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Schulung Grafana Aufbau: Dashboard-Design, Alerting und Datenquellen

Produktionsreife Dashboards: Variables, Transformations, Unified Alerting und Provisioning

2 Tage / S6814
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Beschreibung

Grafana installieren und ein erstes Dashboard bauen - das geht in einer Stunde. Ein Dashboard bauen, das um 3 Uhr morgens die richtige Person mit der richtigen Information alarmiert, das bei 200 Microservices übersichtlich bleibt, das ein neuer Teamkollege ohne Einführung versteht und das sich automatisiert über Git ausrollen lässt - das erfordert Können.
Dieses Aufbau-Seminar macht aus Grafana-Einsteigern Grafana-Profis . Wir arbeiten mit Template Variables , die ein Dashboard für alle Environments und Services wiederverwendbar machen. Wir nutzen Transformations , um Daten aus verschiedenen Quellen (Prometheus, Loki, Elasticsearch, PostgreSQL) im selben Panel zu kombinieren und zu berechnen. Wir konfigurieren Unified Alerting mit intelligenten Routing-Regeln, Mute Timings für Wartungsfenster und Eskalationsketten zu PagerDuty oder Slack. Und wir überführen alles in Dashboards as Code - JSON-Definitionen in Git, ausgerollt über CI/CD, versioniert und reviewbar wie jeder andere Code.
Der rote Faden: Wir bauen an einem durchgängigen Szenario - einem Microservices-basierenden System mit Metriken (Prometheus), Logs (Loki) und Traces (Tempo) - und entwickeln Schritt für Schritt die Dashboards und Alerts, die ein Operations-Team im Alltag braucht.
Unternehmen profitieren von Dashboards, die Probleme sichtbar machen bevor Kunden sie bemerken, von Alerts die wecken wenn nötig und schweigen wenn nicht, und von einer Grafana-Infrastruktur, die wartbar, skalierbar und reproduzierbar ist.

Schulungsziel

Jede teilnehmende Person verlässt das Seminar mit einem produktionsreifen Dashboard (peer-reviewed), einem funktionierenden Alert-Setup (mit Routing und Mute Timing), einer Provisioning-Konfiguration (Dashboard as Code) und einer Best-Practice-Checkliste für Grafana im eigenen Unternehmen.

Details

Inhalt

Tag 1: Dashboard-Design, Variables und Transformations
  • Ziele und Erwartungen der Teilnehmenden
    • Klärung individueller Lernziele und Erwartungen für ein praxisnahes und relevantes Seminar
  • 1. Dashboard-Design-Prinzipien: Dashboards, die Probleme lösen
    • Die vier Dashboard-Typen: Exploration (Ad-hoc-Analyse bei Incidents), Operational (täglicher Team-Blick: ist alles gesund?), Strategic (SLO-Tracking für Management), Debugging (Drill-Down bei konkretem Problem). Jeder Typ hat andere Design-Regeln.
    • Die 3-Sekunden-Regel: Ein gutes Dashboard beantwortet die wichtigste Frage in 3 Sekunden - ohne Scrollen, ohne Klicken, ohne Nachdenken. Wenn das nicht gelingt, stimmt das Layout nicht.
    • Visuelles Hierarchie-Prinzip: Oben links das Wichtigste (Status/Health), darunter die Details. Stat-Panels und Gauges für den Sofort-Überblick, Time-Series für den Verlauf, Tables für Details.
    • Anti-Patterns: Das „Weihnachtsbaum-Dashboard" (alles blinkt, nichts hat Priorität), das „Roman-Dashboard" (50 Panels, 3-mal Scrollen), das „Copy-Paste-Dashboard" (100 identische Panels für jeden Service statt Variables), das „alles-auf-Grün-Dashboard" (erst rot wenn schon alles brennt).
    • Farb- und Layout-Konventionen: Grün = gesund, Gelb = Warnung, Rot = kritisch - konsequent. Schwellenwerte in Stat/Gauge-Panels. Row-Gruppen für logische Bereiche (HTTP, Database, Infrastructure). Beschriftungen und Units: „req/s" statt „42.7".
  • 2. Panel-Typen meistern: Das richtige Visual für jede Frage
    • Time Series (Kernpanel): Liniendarstellung für Trends, Stacked für Anteile, Bars für diskrete Zeitintervalle. Fill-Opacity, Line Width, Point Size, Axis Placement (links/rechts für verschiedene Skalen), Override: einzelne Serien individuell formatieren.
    • Stat und Gauge: Einzelwerte prominent darstellen - Uptime (99.97%), Error Rate (0.3%), Response Time (142ms). Thresholds: Grün < 200ms, Gelb < 500ms, Rot >= 500ms. Sparkline für Mini-Trend im Stat-Panel.
    • Table: Strukturierte Daten: Top-10-Endpunkte nach Latenz, offene Alerts, Pod-Status. Column Filtering, Sorting, Cell Display Mode (Color Background, Gauge, JSON View).
    • Heatmap: Latenzverteilung über Zeit - jeder Pixel zeigt wie viele Anfragen in welchem Latenz-Bucket. Histogram-Buckets aus Prometheus-Histogrammen (le-Labels). Alternativ: Heatmap für Fehlerverteilung nach Stunde und Wochentag.
    • Logs Panel: Loki-Logs direkt im Dashboard - Log-Volume als Balken, Details aufklappbar, Filter per Klick auf Labels, Link zu Explore für tiefere Analyse.
    • Node Graph und Traces: Service-Map (welcher Service ruft welchen auf?), Trace-Waterfall (wie lange dauert jeder Schritt?). Tempo-Integration.
    • Geomap und Canvas: Standortbasierte Daten (Server-Standorte, IoT-Sensoren), frei gestaltbare Layouts mit Canvas (Gebäudepläne, Netzwerkdiagramme).
    • Praxis-Übung: Für ein vorgegebenes Microservices-System die richtigen Panel-Typen wählen und begründen - Diskussion in Kleingruppen.
  • 3. Template Variables: Ein Dashboard für alle Environments
    • Das Problem ohne Variables: Für jeden Service, jedes Environment und jeden Cluster ein eigenes Dashboard -> Dashboard-Explosion (dev-service-a, staging-service-a, prod-service-a × 50 Services = 150 Dashboards). Unwartbar.
    • Query Variables: Variable $namespace wird aus Prometheus befüllt (label_values(kube_pod_info, namespace)), Variable $service aus $namespace gefiltert. Kaskadierende Abhängigkeiten: Environment -> Namespace -> Service -> Pod.
    • Custom und Constant Variables: Feste Wertlisten (Environments: dev, staging, prod), Zeitintervalle ($__interval), Constants für organisatorische Werte (Cluster-Name, Region).
    • Multi-Value und Include All: Mehrere Services gleichzeitig auswählen, „All" für den Gesamtüberblick. Regex-Filter: nur Services, die mit „api-" beginnen.
    • Variables in Queries: PromQL: rate(http_requests_total{namespace=\"namespace\", service=\" service\"}[5m]). LogQL: {namespace=\"namespace\"} |= \"error\". SQL: SELECT * FROM metrics WHERE env = ' environment'. 
    • Variables in Panel-Titeln: „HTTP-Requests: service(service ( service(namespace)" - dynamische Überschriften, die sich mit der Auswahl ändern. 
    • Ad-hoc Filters: Nutzer können beliebige Label-Filter hinzufügen, ohne dass der Dashboard-Ersteller sie vorher definieren muss.
    • Praxis-Übung: Das in Topic 2 begonnene Dashboard mit Variables wiederverwendbar machen - ein Dashboard, das für alle Services und Environments funktioniert.
  • 4. Transformations: Daten im Dashboard berechnen und kombinieren
    • Warum Transformations? Die Datenquelle liefert Rohdaten - oft in einem Format, das nicht zum gewünschten Visual passt. Transformations bearbeiten die Daten zwischen Abfrage und Darstellung.
    • Join by Field / Join by Label: Daten aus zwei verschiedenen Queries zusammenführen - z.B. CPU-Auslastung (Prometheus) + Host-Informationen (CMDB-SQL-Abfrage) in einer Tabelle.
    • Reduce: Zeitreihen auf einen Wert reduzieren - Durchschnitt, Maximum, Letzter Wert. Ideal für Stat-Panels: „Durchschnittliche Latenz der letzten Stunde".
    • Group by: Daten nach einem Feld gruppieren und aggregieren - z.B. Error Count gruppiert nach Service, sortiert nach Häufigkeit.
    • Filter by Value / Filter by Name: Serien filtern, die bestimmte Kriterien erfüllen - nur Services mit Error Rate > 1%, nur die Top-10 nach Traffic.
    • Calculate Field: Neue Felder berechnen - Error-Prozentsatz (errors / total × 100), Verfügbarkeit (1 - error_rate), Delta (aktueller Wert - Vorgänger).
    • Rename by Regex: Kryptische Metrik-Namen in lesbare Labels umwandeln - container_cpu_usage_seconds_total{pod="api-gateway-7d8f9-xyz"} -> „API Gateway CPU".
    • Mixed Data Sources: In einem Panel Daten aus Prometheus UND Elasticsearch UND PostgreSQL kombinieren - jede Query als eigene Datenquelle, Transformations fügen sie zusammen.
    • Praxis-Übung: Ein Availability-Dashboard bauen, das Metriken aus Prometheus (Uptime) mit Daten aus einer SQL-Datenbank (SLA-Ziele pro Service) kombiniert und die Differenz berechnet.
  • 5. Annotations, Links und Drill-Down: Kontext in Dashboards bringen
    • Annotations: Deployment-Marker (vertikale Linien im Time-Series-Panel: „v2.3.1 deployed at 14:32"), Incident-Marker, On-Call-Wechsel. Quellen: Grafana API, Prometheus Alertmanager, CI/CD-Pipeline (GitHub Actions/GitLab CI senden Annotation bei Deploy).
    • Dashboard Links: Von einem Übersichts-Dashboard zu einem Detail-Dashboard navigieren - Variables werden übergeben (Klick auf Service -> Service-Detail-Dashboard mit $service vorausgefüllt).
    • Data Links: Aus einem Panel direkt zu Logs springen - Klick auf einen Zeitpunkt im Metrik-Panel -> Loki-Explore öffnet sich mit dem passenden Zeitfenster und Service-Filter. Metriken -> Logs -> Traces: die Korrelations-Kette.
    • Explore: Ad-hoc-Analyse ohne Dashboard-Bearbeitung - PromQL/LogQL direkt eingeben, Split View (Metriken links, Logs rechts), Query History.
    • Praxis-Übung: Annotations für Deployments konfigurieren und Data Links von Metriken zu Logs einrichten - den Workflow „Anomalie in Metriken -> relevante Logs finden -> Trace identifizieren" in unter 30 Sekunden durchspielen.
Tag 2: Alerting, Provisioning und Produktionsreife
  • 6. Unified Alerting: Alerts, die wecken wenn nötig und schweigen wenn nicht
    • Alert-Design-Philosophie: Jeder Alert muss actionable sein - wenn der On-Call-Engineer nichts tun kann, sollte der Alert nicht existieren. Alert Fatigue ist die größte Gefahr: zu viele Alerts -> Alerts werden ignoriert -> echte Probleme werden übersehen.
    • Alert Rules: Grafana-managed Rules (auf jede Datenquelle) vs. Mimir/Loki-managed Rules (auf Prometheus/Loki nativ). Evaluation Interval, Pending Period (For-Duration: erst nach 5 Minuten Dauerzustand alarmieren, nicht bei kurzen Spikes).
    • Multi-Condition Alerts: Mehrere Bedingungen kombinieren - Error Rate > 5% UND Traffic > 100 req/s (nachts bei 2 req/s sind 10% Fehler okay, tagsüber bei 10.000 req/s nicht).
    • No Data und Error Handling: Was passiert, wenn die Datenquelle nicht antwortet? Konfigurierbar: Alerting (sicherer), OK (riskanter), No Data (neutral). Entscheidung abhängig vom Kontext.
    • Labels und Annotations: Labels bestimmen das Routing (severity=critical -> PagerDuty, severity=warning -> Slack), Annotations liefern Kontext im Alert (Dashboard-Link, Runbook-Link, aktueller Wert, Schwellenwert).
  • 7. Contact Points, Notification Policies und Silences
    • Contact Points: Wohin gehen Alerts? Slack (Channel + Message Template), PagerDuty (Integration Key, Severity Mapping), E-Mail, Microsoft Teams (Webhook), OpsGenie, Webhook (eigene Systeme anbinden).
    • Message Templates: Go-Template-Syntax für Alerts - Service-Name, aktuelle Werte, Dashboard-Link, Runbook-Link in einer lesbaren Nachricht formatieren. Template-Testing direkt in Grafana.
    • Notification Policies: Routing-Baum: Alert mit label team=platform -> Platform-Slack-Channel + PagerDuty, Alert mit label team=frontend -> Frontend-Slack-Channel. Grouping: ähnliche Alerts zusammenfassen (alle Pods eines Service in einer Nachricht statt 20 separate Alerts). Group Wait, Group Interval, Repeat Interval.
    • Mute Timings: Geplante Wartungsfenster - samstags 2-4 Uhr keine Alerts für Batch-Jobs. Recurring Schedules und einmalige Exceptions.
    • Silences: Ad-hoc einen bekannten Alert stumm schalten - während der Behebung eines bekannten Problems. Zeitlich begrenzt, Begründung pflichtmäßig.
    • Eskalation: Wenn nach 15 Minuten nicht quittiert -> Eskalation an nächste Stufe. Grafana OnCall oder PagerDuty Escalation Policies als Ergänzung.
    • Praxis-Übung: Einen vollständigen Alert-Workflow konfigurieren - Alert Rule für Error Rate, Routing an Slack (Warning) und PagerDuty (Critical), Mute Timing für Wartungsfenster, Message Template mit Dashboard-Link und Runbook.
  • 8. Datenquellen-Integration: Grafana als universelle Analyseplattform
    • Prometheus (PromQL-Patterns): Rate und Increase (rate vs. increase vs. irate), Histogram-Quantile (histogram_quantile(0.99, ...)), Label-Joins (group_left), Recording Rules für Dashboard-Performance.
    • Loki (LogQL-Patterns): Log-Queries ({app="api-gateway"} |= "error"), Metric Queries (rate({app="api-gateway"} |= "error"[5m]) - Metriken aus Logs!), Parser (| json | line_format), Unwrap für numerische Werte in Logs.
    • Tempo (Traces): TraceQL für gezielte Trace-Suche, Service Graph aus Traces generieren, Trace-to-Logs und Trace-to-Metrics Korrelation.
    • SQL-Datenbanken (PostgreSQL, MySQL): Business-Daten in Grafana visualisieren - Umsatz, Bestellungen, Nutzerregistrierungen als Zeitreihe. Makros: $__timeFilter(), $__timeGroup().
    • Elasticsearch: Log-Analyse und -Visualisierung, Lucene-Queries, Bucket-Aggregationen für Histogramme und Heatmaps.
    • InfluxDB: Flux-Queries für IoT- und Sensor-Daten, Bucket-Auswahl, Aggregation Windows.
    • Mixed Data Source: Queries aus verschiedenen Datenquellen in einem Panel kombinieren - z.B. Prometheus-Metriken + SQL-Business-Daten im selben Time-Series-Panel.
    • Praxis-Übung: Mindestens zwei Datenquellen in einem Dashboard kombinieren - Prometheus-Metriken + Loki-Logs mit korreliertem Zeitfenster.
  • 9. Provisioning: Dashboards as Code
    • Warum Provisioning? Manuell erstellte Dashboards gehen verloren (Grafana-DB-Crash), sind nicht versioniert (wer hat was wann geändert?), nicht reproduzierbar (zweites Grafana-Setup = alles neu klicken) und nicht reviewbar (kein Code Review für Dashboard-Änderungen).
    • Dashboard-JSON exportieren und versionieren: Dashboard -> Share -> Export -> JSON -> Git. JSON-Struktur verstehen: panels, targets, templating, annotations, links.
    • File-based Provisioning: provisioning/dashboards/dashboards.yaml + JSON-Dateien im Verzeichnis -> Grafana liest beim Start. Für Datenquellen: provisioning/datasources/datasources.yaml.
    • Grafana Terraform Provider: Dashboards, Datenquellen, Alert Rules, Contact Points, Notification Policies als Terraform-Ressourcen - Infrastructure as Code für Grafana (Terraform 4× vorhanden als Brücke).
    • Grafonnet (Jsonnet): Programmierbare Dashboard-Generierung - Loops, Variablen, Funktionen: ein Template, 50 Service-Dashboards. DRY-Prinzip für Dashboards.
    • CI/CD-Integration: Dashboard-JSON in Git -> Pull Request -> Review -> Merge -> CI/CD-Pipeline rollt Dashboard auf Grafana aus. GitHub Actions (1×) oder GitLab CI (2×) als Pipeline.
    • Alerting as Code: Alert Rules, Contact Points und Notification Policies ebenfalls als YAML/Terraform provisionieren - gesamte Alerting-Konfiguration versioniert und reproduzierbar.
    • Praxis-Übung: Das im Seminar gebaute Dashboard als JSON exportieren, in eine Provisioning-Struktur überführen und die Datenquelle als YAML definieren - reproduzierbares Setup.
  • 10. Performance und Betrieb: Grafana in Produktion
    • Dashboard-Performance: Lange Zeiträume (30 Tage) mit vielen Panels (50+) sind langsam - Strategien: Recording Rules in Prometheus (vorberechnete Metriken), Max Data Points begrenzen, Interval-Settings ($__interval vs. feste Intervalle), Panel-Caching (Query Caching in Grafana Enterprise/Cloud).
    • Cardinality-Problem: Prometheus-Metriken mit vielen Label-Kombinationen (User-IDs, Request-IDs als Labels -> Millionen Zeitreihen) zerstören Performance. Erkennung: Grafana Explore -> Metrics Browser -> Cardinality-Warnung. Lösung: Labels reduzieren, Aggregation.
    • Org- und Folder-Struktur: Dashboards organisieren - Folders nach Team (Platform, Backend, Frontend) oder nach Service. RBAC: wer darf welche Dashboards sehen und bearbeiten? Teams -> Folder-Permissions.
    • Playlists und Kiosk-Mode: Dashboards auf Bildschirmen im Büro rotieren lassen - Operations-Wallboard, NOC-Display.
    • Backup: Grafana-Datenbank (SQLite/PostgreSQL) und Provisioning-Dateien sichern. Grafana API für Export: alle Dashboards programmatisch sichern.
    • Upgrade-Strategie: Grafana-Updates (monatliche Releases) testen: Staging-Instanz -> Dashboards prüfen -> Produktion. Breaking Changes in Alert-Konfiguration und Panel-Plugins beachten.
  • 11. Praxis-Workshop: „The Production Dashboard"
  • Phase 1 - Dashboard-Design (45 Min):
    • Aufgabe: Ein produktionsreifes Service-Overview-Dashboard bauen, das folgende Fragen in 3 Sekunden beantwortet: „Ist der Service gesund?", „Wie hoch ist die aktuelle Last?", „Gibt es Fehler?"
    • Panels: Health-Status (Stat/Gauge), Request Rate (Time Series), Error Rate (Time Series), Latenz P50/P95/P99 (Time Series), Top-5-Endpunkte (Table).
    • Template Variables für Namespace, Service und Zeitraum.
    • Annotations für Deployments.
  • Phase 2 - Alerting-Setup (30 Min):
    • Alert Rule: Error Rate > 5% für > 5 Minuten -> Warning.
    • Alert Rule: Error Rate > 15% für > 2 Minuten -> Critical.
    • Routing: Warning -> Slack-Channel, Critical -> PagerDuty.
    • Mute Timing: Sonntag 2-4 Uhr (Wartungsfenster).
    • Message Template mit Dashboard-Link und Runbook-Verweis.
  • Phase 3 - Provisioning (20 Min):
    • Dashboard als JSON exportieren.
    • Provisioning-Verzeichnisstruktur anlegen.
    • Datenquellen-YAML erstellen.
    • Ergebnis: ein reproduzierbares Grafana-Setup, das aus Git ausgerollt werden kann.
  • Phase 4 - Peer Review und Best-Practice-Diskussion (25 Min):
    • Dashboards gegenseitig reviewen: Ist die 3-Sekunden-Regel erfüllt? Sind die Variables sinnvoll? Sind die Alerts actionable? Feedback und Optimierung.
    • Gemeinsame Best-Practice-Sammlung: die 10 wichtigsten Grafana-Regeln, die ab morgen gelten.

  • DevOps- und Platform-Engineers: Die produktionsreife Grafana-Dashboards für ihre Teams bereitstellen.
  • System- und Netzwerkadministratoren: Die aus Monitoring-Daten (Zabbix, Prometheus, SNMP) aussagekräftige Dashboards und Alerts bauen.
  • SRE- und Operations-Teams: Die SLO-Dashboards, Incident-Dashboards und On-Call-Visualisierungen professionell gestalten.
  • Data Engineers und Analysten: Die Grafana als Visualisierungsplattform für Zeitreihen- und Log-Daten nutzen.
Voraussetzungen: Grundkenntnisse in Grafana (Navigation, einfache Panels erstellen, Datenquelle anbinden). Idealerweise Besuch der GFU-Schulung „Einführung in Grafana" (S4326) oder vergleichbare Praxiserfahrung. Grundverständnis einer Abfragesprache (PromQL, SQL oder LogQL) ist hilfreich.


In Präsenz
Online
Lernmethode

Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen auf persönlichem Schulungs-PC.

Wie auch bei unseren Präsenz-Seminaren: Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen. Trainer durchgehend präsent.

Unterlagen

Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive. Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne.

Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive (via DHL). Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne.

Arbeitsmaterialien

DIN A4 Block, Notizblock, Kugelschreiber, USB-Stick, Textmarker, Post-its

Teilnahmezertifikat

Nach Abschluss des Seminars erhalten Sie das Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis per E-Mail als PDF.


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Online
Teilnehmendenzahl

min. 1, max. 8 Personen

Garantierte Durchführung

Ab 1 Teilnehmenden*

Schulungszeiten
2 Tage, 09:00 - 16:00 Uhr
Ort der Schulung
GFU Schulungszentrum oder Virtual Classroom
GFU Schulungszentrum
Am Grauen Stein 27
51105 Köln-Deutz

oder online im Virtual Classroom oder europaweit bei Ihnen als Inhouse-Schulung

Um ein optimales Raumklima zu gewährleisten, haben wir das Schulungszentrum mit 17 hochmodernen Trotec TAC V+ Luftreinigern ausgestattet. Diese innovative Filtertechnologie (H14 zertifiziert nach DIN EN1822) sorgt dafür, dass die Raumluft mehrfach pro Stunde umgewälzt wird und Schadstoffe zu 99.995% im HEPA-Filter abgeschieden und infektiöse Aerosole abgetötet werden.

Zusätzlich sind alle Räume mit CO2-Ampeln ausgestattet, um jederzeit eine hervorragende Luftqualität sicherzustellen.

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Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur

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Preisvorteil

Dritter Mitarbeitende nimmt kostenfrei teil.
(Nicht mit anderen Rabatten kombinierbar.)

Eventuell anfallende Prüfungskosten für den dritten Teilnehmenden werden zusätzlich berechnet - auch bei Seminaren inkl. Prüfungsgebühr.

Hinweis: Um den Erfolg der Schulung zu gewährleisten, sollte auch der dritte Teilnehmende die erwarteten Vorkenntnisse mitbringen.

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Gebäck, Snacks und Getränke ganztägig, Mittagessen im eigenen Restaurant, täglich 6 Menüs, auch vegetarisch

Eine Auswahl unserer Frühstücks-Snacks und Nervennahrungs-Highlights senden wir Ihnen mit den Seminarunterlagen via DHL zu.

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Weiterbildung Grafana Aufbau: Dashboard-Design, Alerting und Datenquellen

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23.11.-24.11.2026
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