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Observabilité · Formations

Grafana Pyroscope : de la découverte à l’expertise

Formation complète sur le profiling continu avec Grafana Pyroscope : types de profils, flame graphs, SDK, Alloy et eBPF, corrélation avec les traces et déploiement Kubernetes.

8 chapitres13 leçonsFR
À votre rythme, par la pratique.

À l’issue de cette formation, vous saurez

  • Expliquer le profiling continu et lire un flame graph
  • Instrumenter des applications avec les SDK, Alloy et eBPF
  • Diagnostiquer CPU, mémoire et contention avec Pyroscope
  • Relier traces et profils avec Tempo
  • Déployer Pyroscope sur Kubernetes

🎯 Niveau : Intermédiaire👥 Public visé : Développeurs, SRE et DevOps qui veulent comprendre la consommation CPU et mémoire de leurs applications en production

LEARNING PATH

Programme de la formation

0Vue d'ensemble de la formation1 leçon
  1. QCM d’évaluationQCM · ⏱ 10 min
1Introduction au profiling continu1 leçon

Le quatrième signal, les types de profils et les flame graphs.

  1. Le profiling continuArticle · ⏱ 4 min
2Architecture et déploiement2 leçons

Composants, stockage et outils.

  1. Architecture et déploiement de PyroscopeArticle · ⏱ 6 min
  2. TP : Profiler une application Go avec le SDK PyroscopeTravaux pratiques · ⏱ 45 min · Niveau 2/5
3Instrumentation3 leçons

SDK, Alloy et eBPF.

  1. Instrumenter ses applicationsArticle · ⏱ 11 min
  2. TP : Profiler tous les conteneurs d'un hôte avec Alloy et eBPFTravaux pratiques · ⏱ 40 min · Niveau 3/5
  3. TP : Diagnostiquer et valider une optimisation avec la comparaisonTravaux pratiques · ⏱ 35 min · Niveau 3/5
4Analyse des profils2 leçons

Méthode, comparaison et cas concrets.

  1. Analyser les profils dans GrafanaArticle · ⏱ 4 min
  2. TP : Des traces aux profils avec Tempo et les span profilesTravaux pratiques · ⏱ 50 min · Niveau 4/5
5Corrélation avec les traces1 leçon

Span profiles avec Tempo.

  1. Relier traces et profilsArticle · ⏱ 6 min
6Kubernetes et exploitation2 leçons

Déploiement, collecte et coûts.

  1. Pyroscope sur KubernetesArticle · ⏱ 6 min
  2. TP Final : Profiling continu d'un cluster KubernetesTravaux pratiques · ⏱ 1 h · Niveau 4/5
7Bonnes pratiques1 leçon

Les pratiques recommandées pour exploiter le produit en production.

  1. Bonnes pratiques PyroscopeArticle · ⏱ 4 min

LEARN BY DOING

Cas concrets & applications

Réduire la facture cloud

Trouver les fonctions qui consomment le plus de CPU à l'échelle du parc.

Résoudre une fuite mémoire

Identifier ce qui reste en mémoire avec les profils inuse.

Valider une optimisation

Comparer deux versions avec un diff flame graph.

Comprendre une requête lente

Passer d'une trace au profil exact du span.

Prérequis conseillés

Grafana : de la découverte à l'expertise

Et ensuite ?

Grafana Tempo : de la découverte à l'expertiseObservabilité avec eBPF : de la découverte à l'expertiseAlloy : de la découverte à l'expertise

Questions fréquentes

Qu'est-ce que le profiling continu ?

C'est l'échantillonnage permanent, en production, des piles d'appels des processus, pour savoir quelles fonctions consomment CPU, mémoire ou temps d'attente.

Quel est le surcoût du profiling ?

En général 1 à 3 % de CPU, grâce à l'échantillonnage. eBPF est encore plus léger.

Faut-il modifier le code ?

Non avec eBPF (profils CPU) ; oui avec les SDK, qui apportent labels métier, profils mémoire et liens vers les traces.

Quels langages sont pris en charge ?

Go, Java, Python, Ruby, Node.js, .NET et Rust via les SDK ; tous les langages compilés et plusieurs interprétés via eBPF.