RousselTMLEARNING
Connexion

Observabilité · Formations

Grafana Tempo : de la découverte à l’expertise

Formation complète sur Grafana Tempo : tracing distribué, installation, instrumentation OpenTelemetry, TraceQL, métriques dérivées, corrélation et exploitation.

7 chapitres17 leçonsFR
À votre rythme, par la pratique.

À l’issue de cette formation, vous saurez

  • Déployer Tempo et envoyer des traces OTLP
  • Rechercher et analyser des traces avec TraceQL
  • Dériver des métriques RED et un service graph des traces
  • Échantillonner et corréler traces, logs et métriques

🎯 Niveau : Avancé👥 Public visé : Développeurs et SRE qui veulent comprendre la latence des systèmes distribués

LEARNING PATH

Programme de la formation

0Vue d'ensemble de la formation1 leçon
  1. QCM d’évaluationQCM · ⏱ 10 min
1Introduction et installation3 leçons

Tracing distribué, architecture de Tempo et premier déploiement.

  1. Le tracing distribué avec TempoArticle · ⏱ 5 min
  2. Installation de TempoArticle · ⏱ 12 min
  3. TP : Déployer Tempo et envoyer sa première traceTravaux pratiques · ⏱ 30 min · Niveau 1/5
2Instrumentation et ingestion4 leçons

Produire des traces avec OpenTelemetry et les envoyer avec Alloy.

  1. Le protocole OTLPArticle · ⏱ 14 min
  2. Instrumenter ses applicationsArticle · ⏱ 11 min
  3. Traces avec AlloyArticle · ⏱ 5 min
  4. TP : Instrumenter une application Python avec OpenTelemetryTravaux pratiques · ⏱ 40 min · Niveau 2/5
3TraceQL2 leçons

Rechercher et analyser les traces.

  1. TraceQLArticle · ⏱ 8 min
  2. TP : Diagnostiquer avec TraceQLTravaux pratiques · ⏱ 40 min · Niveau 3/5
4Métriques et corrélation3 leçons

Metrics-generator, exemplars et liens vers logs et profils.

  1. Métriques à partir des tracesArticle · ⏱ 8 min
  2. Corréler traces, logs, métriques et profilsArticle · ⏱ 9 min
  3. TP : Métriques RED et service graph avec le metrics-generatorTravaux pratiques · ⏱ 40 min · Niveau 3/5
5Stockage et exploitation3 leçons

Stockage objet, passage à l'échelle, échantillonnage et supervision.

  1. Stockage et passage à l'échelleArticle · ⏱ 9 min
  2. Tempo en productionArticle · ⏱ 9 min
  3. TP Final : Une plateforme de tracing avec MinIO, échantillonnage et corrélationTravaux pratiques · ⏱ 1 h · Niveau 4/5
6Bonnes pratiques1 leçon

Les pratiques recommandées pour exploiter le produit en production.

  1. Bonnes pratiques TempoArticle · ⏱ 6 min

LEARN BY DOING

Cas concrets & applications

Diagnostic de latence

Identifier le service ou la requête SQL qui ralentit une transaction.

Cartographie des dépendances

Générer un service graph à partir des traces.

Alertes RED sans double instrumentation

Dériver débit, erreurs et latence des spans.

Corrélation complète

Relier une trace à ses logs, métriques et profils.

Prérequis conseillés

Opentelemetry : de la découverte à l'expertiseGrafana : de la découverte à l'expertise

Et ensuite ?

Grafana Loki : de la découverte à l'expertiseThanos : de la découverte à l'expertiseDynatrace : de la découverte à l’expertise

Questions fréquentes

Qu'est-ce que Grafana Tempo ?

Un backend de traces distribuées de Grafana Labs qui n'exige qu'un stockage objet et s'intègre nativement à Grafana, Loki et Prometheus.

Quelle différence entre Tempo et Jaeger ?

Tempo stocke dans un simple stockage objet sans index lourd et se requête avec TraceQL ; Jaeger s'appuie sur Elasticsearch ou Cassandra.

Qu'est-ce que TraceQL ?

Le langage de requête de Tempo pour rechercher des spans par attributs, durée, statut et relations parent/enfant.

Comment envoyer des traces à Tempo ?

Via OTLP (gRPC 4317, HTTP 4318), directement depuis les SDK OpenTelemetry ou via Grafana Alloy.