Grafana Loki Schulung für Log-Management

Grafana Loki im Observability-Stack

• Loki-Architektur mit Distributor und Ingester
• Index, Chunks und Object Storage
• Mandantenmodell mit Retention pro Tenant
• Zentrale Log-Speicherung mit Loki

Labels, Streams und Kardinalität

• Label-Strategien für stabile Streams
• Pod-Labels und Service-Labels bewerten
• Dynamische Labels als Kostenfaktor
• Abfragepfade und Performance-Muster in Loki

LogQL für Suche und Analyse

• LogQL-Filter für typische Textmuster
• JSON-Parser und Logfmt-Parser für Felder
• Range-Aggregationen für Fehlerraten aus Logs
• Query-Design für Incident-Analyse in Grafana

Grafana Alloy für Log-Pipelines

• Alloy-Komponenten mit loki.process und loki.write
• Promtail-Migration in bestehenden Setups
• Relabeling für kontrollierte Metadaten
• Pipeline-Stages für Parsing und Dropping

Linux-, Docker- und Kubernetes-Logs

• Linux-Systemlogs aus Journal und Syslog
• Docker-Container-Logs aus Dateipfaden sammeln
• Kubernetes-Pod-Logs per DaemonSet sammeln
• Namespace-Labels und Service-Zuordnung im Cluster

Grafana-Dashboards und Alerts

• Explore-Workflows für schnelle Logsuche
• Log-Panels mit Variablen in Dashboards
• Alert-Regeln aus LogQL-Abfragen
• Incident-Timeline mit Logs und Metriken

• Sicherer Umgang mit Linux-Shell und grundlegenden Netzwerkbegriffen
• Erste Erfahrung mit Docker, Kubernetes oder Monitoring-Systemen ist hilfreich

• Admin: du betreibst Linux-Server und Services
• SRE: du verantwortest Observability im Betrieb
• Plattformteam: du arbeitest mit Kubernetes-Clustern
• DevOps-Team: du pflegst CI/CD-nahe Betriebslogs