این دوره جامع، تمامی جنبه‌های مورد نیاز برای تسلط بر گرافانا لوکی را پوشش می‌دهد. پس از اتمام دوره، شما قادر خواهید بود لاگ‌های سیستم‌های پیچیده را به آسانی مدیریت و تحلیل کنید:

• آشنایی کامل با معماری Grafana Loki و نحوه تعامل اجزای اصلی آن شامل Promtail، Loki و Grafana در یک سیستم توزیع‌شده.
• تسلط بر نحوه جمع‌آوری و ارسال لاگ‌ها از انواع مختلف منابع (فایل‌ها، systemd journald، Kubernetes) با استفاده از Promtail و پیکربندی‌های پیشرفته آن (مانند برچسب‌گذاری و مدیریت لاگ‌های چندخطی).
• مهارت در پرس‌وجو و فیلتر کردن لاگ‌ها با زبان قدرتمند LogQL؛ از جستجوهای ساده متنی تا کوئری‌های پیچیده تجمیعی برای تحلیل الگوها و نرخ رویدادها.
• نحوه یکپارچه‌سازی Loki با Grafana برای ایجاد داشبوردهای پویا و مصورسازی لاگ‌ها به شیوه‌ای مؤثر و ایجاد پنل‌های Live Tail برای مشاهده جریان لاگ‌ها در زمان واقعی.
• پیکربندی هشدارها و قوانین ضبط (Recording Rules) بر اساس لاگ‌ها برای شناسایی سریع مشکلات و پیش‌بینی رویدادهای بحرانی.
• بهترین روش‌ها برای استقرار، مقیاس‌پذیری و بهینه‌سازی Loki در محیط‌های کانتینری و تولیدی مانند Kubernetes و انتخاب بک‌اند‌های ذخیره‌سازی مناسب (مانند S3).
• توانایی عیب‌یابی مشکلات رایج در استقرار و عملکرد Loki و حل آن‌ها با استفاده از ابزارهای مانیتورینگ داخلی Loki.
• تجربه عملی با سناریوهای واقعی و پروژه‌های کاربردی که به شما کمک می‌کند تا دانش تئوری را به مهارت‌های عملی و قابل استفاده در محیط کار تبدیل کنید.

شرکت در این دوره آموزشی KodeKloud مزایای متعددی را برای شما به ارمغان می‌آورد و به شما کمک می‌کند تا در مسیر شغلی خود پیشرفت کنید:

• تسلط بر ابزار مشاهده‌پذیری پیشرفته: با یادگیری Loki، شما به یکی از مهم‌ترین و رو به رشدترین ابزارهای مدیریت لاگ در اکوسیستم CNCF مسلط می‌شوید که تقاضای زیادی در بازار کار مدرن دارد.
• افزایش مهارت‌های عیب‌یابی: توانایی سریع‌تر و دقیق‌تر در یافتن ریشه‌ی مشکلات و الگوهای رفتاری در سیستم‌های پیچیده با استفاده از تحلیل لاگ‌ها، شما را به یک عضو حیاتی در هر تیم فنی تبدیل می‌کند.
• بهبود چشمگیر فرصت‌های شغلی: با داشتن تخصص در Grafana Loki، موقعیت‌های شغلی در حوزه‌های DevOps، SRE، مهندسی ابری، تحلیلگر سیستم و توسعه نرم‌افزار برای شما جذاب‌تر و در دسترس‌تر خواهد شد.
• مدیریت لاگ کم‌هزینه و کارآمد: Loki به دلیل معماری مبتنی بر ایندکس کمتر و فشرده‌سازی مؤثر لاگ‌ها، راه‌حلی مقرون‌به‌صرفه برای مدیریت حجم عظیمی از لاگ‌ها ارائه می‌دهد که به شرکت‌ها در کاهش هزینه‌های عملیاتی کمک می‌کند.
• تجربه عملی و کاربردی: دوره KodeKloud به صورت عملی طراحی شده است و شما با انجام تمرین‌ها و پروژه‌های واقعی، تجربه ارزشمندی کسب می‌کنید که بلافاصله قابل استفاده در محیط‌های کاری است.
• آمادگی برای چالش‌های واقعی: با پوشش دادن سناریوهای پیچیده و مسائل عیب‌یابی، شما برای مواجهه با چالش‌های دنیای واقعی در مدیریت لاگ‌ها و سیستم‌های توزیع‌شده آماده خواهید شد.

این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که برای افراد با سطوح مختلف دانش مناسب باشد، اما داشتن دانش پایه‌ای در برخی زمینه‌ها به شما کمک می‌کند تا بیشترین بهره را از دوره ببرید و مسیر یادگیری برایتان هموارتر شود:

• آشنایی اولیه با مفاهیم لینوکس: توانایی کار با خط فرمان لینوکس (Linux command line) و مفاهیم پایه سیستم عامل مانند مدیریت فایل‌ها، پردازش‌ها و شبکه.
• درک کلی از کانتینرها: آشنایی با Docker و مفاهیم پایه‌ای آن (مانند ساختن ایمیج، اجرای کانتینرها و شبکه‌بندی کانتینر) مفید است، هرچند این دوره به طور عمیق به جزئیات Docker نمی‌پردازد.
• آشنایی با Kubernetes (اختیاری اما بسیار مفید): اگرچه لازم نیست، اما داشتن تجربه کار با Kubernetes به درک بهتر و عمیق‌تر بخش‌های مربوط به استقرار Loki در این محیط ارکستراسیون کانتینر کمک شایانی می‌کند.
• مفاهیم پایه مانیتورینگ: درک کلی از دلایل و روش‌های مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری در سیستم‌های نرم‌افزاری و تفاوت بین متریک‌ها، لاگ‌ها و تریس‌ها.
• بدون تجربه قبلی با Loki یا Grafana: این دوره از پایه شروع می‌شود و تمامی مفاهیم اصلی را پوشش می‌دهد، بنابراین نیازی به دانش قبلی در مورد Loki یا Grafana نیست.

این دوره شامل سرفصل‌های دقیق و سازمان‌یافته‌ای است که به شما در یادگیری گام به گام Grafana Loki کمک می‌کند. هر بخش شامل توضیحات مفهومی و تمرین‌های عملی است:

• مقدمه‌ای بر گرافانا لوکی و مشاهده‌پذیری

  در این بخش، با اهمیت مدیریت لاگ در سیستم‌های مدرن و ضرورت مشاهده‌پذیری آشنا می‌شوید. تفاوت‌های Loki با سایر راه‌حل‌های مدیریت لاگ را درک می‌کنید و به طور کلی با اکوسیستم Grafana و نقش منحصر به فرد Loki در آن آشنا خواهید شد.

• معماری Grafana Loki

  این بخش به بررسی عمیق اجزای داخلی Loki می‌پردازد. شما با نقش‌های Promtail (عامل جمع‌آوری لاگ)، کامپوننت‌های اصلی Loki مانند Distributor (توزیع‌کننده)، Ingester (دریافت‌کننده و پردازشگر لاگ)، Querier (پرس‌وجو کننده) و Ruler (اجرا کننده قوانین هشدار و ضبط) آشنا می‌شوید. درک این معماری برای عیب‌یابی و مقیاس‌پذیری آینده سیستم ضروری است.

• جمع‌آوری لاگ‌ها با Promtail

  یاد می‌گیرید چگونه Promtail را پیکربندی کنید تا لاگ‌ها را از منابع مختلفی مانند فایل‌های متنی، journald، و Kubernetes Pods جمع‌آوری و به Loki ارسال کند. تمرکز بر روی برچسب‌گذاری (Labeling) صحیح لاگ‌ها برای جستجوی کارآمد و همچنین مدیریت لاگ‌های چندخطی خواهد بود. مثال عملی: پیکربندی Promtail برای جمع‌آوری لاگ‌های وب‌سرور Nginx و افزودن برچسب‌های `job` و `instance` به آن‌ها.

• پرس‌وجو لاگ‌ها با LogQL

  این هسته یادگیری Loki است. شما با سینتکس قدرتمند LogQL آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید چگونه از آن برای فیلتر کردن لاگ‌ها بر اساس برچسب‌ها، متن، و عبارات با قاعده (regex) استفاده کنید. همچنین، توابع تجمیعی LogQL مانند `count_over_time`، `rate` و `sum` برای تحلیل آماری لاگ‌ها و شناسایی الگوهای رفتاری آموزش داده می‌شوند. مثال عملی: `sum by (status_code) (count_over_time({job="apache"} |~ "error" | logfmt | status_code >= 500 [5m]))` برای شمارش خطاهای سرور در یک بازه زمانی.

• مصورسازی لاگ‌ها در Grafana

  نحوه اتصال Grafana به Loki به عنوان یک منبع داده (Data Source) را فرا می‌گیرید. این بخش شامل ایجاد داشبوردها برای نمایش نمودارهای لاگ، استفاده از قابلیت Explore برای جستجوی تعاملی و عمیق لاگ‌ها و ایجاد پنل‌های متنوع برای مشاهده جریان لاگ‌ها به صورت Live Tail است.

• هشدارها و قوانین ضبط (Alerts & Recording Rules)

  شما یاد می‌گیرید چگونه با استفاده از LogQL و قابلیت‌های Grafana، هشدارهای خودکار بر اساس شرایط خاص در لاگ‌ها (مثلاً تعداد بالای خطاهای HTTP 500 در یک بازه زمانی) تعریف کنید و این هشدارها را به کانال‌های اطلاع‌رسانی مختلف مانند Slack، PagerDuty یا ایمیل ارسال کنید. همچنین، با کاربرد Recording Rules برای پیش‌پردازش و ذخیره نتایج کوئری‌ها آشنا می‌شوید.

• استقرار Grafana Loki در Kubernetes

  این بخش عملی بر روی استقرار Loki و Promtail در یک محیط Kubernetes تمرکز دارد. شما با استفاده از ابزارهایی مانند Helm، یاد می‌گیرید چگونه تمام اجزای Loki را در کلاستر خود مستقر کنید و اطمینان حاصل کنید که لاگ‌های تمام پادها و نودها به درستی جمع‌آوری می‌شوند. این بخش شامل پیکربندی RBAC و Persistent Storage نیز می‌شود.

• موضوعات پیشرفته، مقیاس‌پذیری و بهینه‌سازی

  این سرفصل به جنبه‌های پیچیده‌تر Loki می‌پردازد. شما با استراتژی‌های مقیاس‌پذیری افقی و عمودی برای Loki آشنا می‌شوید، نحوه استفاده از بک‌اند‌های ذخیره‌سازی ابری مانند Amazon S3 یا Google Cloud Storage را برای ذخیره‌سازی لاگ‌ها فرا می‌گیرید و نکات مربوط به بهینه‌سازی عملکرد، کاهش هزینه‌ها و انتخاب سخت‌افزار مناسب را می‌آموزید.

• عیب‌یابی و بهترین روش‌ها

  در این بخش، به مشکلات رایج در استقرار و مدیریت Loki پرداخته می‌شود و راهکارهای عملی برای عیب‌یابی ارائه می‌گردد. همچنین، بهترین روش‌ها برای پیکربندی، امنیت، پشتیبان‌گیری، بازیابی و نگهداری Loki در محیط‌های تولیدی مورد بحث و بررسی قرار می‌گیرد.

• پروژه‌های عملی و آزمایشگاه‌های کاربردی

  در طول دوره، مجموعه‌ای از آزمایشگاه‌های عملی و پروژه‌های کوچک گنجانده شده است تا مفاهیم تئوری را به صورت کاربردی فرا بگیرید و تجربه دست اول کسب کنید. این تمرین‌ها شامل سناریوهای واقعی از جمع‌آوری لاگ‌ها از یک برنامه چند سرویسه تا تحلیل و هشداردهی بر اساس آن می‌شوند.