Sprawne poruszanie się po Grafanie - Nauczysz się pewnie pracować w interfejsie Grafany, konfigurować środowisko i świadomie wybierać między OSS, Enterprise i Cloud, zależnie od potrzeb Twojego zespołu.
Łączenie wielu źródeł danych - Dowiesz się, jak podłączać i wykorzystywać PostgreSQL, Prometheus, Elasticsearch, Zabbix oraz TestData, aby budować dashboardy oparte na danych z różnych systemów.
Przygotowanie danych do wizualizacji - Przećwiczysz query, expressions, transformacje, opcje paneli i override, dzięki czemu samodzielnie przygotujesz dane tak, by były czytelne i użyteczne biznesowo.
Dobór właściwych wizualizacji - Nauczysz się dobierać Time series, Table, Stat, Gauge, GeoMap i inne typy paneli do charakteru danych, aby Twoje dashboardy szybciej wspierały analizę i decyzje.
Dynamiczne dashboardy ze zmiennymi - Poznasz zmienne, ich użycie w zapytaniach i panelach oraz mechanizm repeat, dzięki czemu zbudujesz elastyczne dashboardy dopasowujące się do wybranego zakresu danych.
Skuteczne alerty i powiadomienia - Zbudujesz własne alerty, skonfigurujesz Contact Points, Notification Policies oraz Silence i Mute, aby szybciej wykrywać problemy i lepiej kontrolować sposób eskalacji.
Lepsza praca z Prometheusem - Opanujesz podstawy architektury Prometheusa, model danych, PromQL oraz recording rules, dzięki czemu przygotujesz wydajne metryki do dashboardów i alertów w Grafanie.
Pewniejsze zarządzanie i utrzymanie - Poznasz pluginy, organizacje, użytkowników, zespoły i metody autentykacji, co pomoże Ci bezpieczniej rozwijać Grafanę oraz sprawniej rozwiązywać codzienne problemy administracyjne.
Grafana zostaje osadzona w praktycznym kontekście uruchomienia i pierwszej pracy z systemem. Uczestnicy poznają interfejs użytkownika, podstawy konfiguracji oraz startu platformy, a także różnice między wersjami OSS, Enterprise i Cloud.
Różne źródła danych w Grafanie oznaczają odmienne modele zapytań, struktury odpowiedzi i zastosowania praktyczne. W tej części omawiana jest rola TestData, PostgreSQL, Prometheus, Elasticsearch i Zabbix oraz ich miejsce w codziennej pracy nad dashboardami.
Przygotowanie danych do czytelnej prezentacji zaczyna się wewnątrz konfiguracji panelu. Sekcja pokazuje, jak łączyć query, expressions i transform, a następnie wykorzystywać opcje panelu oraz override do kontroli sposobu prezentacji i rozróżniania serii.
Dobór właściwej wizualizacji wpływa na to, jak szybko odbiorca odczyta zależności i odchylenia w danych. Moduł porządkuje zastosowania Time series, Bar chart, Gauge, Pie chart, Bar gauge, Table, Stat, State timeline i GeoMap w różnych scenariuszach analitycznych.
Pluginy rozszerzają możliwości Grafany o nowe źródła danych, typy paneli i funkcje aplikacyjne. Uczestnicy poznają podział na rozszerzenia typu data source, panel i aplikacja, przechodzą przez instalację oraz konfigurację, a potem wykorzystują je przy budowie dashboardów.
Z perspektywy użytkownika dashboard powinien być nie tylko czytelny, ale też łatwy do porządkowania i udostępniania. Dlatego ta część obejmuje foldery, playlisty, tagi i linki, import oraz export dashboardu, a także annotations dodające kontekst do danych.
Dynamiczne dashboardy powstają wtedy, gdy pojedynczy widok potrafi dostosować się do wybranego kontekstu. W sekcji omawiane jest tworzenie różnych typów zmiennych, użycie ich w wyrażeniach i panelach oraz mechanizm repeat do generowania wielu paneli.
Aby zbudować użyteczny mechanizm alarmowania, trzeba połączyć definicję warunku z właściwym obiegiem powiadomień. Ta część obejmuje Alert rule, Contact Points i Notification Policies, a także sposób wyciszania zdarzeń przez Silence oraz Mute.
Prometheus wnosi do Grafany model pracy oparty na szeregach czasowych, etykietach i zapytaniach do metryk. Szkolenie wyjaśnia architekturę rozwiązania, porządkuje podstawy modelu danych oraz PromQL, a następnie pokazuje wizualizację wyników w dashboardach.
Recording rules pozwalają przenieść powtarzalne obliczenia z zapytań dashboardów do wcześniej wyliczanych metryk. Uczestnicy poznają model działania tych reguł w Grafanie, a następnie wykorzystują precomputed metrics w panelach i alertach dla większej spójności i wydajności.
W przypadku Elasticsearch praca w Grafanie opiera się nie tylko na metrykach, ale też na dokumentach. Sekcja obejmuje pobieranie danych z indeksów, budowanie metryk na podstawie dokumentów oraz prezentację zarówno danych źródłowych, jak i agregacji w panelach.
Zabbix jako źródło danych wymaga powiązania struktury monitoringu z tym, co trafia do paneli Grafany. Uczestnicy pracują na pojęciach item, host i grupa hostów, a następnie uczą się wizualizować metryki w sposób zgodny z modelem danych Zabbiksa.
Zagadnienia administracyjne w Grafanie łączą kontrolę dostępu ze strukturą pracy w organizacji. W tej sekcji omawiane jest zarządzanie organizacjami, użytkownikami i zespołami oraz wpływ metod autentykacji na logowanie, uprawnienia i codzienną obsługę współdzielonej instancji.
Gdy dashboardy lub alerty działają nieprawidłowo, skuteczna diagnoza wymaga sprawdzenia całego przepływu od źródła danych po logikę panelu. Ta część koncentruje się na typowych problemach w Grafanie, weryfikacji zapytań, uprawnień, integracji oraz zachowania środowiska w czasie działania.
Podstawy pracy z danymi - Powinieneś rozumieć, czym są metryki, rekordy, tabele i pola, aby sprawnie pracować z danymi pochodzącymi z baz, systemów monitoringu i logów.
Znajomość zapytań - Powinieneś mieć podstawowe doświadczenie w czytaniu lub tworzeniu prostych zapytań, na przykład SQL albo filtrów, bo kurs obejmuje pracę na danych źródłowych.
Podstawy monitoringu IT - Powinieneś orientować się w podstawach monitorowania systemów i usług, aby łatwiej zrozumieć metryki, alerty, źródła danych i praktyczne scenariusze omawiane na kursie.
Sprawna obsługa komputera - Powinieneś swobodnie korzystać z przeglądarki, systemu operacyjnego i podstawowych ustawień aplikacji, ponieważ szkolenie ma charakter praktyczny i wymaga samodzielnej pracy.
