Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

OpenTelemetry for Observability: The Complete Course

OpenTelemetry cho Observability: Khóa học toàn diện

OpenTelemetry cho Observability: Khóa học toàn diện

Học cách quan sát hệ thống (Observability), kiểm thử API REST, hệ thống phân tán, Kubernetes, và các phương pháp tốt nhất cho hệ thống production!

4.8
(36 đánh giá)
402 học viên
Giảng viên
Lauro Fialho Müller
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 399.000đ -87%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
10.5 giờ video
125 bài giảng
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 31/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Định nghĩa SLI, SLO và SLA, sử dụng error budgets để cân bằng giữa độ tin cậy và tốc độ phát triển
Triển khai bộ công cụ observability cục bộ với Prometheus, Loki, Tempo và Grafana
Instrument ứng dụng NodeJS và Python với cả ba tín hiệu observability
Triển khai cơ chế truyền ngữ cảnh phân tán (distributed context propagation) qua các ranh giới dịch vụ bất đồng bộ
Áp dụng automatic instrumentation để thu thập metrics, logs và traces ở cấp độ framework với ít mã nhất
Tạo metrics tùy chỉnh bằng counters và histograms để theo dõi các sự kiện ở cấp độ nghiệp vụ
Xây dựng custom spans với thuộc tính và xử lý lỗi để có khả năng quan sát chính xác logic nghiệp vụ
Cấu hình structured logging với tự động chèn trace context để đảm bảo tương quan nhất quán giữa các tín hiệu
Cấu hình OpenTelemetry Collector như một pipeline telemetry không phụ thuộc vào nhà cung cấp
Sử dụng mẫu exporter để thu thập metrics từ các dịch vụ bên thứ ba không có hỗ trợ OpenTelemetry gốc
Viết Kubernetes manifests cho cả dịch vụ ứng dụng và toàn bộ stack observability
Quản lý triển khai Kubernetes đa namespace với Kustomize để có các bản phát hành nhất quán và tái tạo được
Xác minh dữ liệu telemetry được truyền chính xác từ đầu đến cuối qua một cụm Kubernetes đang chạy

Yêu cầu

Hiểu vững chắc về Docker, Docker Compose, Kubernetes và Kustomize
Quen thuộc với giao diện dòng lệnh (CLI) và các thao tác git cơ bản
Máy tính có khả năng chạy Minikube, Kind hoặc cụm Kubernetes cục bộ tương tự để thực hành
Hiểu biết vững chắc về phát triển phần mềm, tốt nhất là có kinh nghiệm thực hành phát triển phần mềm

Đối tượng phù hợp

Kỹ sư phần mềm muốn thêm khả năng observability cấp production vào ứng dụng của họ
Kỹ sư DevOps và Platform muốn nâng cao kỹ năng Monitoring và Observability lên cấp độ tiếp theo
Kỹ sư Site Reliability (SRE) muốn cải thiện khả năng ứng phó sự cố và giảm thời gian khắc phục trung bình
Bất kỳ ai muốn có nền tảng vững chắc về Observability và OpenTelemetry

Nội dung khóa học

14 phần • 125 bài giảng
1 Chào mừng bạn đến với khóa học!
2 Định hướng kỳ vọng
3 Hãy kết nối với nhau nhé!
4 Tài nguyên khóa học
1 Thiết lập môi trường của tôi
2 [Người dùng Windows] Lưu ý về cách bật tính năng WSL Windows
3 [Người dùng Windows] Cài đặt Windows Subsystem for Linux (WSL)
4 [Người dùng Windows] Các tính năng của Windows Subsystem for Linux
5 Điều hướng tài nguyên và thư mục khóa học
1 Giới thiệu phần
2 Observability là gì?
3 Ba trụ cột của Observability
4 Metrics và các loại Metrics
5 Histograms và Percentiles
6 Logs và Structured Logging
7 Distributed Tracing và Spans
8 Lựa chọn và kết hợp các tín hiệu Observability
9 Service Level Indicators (SLI)
10 Service Level Objectives (SLO)
11 Service Level Agreements (SLA)
12 Error Budgets và Quản lý rủi ro
13 Bốn tín hiệu vàng (Four Golden Signals)
1 Giới thiệu phần
2 Thiết lập môi trường phát triển
3 Prometheus trong 5 phút
4 Phòng thực hành: Thiết lập Prometheus - Tổng quan
5 Phòng thực hành: Cấu hình Prometheus
6 Phòng thực hành: Khởi chạy và xác minh Prometheus
7 Loki trong 5 phút
8 Phòng thực hành: Thiết lập Loki - Tổng quan
9 Phòng thực hành: Triển khai Loki
10 Phòng thực hành: Kết nối Loki với Prometheus
11 Phòng thực hành: Kiểm tra việc nhập log vào Loki
12 Phòng thực hành: Khám phá Metrics của Loki
13 Tempo trong 5 phút
14 Phòng thực hành: Thiết lập Tempo - Tổng quan
15 Phòng thực hành: Triển khai Tempo
16 Phòng thực hành: Thiết lập Grafana - Tổng quan
17 Phòng thực hành: Triển khai và kết nối Grafana
18 Phòng thực hành: Triển khai ứng dụng dịch thuật - Tổng quan
19 Phòng thực hành: Triển khai ứng dụng mẫu
20 Tổng quan kiến trúc toàn bộ stack
1 Giới thiệu phần
2 OpenTelemetry là gì?
3 API, SDK và sự tách biệt giữa chúng
4 Automatic và Manual Instrumentation
5 OpenTelemetry Collector
6 Semantic Conventions
1 Giới thiệu phần
2 Phòng thực hành: Thiết lập môi trường phát triển cục bộ - Tổng quan
3 Phòng thực hành: Cấu hình môi trường phát triển
4 OpenTelemetry Collector
5 Phòng thực hành: Thiết lập OTel Collector - Tổng quan
6 Phòng thực hành: Triển khai OTel Collector
7 Phòng thực hành: Kiểm tra OTel Collector - Tổng quan
8 Phòng thực hành: Xác minh luồng dữ liệu từ đầu đến cuối
9 Phòng thực hành: Giám sát OTel Collector
1 Kiến trúc Metrics của OpenTelemetry
2 Phòng thực hành: Auto Instrumentation cho Metrics - Tổng quan
3 Phòng thực hành: Áp dụng Auto Instrumentation cho Metrics
4 Phòng thực hành: Manual Instrumentation cho Metrics - Tổng quan
5 Phòng thực hành: Tạo Business Metrics tùy chỉnh
6 Phòng thực hành: Khám phá Metrics tùy chỉnh trong Prometheus
1 Kiến trúc Traces của OpenTelemetry
2 Phòng thực hành: Auto Instrumentation cho Traces - Tổng quan
3 Phòng thực hành: Áp dụng Auto Instrumentation cho Traces
4 Phòng thực hành: Manual Instrumentation cho Traces - Tổng quan
5 Phòng thực hành: Tạo Custom Spans
6 Phòng thực hành: Sửa lỗi trong mã đã Instrument
7 Phòng thực hành: Tái cấu trúc mã Instrumentation
1 Kiến trúc Logs của OpenTelemetry
2 Phòng thực hành: Auto Instrumentation cho Logs - Tổng quan
3 Phòng thực hành: Áp dụng Auto Instrumentation cho Logs
4 Phòng thực hành: Kiểm tra Log Instrumentation
5 Phòng thực hành: Manual Instrumentation cho Logs - Tổng quan
6 Phòng thực hành: Thêm các câu lệnh Log thủ công
7 Phòng thực hành: Tương quan Log-Trace trong Grafana - Tổng quan
8 Phòng thực hành: Cấu hình tương quan Log-Trace
9 Phòng thực hành: Ngoại hóa cấu hình - Tổng quan
10 Phòng thực hành: Áp dụng tái cấu trúc cấu hình
1 Giới thiệu phần
2 Phòng thực hành: Worker Metrics Auto-Instrumentation - Tổng quan
3 Phòng thực hành: Áp dụng Worker Metrics Auto-Instrumentation
4 Phòng thực hành: Worker Logs Auto-Instrumentation - Tổng quan
5 Phòng thực hành: Áp dụng Worker Logs Auto-Instrumentation
6 Phòng thực hành: Worker Traces Auto-Instrumentation - Tổng quan
7 Phòng thực hành: Áp dụng Worker Traces Auto-Instrumentation
1 Khái niệm về Context Propagation
2 Phòng thực hành: Frontend-to-Worker Propagation - Tổng quan
3 Phòng thực hành: Chèn Trace Context vào Frontend
4 Phòng thực hành: Trích xuất Trace Context trong Worker
5 Phòng thực hành: Kiểm tra kết nối Trace phân tán
6 Phòng thực hành: Worker-to-Frontend Propagation - Tổng quan
7 Phòng thực hành: Hoàn thiện truyền hai chiều (Bidirectional Propagation)
1 Phòng thực hành: Worker Custom Metrics - Tổng quan
2 Phòng thực hành: Triển khai Worker Custom Metrics
3 Phòng thực hành: Kiểm tra Worker Custom Metrics
4 Phòng thực hành: Worker Custom Spans - Tổng quan
5 Phòng thực hành: Triển khai Worker Custom Spans
6 Phòng thực hành: Mẫu Redis Exporter - Tổng quan
7 Phòng thực hành: Triển khai Redis Exporter
8 Phòng thực hành: Cấu hình dựa trên môi trường - Tổng quan
9 Phòng thực hành: Áp dụng cấu hình dựa trên môi trường
10 Phòng thực hành: Structured Logging cho Worker - Tổng quan
11 Phòng thực hành: Di chuyển Worker Logs sang định dạng có cấu trúc
12 Phòng thực hành: Kiểm tra đầu ra Structured Log
1 Giới thiệu phần
2 Phòng thực hành: Application Kubernetes Manifests - Tổng quan
3 Phòng thực hành: Tạo Application Manifests
4 Phòng thực hành: Observability Stack Manifests - Tổng quan
5 Phòng thực hành: OTel Collector Kubernetes Manifest
6 Phòng thực hành: Manifests cho các Backend Observability
7 Phòng thực hành: Kube State Metrics Manifest
8 Phòng thực hành: Kiểm tra Manifests với AI
9 Phòng thực hành: Thiết lập Kustomize - Tổng quan
10 Phòng thực hành: Triển khai cấu hình Kustomize
11 Phòng thực hành: Xác minh Kubernetes Manifests - Tổng quan
12 Phòng thực hành: Xác thực các Manifest đã tạo
13 Phòng thực hành: Triển khai lên Kubernetes - Tổng quan
14 Phòng thực hành: Áp dụng Manifests vào Cluster
15 Phòng thực hành: Sửa lỗi thu thập Telemetry
16 Phòng thực hành: Xác minh dữ liệu Telemetry - Tổng quan
17 Phòng thực hành: Xác minh Telemetry từ đầu đến cuối
1 Chúc mừng bạn!
2 BONUS: Mã giảm giá khóa học!

Giới thiệu khóa học

Welcome to OpenTelemetry for Observability: The Complete Course! Are you ready to take full control of your distributed systems and build the production-grade observability platform your applications deserve? This course is designed to take you from observability fundamentals to a fully instrumented, Kubernetes-deployed system - using OpenTelemetry, Prometheus, Loki, Tempo, and Grafana.

Why Learn OpenTelemetry and Observability?

Modern software systems are distributed, dynamic, and complex. When something breaks in production, you need answers fast — and the difference between a five-minute fix and a five-hour outage often comes down to how well your system is instrumented. Here is why mastering OpenTelemetry and observability is essential right now:

  • OpenTelemetry Is the Industry Standard for Telemetry: OpenTelemetry is a CNCF-graduated project and the vendor-neutral standard for generating and collecting observability data. It is rapidly replacing proprietary instrumentation SDKs across the industry. Learning OpenTelemetry means your instrumentation code is portable across any backend - Prometheus, Grafana Cloud, Datadog, Honeycomb, and beyond - without rewriting a single line.

  • Metrics, Logs, and Traces Are No Longer Optional: Observability is not a nice-to-have anymore. Engineering organizations operating distributed systems rely on correlated metrics, logs, and traces to detect issues, diagnose root causes, and validate reliability targets. Teams that instrument their systems correctly ship with confidence.

  • Prometheus and Grafana Are the Backbone of Cloud-Native Observability: Prometheus is the de facto standard for metrics collection in Kubernetes environments. Grafana is the leading visualization and exploration platform across all three signal types. Together with Loki for logs and Tempo for traces, they form a complete open-source observability stack that is production-proven at scale (and entirely free to use!).

  • Distributed Tracing Solves the Problems Metrics Alone Cannot: When a request fails or slows down in a system with multiple services, metrics tell you something is wrong, but traces tell you exactly where and why. OpenTelemetry distributed tracing gives you end-to-end visibility across service boundaries, including asynchronous message queue patterns where traditional tracing tools fall short.

  • High Market Demand for Observability Skills: As organizations shift to microservices, platform engineering, and SRE practices, the demand for engineers who understand SLIs, SLOs, error budgets, and modern instrumentation is accelerating. Observability expertise consistently differentiates candidates for senior DevOps, platform, and SRE roles.

By investing time in this course, you are building one of the most practical and transferable skill sets in modern software engineering: skills that apply regardless of the language, framework, or cloud provider your team uses.

Why Should You Choose This Course?

This course goes far beyond a surface-level introduction to OpenTelemetry. You will build and instrument a real distributed application end-to-end, using the same tools and workflows used in production environments today.

  • Learn by Doing with Extensive Hands-On Labs: Every concept in this course is immediately followed by a practical lab. You will instrument real code, deploy real infrastructure, and debug real issues. I provide the task, give you space to try it yourself, and then walk through the solution step by step.

  • Instrument a Real Distributed Application: We do not instrument a toy "Hello World" app. The course target is a distributed translation application with a Node.js frontend, a Python background worker, and a Redis queue. This multi-language, asynchronous architecture represents the kind of real-world complexity where observability truly matters.

  • Complete Coverage of All Three Observability Signals: Most courses focus on one signal type. This course covers metrics, logs, and traces in equal depth, including both automatic and manual instrumentation for each, applied to both services in the system.

  • Distributed Context Propagation Across Async Boundaries: One of the most challenging and most valuable skills in observability engineering is connecting traces across services that communicate asynchronously. This course tackles that challenge directly, walking you through bidirectional context propagation across a message queue so that a single end-to-end trace spans the entire system.

  • AI-Assisted Workflows Integrated Throughout: From auditing Kubernetes manifests to diagnosing deployment bugs, the course integrates AI tooling in a practical and realistic way. You will see how to use AI assistants to accelerate instrumentation, improve manifest quality, and speed up root cause analysis.

  • Kubernetes Deployment Included: The course does not stop at local development. You will migrate the full application and observability stack to Kubernetes using Kustomize, deploy to a live cluster, and verify that all three observability signals are flowing correctly in a real production-like environment.

Which Skills Will You Acquire During This Course?

As you progress through the lectures and labs, you will gain a comprehensive set of observability and instrumentation skills, including:

  • Building an Observability Stack from Scratch: You will deploy and connect Prometheus, Loki, Tempo, and Grafana, configure the OpenTelemetry Collector as a centralized telemetry pipeline, and verify that the full stack is operational before writing a single line of instrumentation code.

  • Defining Reliability Targets with SLIs, SLOs, and SLAs: You will learn to define user-centric Service Level Indicators, set Service Level Objectives as internal reliability targets, understand the difference between SLOs and contractual SLAs, and use error budgets to make informed decisions about deployment velocity versus stability.

  • Applying OpenTelemetry Automatic Instrumentation: You will enable automatic instrumentation for Node.js and Python services to capture framework-level metrics, logs, and traces with minimal code changes, giving you broad observability coverage as a starting point for both services.

  • Creating Custom Metrics with Counters and Histograms: You will implement manual metrics instrumentation to capture domain-specific business events that automatic instrumentation cannot surface. You will add dimensional labels to your metrics and explore them in Prometheus using PromQL.

  • Building Custom Spans for Business Logic Tracing: You will create manual OpenTelemetry spans to trace business-level operations inside your services, set span attributes and error status, and manage span lifecycle correctly to produce accurate, informative traces visible in Grafana Tempo.

  • Configuring Structured Logging with Trace Context Injection: You will replace unstructured log output with structured logging integrated with the OpenTelemetry SDK so that every log entry automatically carries trace context. You will then configure log-trace correlation in Grafana for one-click navigation between a log entry and its corresponding trace.

  • Implementing Distributed Context Propagation: You will manually inject and extract trace context across an asynchronous message queue boundary to connect frontend and worker spans into a single end-to-end trace. You will implement the full round trip and verify the complete trace in Grafana Tempo.

  • Using the Exporter Pattern for Third-Party Services: You will deploy a Redis exporter as a sidecar to collect operational metrics from Redis, which has no native OpenTelemetry support, and expose those metrics to Prometheus. This pattern applies to any third-party service in your stack.

  • Deploying to Kubernetes with Kustomize: You will write Kubernetes manifests for the full application and observability stack, manage multi-namespace configuration with Kustomize, deploy to a local cluster, diagnose and fix telemetry collection bugs, and verify end-to-end signal flow through a live Kubernetes environment.

Get ready to build the observability platform your distributed systems deserve. Whether you are an engineer who has never written a span in your life or a practitioner looking to master OpenTelemetry properly, this course will give you the depth, the practice, and the confidence to instrument any system, in any language, on any platform. Let's get started!

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Devops
Hiển thị tất cả khoá học Kubernetes
Hiển thị tất cả khoá học Observability
Hiển thị tất cả khoá học Opentelemetry
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊