第1章 イントロダクション
OpenTelemetry を使用して統合された可観測性を構築および管理する方法を学びます。これは、IT 開発者やエンジニアのキャリア成長にとってますます重要になるスキルです。
トレーニングコース
Getting Started with OpenTelemetry (LFS148)
対象者
このコースは、さまざまなアプリケーションや環境にわたってテレメトリ ソリューションを実装しようとしているソフトウェア開発者、DevOps エンジニア、サイト信頼性エンジニア (SRE)、フルスタックまたはバックエンド開発者向けに設計されています。
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学習内容
トレース、メトリック、ログのコードをインストルメント化する方法や、手動および自動のインストルメンテーションを使用して最新のアプリケーションの観測性を強化する方法など、OpenTelemetry の基本を理解します。
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身につく知識
強化する準備が整います OpenTelemetryを使用したアプリケーションの観測、実装 計測機器、 OpenTelemetry Collector を操作し、需要の高いクラウドおよび分散システムの観測スキルを必要とする役割への扉を開きます。
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第1章 イントロダクション
第2章 OpenTelemetryが必要な理由
第3章 OpenTelemetryフレームワークの概要
第4章 ハンズオン ラボ：OpenTelemetryの実践
第5章 計測
第6章 ハンズオン ラボ：自動計測と計測ライブラリ
第7章 ハンズオン ラボ：手動計測：トレース
第8章 ハンズオン ラボ：手動計測：メトリクス
第9章 ハンズオン ラボ：手動計測：ログ
第10章 OpenTelemetry Collector
第11章 ハンズオン ラボ：OpenTelemetry Collectorを使用したテレメトリ パイプライン
前提条件
- プログラミング知識: プログラミングの基礎知識（できればPythonとJava）
- 分散システムの基礎知識: 分散システムの通信方法と API の基本概念に関する知識
- 可観測性ツールの経験: 厳密には必須ではありませんが、Prometheus、Grafana、Jaeger などの既存の可観測性ツールに多少精通していると、OpenTelemetry のコンテキストと利点を理解するのに役立ちます。
- コマンドライン インターフェイス (CLI) スキル: 多くのセットアップおよび構成タスクで CLI の使用が必要になるため、ターミナルまたはコマンド プロンプトでコマンドを操作および実行する能力。
- 環境構成: 仮想環境や Docker などのコンテナ化テクノロジーを含む開発環境のセットアップと構成の経験。
- バージョン管理システム (VCS) の使用: コードの管理とプロジェクトの共同作業に不可欠な Git などのバージョン管理システムに精通していること。
実習について
- Docker (または互換性のあるコンテナ ランタイム)
- Visual Studio Code
- Visual Studio Code Dev Containers extension
提供される Git リポジトリには、Python、Java、Docker、および必要な環境変数を設定する Dev Container 構成が含まれています。ハンズオン ラボのフローは、この構成を使用して設計およびテストされています。
このセットアップは、 macOS, ウィンドウズ、および Linux最大 4GB の RAM と 5GB のハードディスク容量が必要になります。
代替クラウド設定:
GitHub CodespacesはDev Container仕様もサポートしており、クラウド環境でラボを実行できます。これには GitHub アカウント 個人用の Codespaces プランにアクセスできます。
$0
登録する前にポータルを使用してログインする
オンライン、セルフペース
8〜10時間のコース資料
ディスカッション フォーラム
オンラインコースへの無制限のアクセス
デジタル バッジ
