TP : Maîtriser LogQL

Ce que vous allez apprendre dans ce TP

• Filtrer et parser des logs
• Calculer des taux et des classements
• Transformer des logs en métriques

Préparer les données #

Ce que vous allez apprendre dans cette section

• Filtrer et parser des logs
• Calculer des taux et des classements
• Transformer des logs en métriques

Contexte. Vous êtes d'astreinte et un pic d'erreurs 404 est signalé sur le site. Vous devez retrouver les requêtes concernées, les analyser et quantifier le problème avec LogQL, sans connaître à l'avance le format exact des lignes.

Prérequis : TP précédents, notions de PromQL appréciées  ·  Durée estimée : 40 min

Un nginx qui reçoit du trafic.

1. 1. Lancer nginx et générer des requêtes

   Pourquoi ? Un trafic de test contenant volontairement des erreurs vous donne un jeu de données dont vous connaissez la réponse attendue.

   Démarrez nginx et envoyez quelques requêtes (dont des 404).

Requêtes à écrire #

Une requête par question.

1. 2. Logs en erreur 404

   Pourquoi ? Le filtre de ligne est l'opération la plus simple et la plus rapide : on commence toujours par là avant d'utiliser un parser.

   Affichez les logs du conteneur web contenant une réponse 404.

2. 3. Parser les lignes d'accès

   Pourquoi ? Le parser pattern transforme une ligne brute en champs exploitables ; c'est plus rapide que les expressions régulières pour ce type de logs.

   Extrayez ip, method, uri et status puis filtrez les statuts >= 400.

3. 4. Taux de requêtes par statut

   Pourquoi ? Passer de logs à une métrique (taux par statut) permet de construire un graphique ou une alerte avec les mêmes outils que Prometheus.

   Calculez le nombre de requêtes par seconde pour chaque code de statut.

4. 5. Top des URI les plus appelées

   Pourquoi ? Classer les URI les plus appelées répond à « qu'est-ce qui génère ces erreurs ? » : c'est le réflexe d'investigation à acquérir.

   Affichez les 5 URI les plus fréquentes sur 10 minutes.

Niveau de difficulté : ●●○○○ (2/5)