Observability Training

Ziel des Trainings ist es, den Teilnehmer:innen die Grundlagen moderner Observability zu vermitteln und sie zu befähigen, Observability-Konzepte mit bewährten Mustern und Tools effektiv im Betrieb einzusetzen.

Die Teilnehmer:innen verstehen:

• was Observability ist und warum sie für moderne Systeme essentiell ist,
• wie Metriken, Logs und Traces zusammenspielen,
• wie Observability-Tools genutzt werden, um Performance zu optimieren, Fehler proaktiv zu erkennen und die Benutzererfahrung nachhaltig zu verbessern.
  

Nach dem Training sind die Teilnehmer:innen in der Lage, Observability-Daten zu interpretieren und gezielt für Betrieb, Troubleshooting und Weiterentwicklung ihrer Systeme zu nutzen.

Dieses 2-tägige Training legt die theoretische und praktische Basis für moderne Observability-Konzepte. Der Fokus liegt auf den drei Säulen der Observability – Metriken, Logs und Traces – sowie auf deren Integration in eine ganzheitliche Observability-Architektur.

Neben der Vermittlung von Konzepten und Best Practices steht die Anwendersicht im Mittelpunkt:
Wie werden Observability-Tools im Alltag genutzt? Welche Anforderungen haben Betriebsteams an Dashboards, Alarme und Analysefunktionen? Und wie unterstützen Observability-Daten bei Fehlerbehebung und Performance-Optimierung?

Die Trainingsinhalte werden in thematische Sektionen gegliedert. Jede Sektion kombiniert einen interaktiven Theorieteil mit einer anschließenden Lab- & Exercise-Einheit, in der die Teilnehmer:innen das Gelernte eigenständig anwenden.

Themenschwerpunkte:

• Einführung in moderne Observability – Konzepte, Patterns und Abgrenzung
• Unterschiede zwischen Monitoring, Observability und Logging
• Die drei Säulen der Observability: Metriken, Traces und Logs
• Moderne Observability-Architekturen und End-to-End-Ansätze
• Überblick und Einsatz relevanter Tools (z. B. Prometheus, Grafana, Kibana, Loki, OpenTelemetry, Jaeger)
• Best Practices für SLOs, Fehlererkennung und Performance-Optimierung
• Observability als Teil des DevOps- und CI/CD-Lebenszyklus
• Observability in Kubernetes- und Cloud-nativen Umgebungen
• Anwendersicht: Nutzung von Observability für Betrieb und Zusammenarbeit
• Troubleshooting und Skalierung von Observability-Systemen

Aufbau / Agenda

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Tag 1: Grundlagen, Konzepte und Architekturen

• Einführung in Observability: Motivation, Nutzen und Anwendungsfälle
• Monitoring vs. Observability vs. Logging
• Die drei Säulen der Observability
• Distributed Tracing: Konzepte und Einsatz
• Metriken und Logs als zentrale Analyseinstrumente
• End-to-End-Observability-Architekturen
• Praktische Übungen: Analyse von Logs, Metriken und Traces
  
  

Tag 2: Tools, Betrieb und Praxis

• Überblick über Observability-Tools und deren Zusammenspiel
  
  • Prometheus, Grafana, Kibana, Loki
    
  • OpenTelemetry und Jaeger
    
• Best Practices für Observability im DevOps-Umfeld
• Observability in Kubernetes- und Cloud-Umgebungen
• Nutzung von Dashboards und KPIs zur proaktiven Überwachung
• Troubleshooting und Performance-Optimierung mit Observability-Daten
• Praktische Übungen:
  
  • Erstellen und Anpassen von Dashboards
  • Log-Analyse und Fehleridentifikation
  • Distributed Tracing und Performance-Analyse
  • Skalierung von Observability-Lösungen

Dauer: 2 Tage (ist erweiterbar auf 3 Tage für ein Deep Dive)

Ort: wahlweise vor Ort / Remote

Sprache: wahlweise Deutsch/Englisch

Teilnehmeranzahl: min. 5 - max. 10

Voraussetzungen:

• Sicherer Umgang mit Git, YAML, Bash und Docker
• Grundkenntnisse Cloud-native Entwicklung
• Idealerweise praktische Erfahrung mit Kubernetes
  

Technische Anforderungen:

• Notebook mit Internetverbindung
• Aktueller Webbrowser