Introduction to Tempo for Distributed Tracing

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Introduction to Tempo for Distributed Tracing

Dozent: Professionals in the Industry

Bei Mehr erfahren enthalten

3 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Stunden zu vervollständigen

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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Was Sie lernen werden

Multi-tenant setup with Tempo distributors enables scalable tracing with strong data isolation across teams and apps.
Waterfall trace analysis highlights critical paths, helping quickly spot latency issues and bottlenecks.
Correlating traces with logs and metrics speeds up root cause analysis and validates fixes effectively.
Sampling, retention, and trace correlation ensure scalable, sustainable observability as systems grow.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Microservices
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Software Visualization
Kategorie: Debugging
Kategorie: Multi-Tenant Cloud Environments
Kategorie: Dependency Analysis
Kategorie: Incident Response

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Kubernetes
Kategorie: Grafana

Wichtige Details

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6 Zuweisungen¹

KI-bewertet siehe Haftungsausschluss

Unterrichtet in Englisch

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In diesem Kurs gibt es 3 Module

Distributed tracing has become essential for troubleshooting microservices at scale – 73% of organizations struggle with service dependencies visibility. This Short Course was created to help IT Support and Operations professionals accomplish effective microservices troubleshooting through Grafana Tempo distributed tracing. By completing this course, you'll be able to configure production-ready trace ingestion pipelines, identify performance bottlenecks through trace analysis, and correlate traces with logs for rapid incident resolution.

By the end of this course, you will be able to: • Apply Tempo ingestion settings to route OpenTelemetry traces from Kubernetes services into a multi-tenant storage backend • Analyze trace visualizations to pinpoint inter-service latency hotspots and identify the upstream service causing a performance regression • Evaluate trace-to-logs correlations to confirm root cause and validate remediation effectiveness during post-incident review This course is unique because you'll work with real Kubernetes environments and enterprise-grade configurations using Tempo's multi-tenant architecture. To be successful in this project, you should have background experience with Kubernetes operations and basic observability concepts.

Configure Tempo ingestion settings to route OpenTelemetry traces from Kubernetes services into multi-tenant storage backends.

Das ist alles enthalten

1 Video1 Lektüre2 Aufgaben

Analyze trace visualizations to pinpoint inter-service latency hotspots and identify upstream service causing performance regressions.

Das ist alles enthalten

2 Videos3 Lektüren1 Aufgabe

2 VideosInsgesamt 11 Minuten

The Cost of Hidden Performance Issues3 Minuten
Understanding Trace Waterfall Visualizations and Span Analysis8 Minuten

3 LektürenInsgesamt 30 Minuten

Service Dependency Maps and Latency Pattern Recognition10 Minuten
Systematic Trace Analysis Methodology with Grafana Visualization Guide15 Minuten
Hands-On Trace Analysis Practice5 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 5 Minuten

Knowledge Check: Trace Visualization Analysis5 Minuten

Evaluate trace-to-logs correlations to confirm root cause and validate remediation effectiveness during post-incident review.

Das ist alles enthalten

3 Lektüren3 Aufgaben

3 LektürenInsgesamt 30 Minuten

Post-Incident Review: When Traces Meet Logs3 Minuten
Correlation Techniques and Root Cause Validation Strategies12 Minuten
Correlation Evaluation Framework and Validation Techniques15 Minuten

3 AufgabenInsgesamt 65 Minuten

Course Assessment: Distributed Tracing Operations Mastery30 Minuten
Post-Incident Correlation Analysis Report5 Minuten
Knowledge Check: Trace-to-Logs Correlation Evaluation30 Minuten

Dozent

Professionals in the Industry

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Felipe M.

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Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

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Chaitanya A.

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