Перейти к основному контенту
Tech Path Finder
КурсыИнтервьюКод-ревьюБлог
Tech Path Finder

Персонализированный путеводитель в IT. Квизы, мок-интервью, код ревью и аналитика прогресса.

@potapov_me

Платформа

  • Курсы
  • Прогресс
  • Мок-интервью
  • Код ревью
  • Живое ревью с ИИ
  • Тренажёр переговоров
  • Закладки

Контент

  • Блог
  • Главная
  • Обратная связь

Компания

  • О проекте
  • Тарифы
  • Условия использования
  • Конфиденциальность
  • Согласие на обработку данных
  • Cookie
  • Реквизиты

Аккаунт

  • Войти
  • Зарегистрироваться
  • Профиль

© 2026 Tech Path Finder. Все права защищены.

·ИП Потапов К.С.·Политика конфиденциальности·
Сделано с ❤️ в России
  1. Prometheus и Grafana для начинающих
DevOps / Мониторинг·12 тем·118 вопросов·уровень Junior

Prometheus и Grafana для начинающих

Практический курс по основам современного мониторинга приложений и инфраструктуры. Вы изучите фундаментальные концепции observability, научитесь собирать метрики с помощью Prometheus, визуализировать их в Grafana и агрегировать логи через Loki. Курс ориентирован на практику: развёртывание в Docker, настройка сбора метрик с реальных приложений, создание дашбордов и алертов. Идеально для разработчиков и начинающих DevOps-инженеров, которые хотят понять, как работает мониторинг в production-средах.

Начать курс

Prometheus и Grafana для начинающих

Мониторинг начинается не с установки Prometheus, а с вопроса, что считать поломкой. Загрузка процессора 90% — это авария или нормальная работа под нагрузкой? Ответ зависит от того, стало ли хуже пользователям. Поэтому курс начинается с золотых сигналов, а не с конфигов: сначала — что мерить, потом — чем.

Двенадцать тем с практикой в Docker Compose. Устройство Prometheus: модель pull вместо push и почему выбрана именно она, временные ряды, четыре типа метрик и разница между counter и gauge, о которую спотыкаются все. Затем первый рабочий стенд — Prometheus и Grafana в контейнерах — и основы PromQL: селекторы, агрегации, базовые функции.

Дальше инструментирование собственного приложения: клиентские библиотеки, первые счётчики, и главное предупреждение курса — про кардинальность, из-за которой лейбл с идентификатором пользователя однажды кладёт хранилище. Затем Grafana: панели, визуализации, первый дашборд, который не стыдно повесить на стену.

Алертинг: правила, Alertmanager, уведомления — и вопрос, какой алерт достоин ночного звонка. Логи: Loki, чем он отличается от Elasticsearch по устройству и стоимости, и связка логов с метриками в одном интерфейсе Grafana. Инфраструктурная часть — node exporter для метрик сервера и service discovery, чтобы не прописывать цели руками.

Заканчивается курс разбором типичных ошибок новичков: срок хранения, размер диска, лейблы и то, что дешевле исправить сразу.

Для разработчиков и начинающих DevOps. Нужен Docker на уровне «умею запустить compose-файл».

  1. 1

    Фундамент мониторинга: зачем, что и как мониторить

    Базовые концепции мониторинга, типы метрик, золотые сигналы SRE и почему мониторинг критичен для production

    8 вопросов
  2. 2

    Архитектура Prometheus: как устроен сбор метрик

    Внутреннее устройство Prometheus, pull vs push модель, типы метрик и временные ряды

    10 вопросов
  3. 3

    Развёртывание в Docker: первый запуск Prometheus

    Практическая настройка Prometheus и Grafana в Docker Compose, базовая конфигурация

    10 вопросов
  4. 4

    PromQL для начинающих: запросы к метрикам

    Основы языка запросов PromQL, селекторы, агрегации и базовые функции

    10 вопросов
  5. 5

    Инструментирование приложений: первые метрики

    Добавление метрик в приложение, клиентские библиотеки, counter и gauge

    10 вопросов
  6. 6

    Grafana: создание первых дашбордов

    Интерфейс Grafana, панели, визуализации и связка с Prometheus

    10 вопросов
  7. 7

    Алертинг в Prometheus: когда что-то идёт не так

    Правила алертинга, Alertmanager и базовые уведомления

    10 вопросов
  8. 8

    Loki: агрегация логов для разработчиков

    Архитектура Loki, отличие от Elasticsearch, сбор и поиск логов

    10 вопросов
  9. 9

    Интеграция Loki с Grafana: логи рядом с метриками

    Настройка Loki как источника данных в Grafana, совместный анализ

    10 вопросов
  10. 10

    Node Exporter: мониторинг сервера

    Сбор метрик инфраструктуры: CPU, память, диск, сеть

    10 вопросов
  11. 11

    Service Discovery: обнаружение целей

    Динамическое обнаружение целей в Docker и файловых конфигурациях

    10 вопросов
  12. 12

    Best practices: как не наступить на грабли

    Типичные ошибки начинающих, рекомендации по хранению данных и масштабированию

    10 вопросов
  13. Зачёт

    Доступен после всех тем (0 из 12)

  14. Экзамен

    Доступен после зачёта

36 / 36

Observability (Наблюдаемость)

Основные концепции

Способность понять внутреннее состояние системы по её внешним выходам (метрикам, логами, трейсам). Термин пришёл из теории управления.

Пример

Система с высокой наблюдаемостью позволяет диагностировать любую проблему по доступным данным без доступа к коду.

Связанные термины

Три столпа observability

Основные концепции

Три типа данных для наблюдаемости: Metrics (метрики), Logs (логи), Traces (трейсы).

Пример

Metrics: CPU 75%. Logs: 'User 123 failed login'. Traces: путь запроса через микросервисы.

Связанные термины

Metrics (Метрики)

Основные концепции

Числовые измерения состояния системы во времени. Основной тип данных Prometheus.

Пример

cpu_usage_percent = 75, http_requests_total = 12345, memory_used_bytes = 8589934592

Связанные термины

Time Series (Временной ряд)

Prometheus

Последовательность значений метрики, зафиксированных в разные моменты времени. Каждая точка имеет метку времени и значение.

Пример

cpu_usage: 10:00=45%, 10:15=47%, 10:30=52%, 10:45=48%

Связанные термины

Labels (Лейблы)

Prometheus

Пары ключ-значение, добавляемые к метрикам для фильтрации, группировки и агрегации. Например: host=server1, region=us-east.

Пример

http_requests_total{method='GET', endpoint='/api/users', status='200'}

Связанные термины

Cardinality (Кардинальность)

Prometheus

Количество уникальных комбинаций лейблов метрики. Высокая кардинальность приводит к проблемам с производительностью.

Пример

Низкая кардинальность: method={GET,POST,PUT,DELETE} = 4 значения. Высокая кардинальность: user_id = миллионы значений.

Связанные термины

Counter (Счётчик)

Prometheus

Тип метрики Prometheus, которая только растёт (или сбрасывается в 0 при перезапуске). Используется для подсчёта событий.

Пример

http_requests_total, errors_total, bytes_sent_total

Связанные термины

Gauge (Датчик)

Prometheus

Тип метрики Prometheus, которая может расти и уменьшаться. Используется для измерения текущего состояния.

Пример

memory_used_bytes, cpu_temperature, active_connections

Связанные термины

Histogram (Гистограмма)

Prometheus

Тип метрики Prometheus для измерения распределения значений. Распределяет наблюдения по «корзинам» (buckets). Автоматически создаёт _bucket, _sum, _count метрики.

Пример

http_request_duration_seconds_bucket{le='0.1'} = 100 (100 запросов ≤ 100ms)

Связанные термины

PromQL

Prometheus

Prometheus Query Language — язык запросов к данным Prometheus. Специализирован для временных рядов.

Пример

rate(http_requests_total[5m]), sum by (endpoint) (requests_total), histogram_quantile(0.95, ...)

Связанные термины

rate() функция

Prometheus

Функция PromQL для вычисления скорости изменения counter за период. Возвращает значение в секунду.

Пример

rate(http_requests_total[5m]) = 125.5 (запросов в секунду)

Связанные термины

Scrape (Скрапинг)

Prometheus

Процесс сбора метрик Prometheus путём HTTP-запроса к target. Pull-модель: Prometheus сам забирает метрики.

Пример

Prometheus скрапит localhost:9100/metrics каждые 15 секунд

Связанные термины

Exporter (Экспортёр)

Prometheus

Сервис, который экспортирует метрики в формате Prometheus на HTTP-эндпоинте (обычно /metrics).

Пример

Node Exporter (метрики сервера), cAdvisor (метрики контейнеров), blackbox_exporter (проверка доступности)

Связанные термины

TSDB (Time Series Database)

Prometheus

Встроенная база данных временных рядов Prometheus. Хранит данные на диске в сжатом формате (1-2 байта на точку).

Пример

Prometheus хранит данные в ./prometheus_data/ с блоками по 1 часу

Связанные термины

Dashboard (Дашборд)

Grafana

Набор панелей визуализации в Grafana. Отображает метрики и логи в удобном виде.

Пример

Application Dashboard с KPI, графиками запросов, ошибок, latency

Связанные термины

Panel (Панель)

Grafana

Единица визуализации в дашборде Grafana. Может быть графиком, таблицей, статистикой и т.д.

Пример

Time series панель с запросом rate(http_requests_total[5m])

Связанные термины

Data Source (Источник данных)

Grafana

Подключение Grafana к системе хранения данных (Prometheus, Loki, Elasticsearch, PostgreSQL).

Пример

Prometheus datasource: URL http://prometheus:9090

Связанные термины

Variable (Переменная)

Grafana

Динамический параметр дашборда Grafana для фильтрации данных. Позволяет создавать интерактивные дашборды.

Пример

Переменная $instance со значениями server1, server2, server3 для фильтрации по серверам

Связанные термины

Logs (Логи)

Loki и логирование

Текстовые записи о событиях в системе. Один из трёх столпов observability.

Пример

2026-03-18T14:30:00Z ERROR Database connection timeout after 30s

Связанные термины

Loki

Loki и логирование

Система агрегации логов от Grafana Labs. Индексирует только метаданные (лейблы), не содержимое логов. Оптимизирована для работы с Prometheus и Grafana.

Пример

Запрос LogQL: {app='api'} |= 'error' — найти логи app api со словом error

Связанные термины

LogQL

Loki и логирование

Loki Query Language — язык запросов к логам в Loki. Похож на PromQL, но для логов.

Пример

{app='api'} |= 'ERROR' |~ 'database.*timeout' — логи api с ERROR и паттерном database.*timeout

Связанные термины

Promtail

Loki и логирование

Агент для сбора логов с файлов, Docker контейнеров, Kubernetes подов и отправки в Loki.

Пример

Promtail читает /var/log/*.log и логи Docker контейнеров, добавляет лейблы, отправляет в Loki

Связанные термины

Stream (Поток)

Loki и логирование

Группа лог-линий в Loki с одинаковыми лейблами. Аналог временного ряда для логов.

Пример

Поток {app='api', env='production'} содержит все логи API в production

Связанные термины

Alert (Алерт)

Алертинг

Уведомление о проблеме, сгенерированное при выполнении условия. Состоит из правила (PromQL), порогов и получателей.

Пример

HighCPU: CPU > 80% for 15m → уведомление в Slack

Связанные термины

Alertmanager

Алертинг

Сервис для маршрутизации, группировки и подавления алертов от Prometheus. Отправляет уведомления в Slack, email, PagerDuty.

Пример

Alertmanager группирует 10 алертов о высоком CPU в одно уведомление и отправляет в #alerts Slack канал

Связанные термины

Silence (Тишина)

Алертинг

Временное подавление алертов в Alertmanager. Используется для плановых работ и известных проблем.

Пример

Silence на 2 часа для алерта HighCPU во время планового обслуживания

Связанные термины

Inhibition (Подавление)

Алертинг

Правило Alertmanager для подавления алертов нижнего уровня при срабатывании критического алерта той же системы.

Пример

Если сработал критический алерт ServiceDown, warning алерт HighCPU не отправляется

Связанные термины

Четыре золотых сигнала SRE

Основные концепции

Четыре ключевых типа метрик по версии Google SRE: Latency (задержка), Traffic (трафик), Errors (ошибки), Saturation (насыщение).

Пример

Latency: p95=250ms. Traffic: 1000 req/s. Errors: 0.5%. Saturation: 75% CPU, 60% RAM

Связанные термины

Node Exporter

Инфраструктура

Официальный экспортёр Prometheus для сбора метрик Linux/Unix серверов: CPU, память, диск, сеть, системная информация.

Пример

node_cpu_seconds_total, node_memory_MemAvailable_bytes, node_disk_free_bytes

Связанные термины

cAdvisor

Инфраструктура

Container Advisor — экспортёр метрик Docker контейнеров от Google. Собирает CPU, память, сеть, диск для каждого контейнера.

Пример

container_cpu_usage_seconds_total, container_memory_usage_bytes

Связанные термины

Service Discovery (Обнаружение сервисов)

Инфраструктура

Механизм автоматического обнаружения целей для скрапинга в динамических средах (Docker, Kubernetes, облака).

Пример

Docker SD автоматически находит новые контейнеры с лейблом prometheus_scrape=true

Связанные термины

Pull-модель

Prometheus

Модель сбора метрик, где Prometheus сам забирает метрики у targets (в отличие от push-модели, где приложение отправляет метрики).

Пример

Prometheus делает HTTP GET /metrics каждые 15 секунд

Связанные термины

Structured Logging (Структурированное логирование)

Loki и логирование

Формат логов в виде структурированных данных (обычно JSON) вместо текста. Упрощает парсинг и анализ.

Пример

{"timestamp":"2026-03-18T14:30:00Z","level":"ERROR","message":"DB timeout","user_id":123}

Связанные термины

Retention (Срок хранения)

Prometheus

Настройка срока хранения данных в Prometheus. После истечения старые данные удаляются.

Пример

--storage.tsdb.retention.time=15d — хранить данные 15 дней

Связанные термины

Percentile (Перцентиль)

Prometheus

Значение, ниже которого попадает определённый процент наблюдений. 95-й перцентиль = 95% запросов быстрее этого значения.

Пример

p95 latency = 250ms означает, что 95% запросов отвечают быстрее 250ms

Связанные термины

Aggregation (Агрегация)

Prometheus

Объединение нескольких временных рядов в один с помощью функций sum, avg, min, max, count.

Пример

sum by (endpoint) (rate(http_requests_total[5m])) — сумма запросов по эндпоинтам

Связанные термины

Частые вопросы о курсе «Prometheus и Grafana для начинающих»

Состав курса, уровни, практика и способы проверки знаний.

Что входит в курс «Prometheus и Grafana для начинающих»?

Курс включает 12 тем и 118 вопросов с разбором ответа. Начать можно с первой темы курса.

Для какого уровня рассчитан курс «Prometheus и Grafana для начинающих»?

Маршрут охватывает уровни Junior. Темы расположены от основы к более сложным инженерным задачам, поэтому можно начать с подходящего места и не пропускать важные зависимости.

Как проверить, что материал усвоен?

После прохождения тем доступен зачёт по курсу «Prometheus и Grafana для начинающих» — 20 случайных вопросов с порогом 80%. После зачёта открывается экзамен с развёрнутыми ответами и автоматической оценкой, приближённый к техническому собеседованию.

Курс «Prometheus и Grafana для начинающих» бесплатный?

Да, курс полностью бесплатный: все 12 тем доступны без оплаты.