[Balun.Courses] Observability, как в BigTech. Тариф Стандарт (Виталий Лихачев)

​

Глубокий курс о том, как поставлять логи, метрики, трейсы, делать информативные дашборды, быстро устранять инциденты и правильно интерпретировать данные

Вопросы, на которые ответит курс

• Как правильно строить дашборды, алерты и как интерпретировать данные на уровне Senior’ов и TeamLead'ов
• Как строить полезные метрики, которые не расходуют лишние ресурсы на хранение
• Как писать логи, в которых потом легко разобраться
• Как правильно оценить нагрузку для новой фичи или сервиса и уменьшить количество инцидентов
• Как найти причину инцидента за пару минут и всегда держать руку на пульсе
• Как с помощью Observability экономить деньги работодателю, показывать бизнес-метрики и повышать себе ЗП на perfomance review

За 2,5 месяца изучаем best practices, которые используют в BigTech
Глубоко изучишь основы и лучшие практики Observability: метрики, логи, трейсы и многое другое
Научишься инструментировать любые сервисы для достижения хорошего observability
Научишься эксплуатировать сервисы: настройка, масштабирование и оптимизация инфраструктуры для сбора метрик, настройка хранилищ и систем алертинга
Построишь эффективные и не перегруженные дашборды для мониторинга состояния системы и приложений
Научишься управлять стабильностью системы и предсказывать ее поведение
Изучишь все плюсы и минусы Prometheus, Grafana Loki, Jaeger и поймешь, что и когда нужно использовать

Программа курса

• Урок 1. Введение в Observability
• Урок 2. Метрики: основные концепции и работа с ними
• Урок 3. Хранилища метрик и их выбор
• Урок 4. Визуализация и управление метриками
• Урок 5. Логирование и структурированные логи
• Урок 6. Трейсинг
• Урок 7. Оптимизация наблюдаемости и оптимизация сервисов
• Урок 8. Управление алертингом
• Урок 9. Использование метрик для управления поведением приложения
• Урок 10. Observability как часть SRE — практики и проблемы эксплуатации
• Урок 11. Стратегии для больших систем

ПОТОК 2025 года