Prometheus et Grafana - Surveillez vos applications et composants système (Broché)

Avec ce livre, illustré par de nombreux exemples de mise en oeuvre, les administrateurs système comme les développeurs apprendront à déployer l'outil de surveillance Prometheus, interfacé avec l'outil de visualisation de données Grafana, pour mieux maîtriser la surveillance de leurs applications ou de leurs composants système. L'auteur commence pour cela par présenter l'intégration de Prometheus à de nombreux systèmes ou applications tels que Linux, Docker Swarm, Kubernetes, Spring Boot, PostgreSQL ou encore MySQL/MariaDB, sans que cela nécessite des connaissances approfondies pour chacun d'eux.
Les concepts à connaître a minima pour réaliser ce travail seront toutefois présentés. Le lecteur découvre ensuite comment interfacer Prometheus à Grafana, ainsi que l'automatisation des différentes tâches nécessaires à l'intégration de ces deux outils dans les applications ou systèmes, à commencer par la mise en place sous Linux. La suite du livre traite de la surveillance du système ainsi que de la gestion des accès (certificats HTTPS, authentification, autorisation via LDAP ou OAuth).
Un chapitre est également consacré à la mise en place d'alertes transmises par e-mail ou à l'aide de notifications Slack. Les mécanismes de découverte automatique des containers avec Docker Swarm ou Kubernetes ainsi que le choix de tableaux de bord suite à la mise en place de cAdvisor sont détaillés. Par ailleurs, un chapitre en fin de livre est dédié à l'installation d'un opérateur pour gérer Prometheus dans Kubernetes.
Tout un ensemble de chapitres présente ensuite la surveillance des briques applicatives classiques (bases de données, applications Spring Boot ou Flask) mais également le suivi de composants externes tels que l'API d'un partenaire ou plus simplement des briques hardware sur lesquelles il n'est pas possible d'installer d'exporteur Prometheus. Pour finir, l'auteur détaille les mécanismes d'agrégation et d'archivage vers des supports de stockage longue durée comme InfluxDB.
Les exemples et le code source du livre sont téléchargeables sous forme d'archives sur le site editions-eni.fr et disponibles également sur GitHub (instructions incluses au début du livre).