Prometheus, Grafana und OpenTelemetry mit Aspire

Dauer: 3 Tage

Praxis-Workshop für Operations-, DevOps-Teams und Entwickler, um Logs, Metriken und Traces mit Prometheus, Grafana, Tempo/Jaeger und Azure-Services zu erfassen, zu visualisieren und zu alarmieren. Alle Labs laufen in Docker, orchestriert mit Aspire (Collector, Exporter, Sample-Apps); Azure Log Analytics und Azure Container Apps sind für Hybrid-Szenarien enthalten.

Zielgruppe

• Operations/DevOps/Entwickler/SREs für verteilte Services (fokus .NET, aber sprachagnostisch)
• Teams, die Prometheus/Grafana plus OpenTelemetry und Azure Monitoring einführen

Voraussetzungen

• Docker Desktop installiert; grundlegende Container-Kenntnisse
• Grundverständnis von HTTP/gRPC-Services
• Optional: Azure-Subscription für Log Analytics und Container Apps Labs

Lernziele

• Prometheus, Grafana und Tracing-Backends mit Aspire + Docker aufsetzen
• Metriken, Logs und Traces aus .NET und polyglotten Services via OpenTelemetry Exporter erfassen
• Effektive Grafana-Dashboards und Alerts nach RED/USE-Mustern bauen
• Mit Azure Log Analytics / Application Insights integrieren und Workloads auf Azure Container Apps betreiben
• Retention, Recording Rules und Skalierung für Prometheus/Grafana optimieren
• Mehrere Observability-Stacks für Logs/Metriken/Traces verstehen (Grafana-Stack, OpenTelemetry-zentriert, ELK-basiert)
• Cloud-Stacks evaluieren (Azure- und AWS-Managed Observability)

Kursinhalt

1. Architektur und Setup
   • Prometheus/Grafana Basics; Exporter, Jobs, Labels, Auth
   • Aspire + Docker Komposition für Prometheus, Grafana, Tempo/Jaeger, Sample-Apps
2. Metrik-Erfassung
   • Host-Metriken (Linux/Windows Nodes), Container, SQL Server/PostgreSQL
   • App-Metriken (.NET, REST/gRPC); Scraping und OTLP-Ingestion
   • Netzwerk/Traffic-Analyse; lokale und Cloud-Endpunkte abfragen
   • Eigene Metriken (C#, PowerShell, Python) via OpenTelemetry
3. Dashboards in Grafana
   • Struktur, Variablen, Panels, Templates
   • KPIs und Health visualisieren; Best Practices für Klarheit
4. Alerting
   • Alert Rules, Routing, Eskalation, Templates
   • Notifications (E-Mail, Webhooks, OpsGenie, etc.)
5. Performance- und Request-Analyse
   • RED/USE-Methoden; Latenz, Fehler, Durchsatz
   • Korrelationen und Root-Cause-Analyse; Service-Dependency-Graphs
   • Distributed Tracing mit Tempo/Jaeger; Request-Flow-Visualisierung
   • Load-Testing-Patterns und Performance-Troubleshooting
6. Optimierung und Skalierung
   • Retention Policies, selektive Metrik-Sammlung
   • Recording Rules und Query Tuning
   • Langzeit-Storage (Thanos/Cortex/VictoriaMetrics/Cloud)
   • Horizontal Scaling: Federation und Sharding; Prometheus selbst monitoren
7. Azure-Integration
   • Telemetrie zu Azure Log Analytics / Application Insights senden
   • Services auf Azure Container Apps mit Prometheus/Grafana-kompatibler Telemetrie betreiben
8. Stack-Optionen (vergleichend)
   • Grafana-Stack: Prometheus, Loki, Tempo, Grafana, Promtail/Fluent Bit, OpenTelemetry Collector
   • OpenTelemetry-zentrierter Stack: OpenTelemetry Collector, Prometheus, Tempo/Jaeger, Loki, ELK
   • ELK + Jaeger + Prometheus Stack: ELK, Prometheus, Jaeger, Grafana oder Kibana
   • Optional Azure-Managed: Azure Monitor/Log Analytics/App Insights; Managed Prometheus/Grafana; Container Apps
   • Optional AWS-Managed: CloudWatch/X-Ray, Amazon Managed Prometheus, Amazon Managed Grafana, OpenSearch, ADOT Collector

Praktische Übungen

• Prometheus, Grafana, Tempo/Jaeger und Sample-Services via Aspire + Docker starten
• Host/Container/App-Metriken scrapen; eigene Metriken aus einem .NET-Service exposen
• Grafana-Dashboards mit Variablen, RED/USE-Panels und Health-Views bauen
• Alert Rules konfigurieren und Notifications routen
• Requests End-to-End mit Tempo/Jaeger tracen; Dependency-Graphs ansehen
• Recording Rules und Retention anpassen; Auswirkungen beobachten
• Telemetrie zu Azure Log Analytics pushen und im Azure-Portal ansehen
• Sample-Service auf Azure Container Apps deployen und Metriken/Traces validieren

Ergebnisse

• Eine lauffähige Aspire+Docker-Stack für Prometheus/Grafana/Tempo/Jaeger und Sample-Services
• Praxisnahe Dashboards und Alerts entlang RED/USE-Mustern
• End-to-End Tracing und Korrelation über Services
• Muster für hybrides Monitoring mit Azure Log Analytics und Container Apps