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Prometheus Schulung: Monitoring mit PromQL, Alertmanager, Grafana

Monitoring mit Prometheus: PromQL, Alerting, Grafana und Skalierung

Dauer: ab 1 Tag | Preis: ab 900 EUR (Netto) | Termin: Ganztägig + halbtägig

Sie überwachen Dienste und Infrastruktur mit Prometheus, werten Metriken mit PromQL aus, alarmieren gezielt über den Alertmanager, bauen Grafana-Dashboards, binden OpenTelemetry an und skalieren das Monitoring über einzelne Server hinaus.

Welche Metriken braucht ein Dienst, damit Sie Probleme vor den Nutzer:innen bemerken?

Monitoring mit Prometheus beruht auf einem einfachen Modell: Prometheus holt in festen Abständen Metriken von Anwendungen und Exportern ab, speichert sie als Zeitreihen mit Labels und macht sie über die Abfragesprache PromQL auswertbar. Daraus entstehen Alarme, die der Alertmanager bündelt und an die richtigen Teams leitet, und Dashboards in Grafana, die den Zustand eines Systems auf einen Blick zeigen. Für SRE-, Betriebs- und Plattform-Teams liegt die eigentliche Arbeit aber nicht in der Installation, sondern in den Entscheidungen davor: welche Metriken wirklich gebraucht werden, welche Labels die Datenbank sprengen und welcher Alarm um drei Uhr nachts jemanden wecken darf.

Nach Installation, Scrape-Konfiguration und den vier Metriktypen gehen wir ausführlich auf PromQL ein: Selektoren, rate(), Operatoren, Vektorabgleich, Aggregation und Histogramme. Danach instrumentieren Sie Anwendungen mit Client-Bibliotheken, setzen Exporter und – wo es passt – das Pushgateway ein und binden OpenTelemetry an. Recording und Alerting Rules, Unit-Tests mit promtool, Routing im Alertmanager und Grafana-Dashboards nach den Golden Signals bilden den Mittelteil. Zum Schluss geht es um Service Discovery, den Prometheus Operator auf Kubernetes, die Speicher-Engine, Federation, Remote Write und Langzeitspeicher wie Thanos oder Grafana Mimir. Wie Rufbereitschaft und Incident-Prozesse organisiert werden, streifen wir nur und verweisen dafür auf das Seminar DevOps.

Für einen Coding-Agenten ist PromQL ein dankbares, aber tückisches Feld: Abfragen sehen schnell plausibel aus und liefern trotzdem Unsinn, etwa wenn rate() nach statt vor sum steht. Claude Code im Terminal formuliert bei uns Abfragen und Regeln, führt sie lesend über die HTTP-API gegen echte Daten aus und muss für jede Alerting Rule einen Unit-Test mit promtool test rules mitliefern. Neue Labels im Instrumentierungscode prüft das Team vor dem Merge auf ihre Kardinalität, denn eine Benutzer-ID als Label ist der schnellste Weg, einen Prometheus-Server zu überlasten.

Geübt wird an einer kleinen Microservice-Umgebung mit absichtlich eingebauten Schwachstellen, die Sie mit Ihren eigenen Abfragen und Alarmen aufspüren. Bringen Sie gern Dashboards oder Regeln aus Ihrem Betrieb mit; wir prüfen, welche Alarme handlungsrelevant sind und welche nur Lärm erzeugen.

Wenn ich eine gewachsene Prometheus-Installation übernehme, finde ich fast immer zu viele Alarme mit zu wenig Aussagekraft. Hunderte Regeln auf CPU-Last und Plattenplatz, aber keine einzige, die meldet, dass Kund:innen gerade keine Bestellung abschließen können. Alarmieren Sie auf Symptome, die Nutzer:innen spüren, und nutzen Sie alles andere zur Ursachensuche im Dashboard. Wer diese Trennung ernst nimmt, braucht weniger Regeln, schläft ruhiger und findet Fehler trotzdem schneller – weil PromQL dann für Analyse genutzt wird statt für Alarmfluten.
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Monitoring mit Prometheus: PromQL, Alerting, Grafana und Skalierung

Prometheus – Einführung
  • Systemüberwachung mit Prometheus: Pull-Modell, Zeitreihen und Labels
  • Monitoring und Observability: Metriken, Logs und Traces und was jede Signalart leistet
  • Was ist Prometheus – und was nicht: kein Log-Speicher, begrenzte Aufbewahrung ab Werk
  • Installation als Binary, als Container oder per Prometheus Operator auf Kubernetes
  • Konfiguration in prometheus.yml: Scrape-Jobs, Intervalle, Relabeling und Neuladen
  • Grundkonzepte: Targets, Jobs, Instanzen sowie Counter, Gauge, Histogram und Summary
  • Prometheus 3: neue Weboberfläche, UTF-8-Metriknamen und Native Histograms (stabil seit 3.8, per scrape_native_histograms)
Abfragen mit PromQL
  • Einführung in PromQL: Instant- und Range-Vektoren, Label-Selektoren und rate()
  • Arithmetische, Vergleichs- und logische Operatoren in Prometheus
  • Vektorabgleich verstehen: on, ignoring, group_left und group_right
  • Aggregation und Funktionen: sum by, histogram_quantile, predict_linear, absent
  • Die HTTP-API für Abfragen, Metadaten, Targets und Regelstatus
  • Best Practices für Abfragen: rate vor sum, passende Zeitfenster, teure Abfragen erkennen
Metriken erzeugen und erfassen
  • Best Practices für Metriken und Labels: Namen, Einheiten und Kardinalität begrenzen
  • Einführung in Client-Bibliotheken: Anwendungen in Go, Java oder Python instrumentieren
  • Exporter nutzen: node_exporter, blackbox_exporter und Exporter für Datenbanken
  • Metriken mit dem Pushgateway übermitteln – nur für kurzlebige Batch-Jobs, mit Fallstricken
  • OpenTelemetry anbinden: OTLP-Empfang in Prometheus oder Weiterleitung über den OTel Collector
Regeln und Alerting
  • Aufzeichnungsregeln für teure Abfragen, Namensschema level:metric:operations
  • Alarmierungsregeln mit for, keep_firing_for, Labels und Annotationen
  • Regeln mit promtool check rules und promtool test rules prüfen und testen
  • Alertmanager: Routing-Baum, Gruppierung, Inhibition und Silences
  • Empfänger anbinden: E-Mail, Chat und Bereitschaftsdienste; Incident-Prozess im Überblick (→ DevOps)
  • Symptome statt Ursachen alarmieren: SLOs und Burn-Rate-Alerts
Dashboards mit Grafana
  • Grafana mit Prometheus als Datenquelle verbinden
  • Dashboards mit Variablen, Zeitreihen- und Stat-Panels und Schwellwerten bauen
  • Dashboards als JSON versionieren und per Provisioning ausrollen
  • Praktikum: Überwachung mit den Golden Signals Latenz, Traffic, Fehler und Sättigung
Service Discovery und Kubernetes
  • Service Discovery: dateibasiert, Kubernetes und Cloud-Anbieter
  • HTTP Service Discovery für eigene Inventare und CMDBs
  • Prometheus Operator: ServiceMonitor, PodMonitor und PrometheusRule
  • kube-prometheus-stack einordnen: Prometheus, Alertmanager, Grafana und kube-state-metrics
Prometheus skalieren
  • Funktionsweise der Prometheus-Speicherung: TSDB-Blöcke, WAL, Kompaktierung, Aufbewahrung
  • Federation für hierarchische Setups und warum sie selten die beste Wahl ist
  • Remote Write und Agent-Modus für entfernte Standorte und zentrale Speicherung
  • Langzeitspeicher und Hochverfügbarkeit mit Thanos oder Grafana Mimir
  • Best Practices für Skalierung: Kardinalität messen, Scrape-Ziele nach Teams aufteilen
  • Auswahl der richtigen Prometheus-Konfiguration: Einzelinstanz, HA-Paar oder verteilter Speicher
PromQL und Regeln mit Coding-Agenten
  • Agent testet PromQL-Entwürfe lesend über die Prometheus-API /api/v1/query gegen echte Zeitreihen
  • Jede neue Alerting Rule des Agenten kommt mit einem promtool test rules-Fall
  • Label-Änderungen im Instrumentierungscode auf Kardinalität prüfen, bevor sie gemergt werden
  • Agent erklärt einen feuernden Prometheus-Alarm aus Regel und Zeitreihen; Silences setzt nur das Team
Praxisprojekt: Monitoring für einen Bestellservice mit SLO-Alerting
  • Bestellservice in Go oder Python instrumentieren, PostgreSQL über einen Exporter erfassen
  • Recording Rules und Burn-Rate-Alerts für ein Verfügbarkeitsziel von 99,5 % schreiben und testen
  • Grafana-Dashboard nach den Golden Signals, Alertmanager-Routing in einen Teamkanal
Lernziele
  • Sie konfigurieren Scrape-Jobs mit Service Discovery und Relabeling für Anwendungen und Infrastruktur
  • Sie formulieren PromQL-Abfragen mit Raten, Aggregationen, Vektorabgleich und Histogramm-Quantilen
  • Sie schreiben getestete Recording und Alerting Rules und leiten Alarme mit dem Alertmanager an die richtigen Teams
  • Sie bauen Grafana-Dashboards nach den Golden Signals und alarmieren auf SLOs statt auf Einzelmetriken
  • Sie wählen eine passende Architektur für Hochverfügbarkeit und Langzeitspeicher mit Remote Write, Thanos oder Mimir
Zielgruppe
  • SREs und Betriebsteams, die Monitoring und Alerting für Dienste verantworten
  • Plattform-Teams, die Prometheus auf Kubernetes für mehrere Teams bereitstellen
  • Entwickler:innen, die ihre Anwendungen mit Metriken instrumentieren

*) Die Inhalte werden individuell abgestimmt und mit Praxisbeispielen abgerundet.

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