Logs de conteneurs Kubernetes
Centraliser les logs de tous les pods avec les mêmes labels que les métriques.
Observabilité · Formations
Formation Grafana Loki gratuite en ligne : architecture, collecte avec Alloy, LogQL, stockage objet, rétention, alerting et exploitation en production.
LEARNING PATH
Comprendre la philosophie de Loki et déployer une première instance.
Envoyer les logs de fichiers, de conteneurs et de Kubernetes avec Alloy.
Interroger les logs et les transformer en métriques.
Index TSDB, stockage objet, compactor et rétention.
Alerter sur les logs et précalculer des métriques.
Multi-tenancy, limites, cardinalité et supervision.
Les pratiques recommandées pour exploiter le produit en production.
LEARN BY DOING
Centraliser les logs de tous les pods avec les mêmes labels que les métriques.
Passer d'une alerte à ses logs puis à la trace correspondante dans Grafana.
Conserver des logs d'audit pendant des années à faible coût sur du stockage objet.
Déclencher des alertes quand un motif apparaît ou quand un service devient silencieux.
Un système d'agrégation de logs de Grafana Labs, inspiré de Prometheus : il n'indexe que les labels des flux et stocke le contenu compressé dans un stockage objet, ce qui le rend économique.
Pour les logs d'applications et d'infrastructure, souvent oui. Si vous avez besoin de recherche plein texte sur de gros volumes sans contexte, Elasticsearch reste plus adapté.
LogQL, proche de PromQL : sélecteurs de labels, filtres de lignes, parsers et fonctions de métriques.
Grafana Alloy est le collecteur recommandé ; Promtail est déprécié.
La rétention est appliquée par le compactor : compactor.retention_enabled: true, puis limits_config.retention_period (par exemple 744h) ; retention_stream permet une durée différente par sélecteur de labels.
Le langage de requête de Loki, inspiré de PromQL : un sélecteur de flux {app="api"}, des filtres |= "error", des parseurs (| json, | logfmt) et des agrégations comme sum by (level) (rate({app="api"}[5m])).