Seminar Aiven for Grafana und Metrics – Observability aufbauen

Das Seminar entwickelt eine skalierbare Metrik- und Visualisierungslösung auf der Aiven Platform. Der Schwerpunkt liegt auf Messkonzept, Datenfluss, Aufbewahrung, Dashboards und handlungsfähiger Alarmierung.

Inhaltsverzeichnis

1. Einordnung und Nutzen
2. Zielgruppe
3. Voraussetzungen
4. Lernziele
5. Seminarinhalte
6. Tag 1: Metrikplattform, Datenaufnahme und Aufbewahrung
7. Tag 2: PromQL, Dashboards, Alarmierung und Betrieb
8. Praxisübungen

Einordnung und Nutzen

Aiven for Metrics auf Thanos-Basis und Aiven for Grafana werden gemeinsam bereitgestellt und integriert. Remote-Write-Datenfluss, Labels, Kardinalität, Retention, Tiered Storage, PromQL, Datenquellen, Dashboards, Alerting, Benutzerrechte, Kostenkontrolle und Fehlerdiagnose werden in einem vollständigen Observability-Szenario umgesetzt.

Zielgruppe

• Cloud- und Plattformadministration
• DevOps- und Site-Reliability-Engineering
• Technische Architektur und Betrieb
• Monitoring- und Observability Engineering
• Anwendungs- und Infrastrukturverantwortliche

Voraussetzungen

• Grundkenntnisse zu Cloud-Diensten, Netzwerken und Datenbanken
• Sicherer Umgang mit Browser und Kommandozeile
• Für Übungen ein freigegebenes Aiven-Projekt oder eine vorbereitete Schulungsumgebung
• Grundkenntnisse zu Metriken und Zeitreihen
• Prometheus- beziehungsweise PromQL-Grundkenntnisse sind hilfreich

Lernziele

• Aiven for Metrics und Grafana passend zur Monitoring-Landschaft bereitstellen
• Metriken sicher einspeisen und Label-Kardinalität kontrollieren
• Retention und Speicherbedarf fachlich sowie wirtschaftlich planen
• PromQL-Abfragen und belastbare Dashboards entwickeln
• Alarmregeln mit klarer Reaktion und geringer Fehlalarmquote gestalten
• Datenfluss-, Query- und Berechtigungsfehler systematisch diagnostizieren

Seminarinhalte

Jeder Arbeitsschritt wird praktisch umgesetzt, mit einem kurzen Funktionstest geprüft und als wiederholbarer Betriebsablauf dokumentiert.

Tag 1: Metrikplattform, Datenaufnahme und Aufbewahrung

Der erste Tag baut den vollständigen Weg von der Messquelle bis zur abfragbaren Zeitreihe auf.

1. Schritt 1: Messziele und Serviceindikatoren definieren. Praktisches Arbeitsergebnis: technische Signale in Verfügbarkeit, Latenz, Fehler und Sättigung gegliedert und pro Signal Quelle, Einheit und verantwortliche Reaktion festgelegt.
2. Schritt 2: Metrics- und Grafana-Services bereitstellen. Praktisches Arbeitsergebnis: Cloud, Region, Plan und Tags gewählt, beide Services gestartet und über eine verwaltete Integration sicher miteinander verbunden.
3. Schritt 3: Remote-Write-Datenfluss einrichten. Praktisches Arbeitsergebnis: Zugangsdaten, Endpunkt, TLS und Senderkonfiguration gesetzt und eingehende Serien mit einer Kontrollabfrage nachgewiesen.
4. Schritt 4: Labels und Kardinalität steuern. Praktisches Arbeitsergebnis: stabile Dimensionen von hochvariablen Attributen getrennt, eine problematische Labelwahl erkannt und in ein begrenztes Modell überführt.
5. Schritt 5: Retention und Speicher planen. Praktisches Arbeitsergebnis: Aufbewahrungsdauer, Datenrate, Tiered Storage, lokale Verarbeitung und Kostenwirkung in eine dokumentierte Retention-Regel übersetzt.

Tag 2: PromQL, Dashboards, Alarmierung und Betrieb

Der zweite Tag verwandelt Zeitreihen in verständliche Betriebsentscheidungen.

1. Schritt 1: PromQL-Abfragen schrittweise entwickeln. Praktisches Arbeitsergebnis: Selektoren, Raten, Aggregationen, Zeitfenster und Quantile von einer Einzelserie bis zu einem Serviceindikator aufgebaut und validiert.
2. Schritt 2: Dashboard nach Betriebsfragen strukturieren. Praktisches Arbeitsergebnis: Übersicht, Ursachenanalyse und Detailansicht getrennt, Variablen und Zeitbereiche sinnvoll eingesetzt und irreführende Visualisierungen vermieden.
3. Schritt 3: Alarmregeln und Schwellen entwerfen. Praktisches Arbeitsergebnis: Symptom- vor Ursachenalarmen priorisiert, Dauerbedingungen und Schweregrade festgelegt und jeder Alarm mit einem konkreten Runbook verknüpft.
4. Schritt 4: Benutzer- und Datenquellenzugriff absichern. Praktisches Arbeitsergebnis: Grafana-Rollen, Teams, Ordnerrechte und Datenquellenberechtigungen nach Minimalprinzip konfiguriert und mit Testkonten überprüft.
5. Schritt 5: Observability-Störung diagnostizieren. Praktisches Arbeitsergebnis: fehlende Serien, Remote-Write-Fehler, langsame Query und fehlerhafte Dashboardvariable entlang des Datenwegs isoliert und behoben.

Praxisübungen

• Aufbau eines RED- beziehungsweise USE-basierten Messkonzepts
• Einspeisung vorbereiteter Prometheus-Metriken in Aiven for Metrics
• Kardinalitätsanalyse einer absichtlich ungünstigen Labelstruktur
• Grafana-Dashboard mit Übersichts- und Diagnoseebene
• Alarmregel mit Dauerbedingung, Schweregrad und Runbook-Verweis ohne externen Link