Seminar Gravitee Monitoring, Analytics, Alerting und Troubleshooting

Das Seminar vermittelt einen systematischen Observability- und Diagnoseansatz für Gravitee. Dashboards, API- und Gateway-Logs, Reporter, Prometheus, OpenTelemetry, Alerting, Audit und technische Runbooks werden zu einem belastbaren Überwachungs- und Störungsprozess verbunden.

Inhaltsübersicht

• Seminarziele
• Inhalte
• Praxisübungen
• Zielgruppe
• Voraussetzungen
• Arbeitsweise

Seminarziele

Im Seminar werden folgende Kompetenzen aufgebaut:

• Geeignete Kennzahlen für API-Nutzung, Performance, Fehler und Plattformzustand auswählen
• Gravitee-Dashboards und API-Logs zielgerichtet interpretieren
• Prometheus-Metriken, Reporter und OpenTelemetry-Traces technisch einbinden
• Alerting-Regeln mit sinnvollen Schwellen, Kontexten und Eskalationen konzipieren
• HTTP-, Message-, Kafka-, LLM- und MCP-Verkehr differenziert analysieren
• Wiederholbare Troubleshooting-Runbooks für typische Störungsklassen anwenden

Inhalte

Observability-Modell

• Metriken, Logs, Traces, Audit und fachliche Nutzungsdaten
• Service-Level-Indikatoren für Gateway und APIs
• Umgebungs-, API-, Plan-, Anwendungs- und Subscription-Bezug
• Datenschutz, Sampling, Aufbewahrung und Zugriffskontrolle

Dashboards und Analytics

• Übersichts-, Traffic- und V4-Analytics-Dashboards
• Requests, Fehlerquote, Latenz, Statuscodes und Anwendungsauswertung
• LLM- und MCP-Nutzungskennzahlen
• Vergleich von Trend, Ausreißer und Einzelereignis

Logging und Audit

• Gateway-Level- und API-Level-Logging
• Runtime-, Connection- und Webhook-Logs
• Message Sampling, sensible Daten und Auditierbarkeit
• Audit Trail, Änderungshistorie und Verantwortungszuordnung

Metriken, Reporter und Traces

• Prometheus-Endpunkte und Komponentenmetriken
• Elasticsearch- und weitere Reporter-Konzepte
• OpenTelemetry für HTTP-, Message- und Kafka-Transaktionen
• Korrelation von Request ID, Transaction ID, Logs und Trace

Alerting und Eskalation

• Technische und fachliche Alert-Bedingungen
• Schwellenwerte, Zeitfenster, Rauschen und Deduplizierung
• Benachrichtigungen, Zuständigkeit und Eskalationsstufen
• Wartungsfenster, Tests und kontrollierte Regeländerung

Troubleshooting-Methodik

• Fehler nach Client, Gateway, Policy, Backend, Repository und Netzwerk trennen
• 4xx, 5xx, Timeout, TLS, Subscription und Synchronisationsfehler
• Persistente Verbindungen, Kafka- und Webhook-Probleme
• AI-spezifische Token-, Guard-Rail-, MCP- und Providerfehler

Runbooks und Betriebsverbesserung

• Reproduzierbare Prüfschritte und belastbare Beweisdaten
• Sofortmaßnahme, Ursachenanalyse und dauerhafte Korrektur
• Kapazitäts- und Trendanalyse für Skalierungsentscheidungen
• Rückführung von Erkenntnissen in Policies, Standards und Tests

Praxisübungen

1. Ein Dashboard für Volumen, Fehlerquote, Latenz und Anwendungen auswerten.
2. API-Logging mit angemessenem Sampling konfigurieren und einen Request vollständig verfolgen.
3. Prometheus-Metriken aktivieren und technische Gateway-Kennzahlen prüfen.
4. Eine Transaktion über Logs und OpenTelemetry-Trace korrelieren.
5. Eine Alerting-Regel mit Schwelle, Zeitfenster und Eskalationsweg entwerfen und testen.
6. Mehrere Störungsszenarien anhand eines strukturierten Runbooks diagnostizieren.

Zielgruppe

SRE- und Operations-Teams, Gravitee-Administratoren, Platform Engineers, API-Support, Security Operations und technische Service Owner.

Voraussetzungen

Gravitee-APIM-Grundkenntnisse sowie Erfahrung mit Logs, Metriken und HTTP-Fehleranalyse; Kenntnisse zu Prometheus oder OpenTelemetry sind hilfreich.

Arbeitsweise

Die Themen werden durch fachliche Einordnung, Demonstrationen und aufeinander aufbauende Übungen am System vermittelt. Konfigurationen werden geprüft, mit Negativtests belastet und anhand von Logs, Statusinformationen oder Metriken nachvollzogen. Die Übungen bilden einen durchgängigen technischen Anwendungsfall und vermeiden isolierte Klickfolgen ohne betrieblichen Zusammenhang.