OpenEdge-labs trainings
  • OpenEdge-labs trainings
  • Thématiques
    • Cloud
      • Administration Openstack
      • Administration Openstack-avancé
      • Développement sur OpenStack
      • Openshift:Déploiement, administration, sécurisation et monitoring
    • Virtualisation
      • XCP-NG
      • Open Nebula
    • Systèmes
      • Monitoring-observabilite
        • Outils
          • monitoring
            • Prometheus
            • Victoria Metrics
            • Nagios XI pour Administrateurs
          • Observabilite
            • Opentelemetry-initiation
            • OpenTelemetry: approfondissement
            • Jaeger
            • eBPF-observabilité
            • LGTM stack
            • Grafana-Initiation
            • Grafana-approfondissement
            • Loki-initiation
            • Loki-approfondissement
        • Méthodologies
          • Stratégie d'incident management: monitoring à l'autoremédiation
          • Datavisualisation avec Grafana
          • Continuous Profiling
          • Auto-remédiation – Automatisation des Processus de Remédiation
      • Linux
        • Parcours développeur(TD)
          • Développement de Scripts et Automatisation sur Linux/Unix
          • Programmation Système Avancée sur Unix/Linux
          • Sécurité des Applications sur Unix/Linux
          • Développement et le Déploiement d'Applications Cloud-Native sur Linux
          • Linux, Drivers et Programmation Noyau
        • Parcours administrateur
          • Optimisation et le Tuning des Performances sur Linux/Unix
          • Sécurité avancée sur Linux
        • Parcours architecte(TD)
          • Conception d'Architectures Résilientes sur Linux/Unix
          • Conception d'Architectures Cloud et Hybrid Cloud sur Linux/Unix
    • Stockage
      • Etat de l’art-Systèmes de stockage open source
      • Migration vers un système de stockage open source
      • Glusterfs
      • Ceph
      • Sécurisation d'un système de stockage Open Source
    • Data
      • Opensearch
      • Opensearch-administration avancée
      • Dataviz open source
      • Kafka
      • Cassandra
    • Cloud native
      • Observabilité Avancée avec OpenTelemetry et Jaeger
      • Chaos Engineering et Résilience des Applications
      • Polyglot Persistence dans les Applications Cloud Native
      • Développement d'Architectures Serverless Open Source
      • Cloud Native Security – Zero Trust et Au-delà
      • Formation Avancée sur le Développement d'Architectures Serverless Open Source
    • IOT
      • Introduction à l'IoT
      • Analytique et Big Data pour l'IoT avec des Outils Open Source
      • Blockchain pour l'IoT avec des Technologies Open Source
      • Développement de Solutions IoT avec MicroPython et ESP8266/ESP32
      • Edge Computing avec Open Source IoT
      • Sécurité IoT avec des Outils Open Source
    • Devops
      • GitLab - Administration, CI/CD, et Gestion de Projets
      • Ingénierie de la Performance et la Planification de la Capacité
    • IA
      • Initiation à l'Intelligence Artificielle pour les Dirigeants
      • Transformation Digitale et Intelligence Artificielle (IA) pour les DSI
      • Gestion des Risques et Sécurité en IA
      • Applications Stratégiques de l'IA pour les Dirigeants
      • Intelligence Artificielle et Éthique pour les Décideurs
      • IA et Data Science pour les DSI
      • Analyse des Coûts et ROI des Projets IA
      • Stratégies d'Adoption de l'IA Open Source pour les DSI
      • Développement et Déploiement d'Applications IA Open Source
    • Edge computing
      • Développement de Solutions Edge Computing avec Open Source
      • Edge Computing pour l'IoT avec Open Source
      • Edge Computing et Conteneurisation avec Docker et Kubernetes Open Source
    • Industrie4.0
      • Parcours modulaire
      • Introduction à l'Industrie 4.0 et Sécurité Numérique
      • Architecte en Solutions IIoT et Cybersécurité Industrielle
      • Intelligence Artificielle, Cybersécurité et Digitalisation des Processus
      • Jumeau Numérique, Simulation et Sécurité
    • AIOPS(Disponible Juin 2025)
    • Cybersecurite
      • Cybersecurite industrielle
        • Parcours modulaire Cybersécurité industrielle
      • Cybersecurite-gouvernance
  • PARCOURS spécialisés de formations
    • Incident Management 360° : Stratégie, Résilience et Optimisation
    • Spécialisation Industrie 4.0
    • Cybersecurite
    • Expert en Virtualisation Open Source
Powered by GitBook
On this page
  1. Thématiques
  2. Systèmes
  3. Monitoring-observabilite
  4. Méthodologies

Datavisualisation avec Grafana

Formation : Data Visualisation avec Grafana – Des Fondamentaux à la Maîtrise Avancée


Objectifs Généraux de la Formation :

Cette formation vise à fournir aux participants une maîtrise complète de Grafana, un outil puissant de visualisation de données, depuis son installation jusqu'à l'utilisation avancée pour des cas d'usage en entreprise. À la fin de la formation, les participants seront capables de :

  • Installer et configurer Grafana dans un environnement de production.

  • Créer des tableaux de bord dynamiques et des visualisations avancées.

  • Intégrer Grafana avec différentes sources de données.

  • Analyser et interpréter des données métiers en temps réel.

  • Mettre en place des alertes et automatiser la surveillance des systèmes.

  • Utiliser des cas d'usage concrets issus de différents secteurs d'activité (IT, finances, industrie).


Prérequis :

  • Connaissances de base en informatique : Compréhension des systèmes d’exploitation (Linux/Windows), des réseaux et des bases de données.

  • Notions de monitoring ou visualisation de données : Connaissances en collecte de données et en création de tableaux de bord sont un plus, mais pas obligatoires.

  • Expérience avec SQL et/ou des bases de données NoSQL : Utilisation de requêtes simples pour interagir avec les sources de données.

  • Notions en scripting : Des connaissances basiques en scripting (Python, Bash) peuvent être un atout pour automatiser certaines tâches.


Public Cible :

  • Administrateurs systèmes et réseaux qui souhaitent visualiser des données de surveillance réseau, des logs ou des métriques système.

  • Ingénieurs DevOps cherchant à intégrer Grafana dans des workflows de monitoring continus.

  • Data analysts et scientifiques de données désireux de créer des visualisations à partir de bases de données ou de flux de données en temps réel.

  • Responsables IT et chefs de projet qui ont besoin de créer des tableaux de bord pour suivre des indicateurs clés de performance (KPI) en entreprise.

  • Développeurs ayant besoin de visualiser des données applicatives et de performance.

  • Consultants qui accompagnent les entreprises dans l'implémentation de solutions de visualisation de données et de monitoring.


Durée :

  • Durée totale de la formation : 35 heures (5 jours)

    • Chaque module dure environ 4 à 7 heures, réparties entre cours théoriques, laboratoires pratiques et études de cas issus du monde de l'entreprise.


Plan de la Formation :

Module 1 : Introduction à la Data Visualisation et à Grafana

Objectifs : Comprendre les principes de la data visualisation et l’utilisation de Grafana dans le monde de l’entreprise.

  • Contenu théorique :

    • Importance de la data visualisation dans la prise de décision.

    • Les outils de visualisation de données : Comparaison avec PowerBI, Tableau, etc.

    • Présentation de Grafana : Fonctionnalités et architecture.

    • Les cas d'usage de Grafana dans l'entreprise.

  • Lab : Installation et configuration initiale de Grafana sur un serveur local ou dans le cloud.

  • Cas d'usage : Mise en place d’un tableau de bord simple pour visualiser des métriques système (CPU, mémoire, disque) dans une entreprise de services IT.

Module 2 : Intégration de Sources de Données dans Grafana

Objectifs : Savoir connecter Grafana à différentes sources de données.

  • Contenu théorique :

    • Introduction aux principales sources de données supportées par Grafana (Prometheus, Elasticsearch, MySQL, PostgreSQL, InfluxDB, etc.).

    • Configuration des sources de données.

    • Query Language (QL) dans Grafana : InfluxQL, PromQL, SQL, etc.

  • Lab : Configuration de plusieurs sources de données (Prometheus, InfluxDB, et MySQL).

  • Cas d'usage : Collecte de données de performances serveur (Prometheus) et création de tableaux de bord dans une entreprise d'hébergement web.

Module 3 : Création de Tableaux de Bord Dynamiques et Visuels Avancés

Objectifs : Maîtriser la création de tableaux de bord interactifs et personnalisés.

  • Contenu théorique :

    • Conception de tableaux de bord dans Grafana : Bonnes pratiques.

    • Utilisation des panneaux (panels) : Graphiques, diagrammes, heatmaps, etc.

    • Utilisation des variables et des filtres pour des tableaux de bord dynamiques.

    • Annotation des graphiques et ajout de métadonnées.

  • Lab : Création d’un tableau de bord avancé avec des graphiques interactifs et des filtres dynamiques.

  • Cas d'usage : Création d’un tableau de bord dans une entreprise de finance pour suivre les indicateurs clés des transactions boursières.

Module 4 : Monitoring et Mise en Place d'Alertes

Objectifs : Apprendre à surveiller les systèmes en temps réel et à déclencher des alertes basées sur des conditions spécifiques.

  • Contenu théorique :

    • Les concepts d’alerting dans Grafana.

    • Mise en place d’alertes et intégration avec des outils externes (Slack, PagerDuty, etc.).

    • Bonnes pratiques pour définir des seuils et conditions d’alerte.

    • Gestion des alertes et escalades.

  • Lab : Configuration d’alertes sur un tableau de bord Grafana avec notifications via email et Slack.

  • Cas d'usage : Mise en place d’un système d’alertes pour surveiller la latence des applications dans une entreprise SaaS.

Module 5 : Cas d'Usage Avancé : Intégration de Grafana dans un Écosystème DevOps

Objectifs : Intégrer Grafana dans un environnement DevOps pour une surveillance complète des pipelines CI/CD et des environnements de production.

  • Contenu théorique :

    • Grafana et Prometheus pour le monitoring dans un pipeline DevOps.

    • Intégration avec des outils de CI/CD (Jenkins, GitLab CI).

    • Surveillance des conteneurs Docker et des orchestrateurs Kubernetes.

  • Lab : Création d’un tableau de bord Grafana pour surveiller un pipeline CI/CD avec Jenkins et Docker.

  • Cas d'usage : Intégration de Grafana dans un workflow DevOps d’une entreprise de développement logiciel, incluant la surveillance des builds et déploiements.

Module 6 : Sécurisation et Gestion des Droits d’Accès

Objectifs : Sécuriser l’accès aux tableaux de bord et gérer les permissions dans Grafana.

  • Contenu théorique :

    • Gestion des utilisateurs et des rôles dans Grafana.

    • Sécurisation des sources de données.

    • Authentification via LDAP, OAuth ou via un SSO.

  • Lab : Configuration des rôles utilisateurs et sécurisation de l'accès à un tableau de bord sensible.

  • Cas d'usage : Gestion des droits d'accès pour un tableau de bord financier dans une entreprise bancaire.

Module 7 : Optimisation et Performances de Grafana en Production

Objectifs : Optimiser les performances de Grafana pour une utilisation à grande échelle.

  • Contenu théorique :

    • Optimisation des requêtes et gestion des sources de données à haute fréquence.

    • Mise en cache des tableaux de bord et gestion des métriques lourdes.

    • Déploiement et scaling de Grafana dans des environnements Cloud.

    • Surveillance des performances de Grafana lui-même.

  • Lab : Mise en place de Grafana dans un cluster Kubernetes pour gérer un grand volume de données.

  • Cas d'usage : Optimisation de Grafana dans une entreprise d’e-commerce pour gérer le trafic élevé et les pics de charge.

Module 8 : Études de Cas Complets et Déploiement d'une Stratégie Globale de Visualisation

Objectifs : Consolider les compétences acquises à travers des études de cas concrets et développer une stratégie complète de visualisation pour une entreprise.

  • Contenu théorique :

    • Élaboration d'une stratégie de visualisation de données pour l'entreprise.

    • Définition des KPIs métiers et création de tableaux de bord centralisés.

    • Évaluation des besoins en infrastructure pour Grafana.

  • Lab : Déploiement d’un environnement Grafana complet, avec plusieurs sources de données et des tableaux de bord adaptés aux besoins métiers.

  • Cas d'usage : Mise en place d'une stratégie de visualisation dans une entreprise technologique, intégrant des données de performances, des métriques business et des alertes de sécurité.


Modalités pédagogiques :

  • Formation en présentiel ou distanciel via une plateforme de visioconférence avec accès à des environnements de labs hébergés dans le cloud.

  • Support de cours détaillé et documentation fournie à chaque module.

  • Évaluations sous forme de QCM et de projets pratiques à la fin de chaque module.

  • Accès à une instance Grafana dédiée pour des tests pratiques.



PreviousStratégie d'incident management: monitoring à l'autoremédiationNextContinuous Profiling

Last updated 8 months ago