verschaffen können.
Zusammen mit den eingebrachten Erfahrungen der Teilnehmenden aus dem Umgang mit den „Platzhirschen“ ELK-Stack, Jaeger und Prometheus wird das Ergebnis des Workshops sowohl aus eigenen, praktischen Erfahrungen mit dem spezifischen LGTM-Stack als auch in einem umfassenden Überblick über die aktuelle Observability-Landschaft bestehen.
Vorkenntnisse
- Es werden keine tieferen Kenntnisse in Kubernetes benötigt
- Die Herausforderung des Debuggings in verteilten Systemen sollte bekannt sein.
Lernziele
- Grundlagen der Observability: Metriken, Logs und Traces
- Der LGTM-Stack im Vergleich mit anderen Werkzeugen
- Praktischer Umgang mit dem LGTM-Stack