১. ভূমিকা
ইভেন্টআর্ক বিভিন্ন উৎস থেকে আসা ইভেন্টের সাথে গুগল ক্লাউড পরিষেবাগুলোকে সংযুক্ত করা সহজ করে তোলে। এটি আপনাকে ইভেন্ট-চালিত আর্কিটেকচার তৈরি করতে দেয়, যেখানে মাইক্রোসার্ভিসগুলো শিথিলভাবে সংযুক্ত এবং বিতরণকৃত থাকে। এটি আপনার জন্য ইভেন্ট গ্রহণ, বিতরণ, নিরাপত্তা, অনুমোদন এবং ত্রুটি-পরিচালনার দায়িত্বও পালন করে, যা ডেভেলপারদের কর্মদক্ষতা এবং অ্যাপ্লিকেশনের স্থিতিস্থাপকতা বৃদ্ধি করে।
ডেটাডগ হলো ক্লাউড অ্যাপ্লিকেশনের জন্য একটি মনিটরিং ও নিরাপত্তা প্ল্যাটফর্ম। এটি আপনার অ্যাপ্লিকেশন, পরিকাঠামো এবং থার্ড-পার্টি পরিষেবাগুলোকে পর্যবেক্ষণযোগ্য করে তুলতে এন্ড-টু-এন্ড ট্রেস, মেট্রিক্স এবং লগ একত্রিত করে।
ওয়ার্কফ্লোস হলো একটি সম্পূর্ণ পরিচালিত অর্কেস্ট্রেশন প্ল্যাটফর্ম যা আপনার সংজ্ঞায়িত একটি ওয়ার্কফ্লো নামক ক্রমানুসারে সার্ভিসগুলো সম্পাদন করে। এই ওয়ার্কফ্লোগুলো ক্লাউড রান বা ক্লাউড ফাংশনস-এ হোস্ট করা সার্ভিস, ক্লাউড ভিশন এআই ও বিগকোয়েরির মতো গুগল ক্লাউড সার্ভিস এবং যেকোনো HTTP-ভিত্তিক API-কে একত্রিত করতে পারে।
প্রথম কোডল্যাবে , আপনি শিখেছেন কিভাবে ইভেন্টআর্ক (Eventarc) ব্যবহার করে ডেটাডগ (Datadog) মনিটরিং অ্যালার্ট গুগল ক্লাউডে (Google Cloud) পাঠানো যায়। এই দ্বিতীয় কোডল্যাবে, আপনি শিখবেন কিভাবে ওয়ার্কফ্লোস (Workflows) ব্যবহার করে ডেটাডগ মনিটরিং অ্যালার্টে সাড়া দিতে হয়। আরও নির্দিষ্টভাবে বললে, আপনি ২টি কম্পিউট ইঞ্জিন ভার্চুয়াল মেশিন (Compute Engine Virtual Machines) তৈরি করবেন এবং একটি ডেটাডগ মনিটর দিয়ে সেগুলোকে পর্যবেক্ষণ করবেন। যখনই ভিএমগুলোর মধ্যে ১টি ডিলিট হয়ে যাবে, আপনি ইভেন্টআর্কের মাধ্যমে ডেটাডগ থেকে ওয়ার্কফ্লোসে একটি অ্যালার্ট পাবেন। এর ফলে, ওয়ার্কফ্লোস ডিলিট হয়ে যাওয়া ভিএমটি পুনরায় তৈরি করবে, যাতে চলমান ভিএমের সংখ্যা আবার ২-এ ফিরে আসে।
আপনি যা শিখবেন
- ডেটাডগের গুগল ক্লাউড ইন্টিগ্রেশন কীভাবে চালু করবেন।
- কম্পিউট ইঞ্জিন ভিএম চেক ও তৈরি করার জন্য কীভাবে একটি ওয়ার্কফ্লো তৈরি করবেন।
- ইভেন্টার্ক ব্যবহার করে ডেটাডগ মনিটরিং অ্যালার্টকে ওয়ার্কফ্লো-এর সাথে কীভাবে সংযুক্ত করবেন
- ভিএম ডিলিট হওয়ার ক্ষেত্রে কীভাবে ডেটাডগ মনিটর ও অ্যালার্ট তৈরি করবেন।
২. সেটআপ এবং প্রয়োজনীয়তা
স্ব-গতিতে পরিবেশ সেটআপ
- Google Cloud Console- এ সাইন-ইন করুন এবং একটি নতুন প্রজেক্ট তৈরি করুন অথবা বিদ্যমান কোনো প্রজেক্ট পুনরায় ব্যবহার করুন। যদি আপনার আগে থেকে Gmail বা Google Workspace অ্যাকাউন্ট না থাকে, তবে আপনাকে অবশ্যই একটি তৈরি করতে হবে।
- প্রজেক্টের নামটি হলো এই প্রজেক্টের অংশগ্রহণকারীদের প্রদর্শিত নাম। এটি একটি ক্যারেক্টার স্ট্রিং যা গুগল এপিআই ব্যবহার করে না, এবং আপনি যেকোনো সময় এটি আপডেট করতে পারেন।
- সমস্ত গুগল ক্লাউড প্রজেক্ট জুড়ে প্রজেক্ট আইডি অবশ্যই অনন্য হতে হবে এবং এটি অপরিবর্তনীয় (একবার সেট করার পর পরিবর্তন করা যায় না)। ক্লাউড কনসোল স্বয়ংক্রিয়ভাবে একটি অনন্য স্ট্রিং তৈরি করে; সাধারণত এটি কী তা নিয়ে আপনার মাথা ঘামানোর দরকার নেই। বেশিরভাগ কোডল্যাবে, আপনাকে প্রজেক্ট আইডি উল্লেখ করতে হবে (এবং এটি সাধারণত
PROJECT_IDহিসাবে চিহ্নিত করা হয়), তাই যদি এটি আপনার পছন্দ না হয়, তবে এলোমেলোভাবে অন্য একটি তৈরি করুন, অথবা, আপনি নিজের আইডি দিয়ে চেষ্টা করে দেখতে পারেন যে সেটি উপলব্ধ আছে কিনা। এরপর প্রজেক্ট তৈরি হয়ে গেলে এটি "স্থির" হয়ে যায়। - তৃতীয় আরেকটি ভ্যালু আছে, যা হলো প্রজেক্ট নম্বর এবং কিছু এপিআই এটি ব্যবহার করে। এই তিনটি ভ্যালু সম্পর্কে আরও জানতে ডকুমেন্টেশন দেখুন।
- এরপরে, ক্লাউড রিসোর্স/এপিআই ব্যবহার করার জন্য আপনাকে ক্লাউড কনসোলে বিলিং চালু করতে হবে। এই কোডল্যাবটি সম্পন্ন করতে খুব বেশি খরচ হওয়ার কথা নয়, এমনকি আদৌ কোনো খরচ নাও হতে পারে। এই টিউটোরিয়ালের পর যাতে কোনো বিলিং না হয়, সেজন্য রিসোর্সগুলো বন্ধ করতে কোডল্যাবের শেষে দেওয়া যেকোনো "ক্লিন-আপ" নির্দেশাবলী অনুসরণ করুন। গুগল ক্লাউডের নতুন ব্যবহারকারীরা ৩০০ মার্কিন ডলারের ফ্রি ট্রায়াল প্রোগ্রামের জন্য যোগ্য।
ক্লাউড শেল শুরু করুন
যদিও গুগল ক্লাউড আপনার ল্যাপটপ থেকে দূরবর্তীভাবে পরিচালনা করা যায়, এই কোডল্যাবে আপনি গুগল ক্লাউড শেল ব্যবহার করবেন, যা ক্লাউডে চালিত একটি কমান্ড লাইন পরিবেশ।
গুগল ক্লাউড কনসোল থেকে, উপরের ডানদিকের টুলবারে থাকা ক্লাউড শেল আইকনটিতে ক্লিক করুন:
পরিবেশটি প্রস্তুত করতে এবং এর সাথে সংযোগ স্থাপন করতে মাত্র কয়েক মুহূর্ত সময় লাগবে। এটি শেষ হলে, আপনি এইরকম কিছু দেখতে পাবেন:
এই ভার্চুয়াল মেশিনটিতে আপনার প্রয়োজনীয় সমস্ত ডেভেলপমেন্ট টুলস লোড করা আছে। এটি একটি স্থায়ী ৫ জিবি হোম ডিরেক্টরি প্রদান করে এবং গুগল ক্লাউডে চলে, যা নেটওয়ার্ক পারফরম্যান্স ও অথেনটিকেশনকে ব্যাপকভাবে উন্নত করে। এই ল্যাবে আপনার সমস্ত কাজ শুধুমাত্র একটি ব্রাউজার দিয়েই করা যাবে।
gcloud সেট আপ করুন
ক্লাউড শেলে আপনার প্রজেক্ট আইডি সেট করুন এবং এটিকে PROJECT_ID ভেরিয়েবল হিসেবে সংরক্ষণ করুন।
এছাড়াও, একটি REGION ভেরিয়েবল us-central1 এ সেট করুন। এটি সেই অঞ্চল যেখানে আপনি পরবর্তীতে রিসোর্স তৈরি করবেন।
PROJECT_ID=[YOUR-PROJECT-ID] REGION=us-central1 gcloud config set core/project $PROJECT_ID
এপিআই সক্ষম করুন
সকল প্রয়োজনীয় পরিষেবা সক্রিয় করুন:
gcloud services enable \ workflows.googleapis.com \ workflowexecutions.googleapis.com
৩. ডেটাডগ চ্যানেলটি যাচাই করুন
প্রথম কোডল্যাবে আপনার তৈরি করা ডেটাডগ চ্যানেলটি সক্রিয় আছে কিনা তা নিশ্চিত করুন। ক্লাউড শেলে, চ্যানেলটির বিবরণ পেতে নিম্নলিখিত কমান্ডটি চালান:
CHANNEL_NAME=datadog-channel gcloud eventarc channels describe $CHANNEL_NAME --location $REGION
আউটপুটটি নিম্নলিখিতের অনুরূপ হওয়া উচিত:
activationToken: so5g4Kdasda7y2MSasdaGn8njB2 createTime: '2022-03-09T09:53:42.428978603Z' name: projects/project-id/locations/us-central1/channels/datadog-channel provider: projects/project-id/locations/us-central1/providers/datadog pubsubTopic: projects/project-id/topics/eventarc-channel-us-central1-datadog-channel-077 state: ACTIVE uid: 183d3323-8cas-4e95-8d72-7d8c8b27cf9e updateTime: '2022-03-09T09:53:48.290217299Z'
আপনি গুগল ক্লাউড কনসোলেও চ্যানেলের অবস্থা দেখতে পারেন:
চ্যানেলের অবস্থা ACTIVE হওয়া উচিত। যদি তা না হয়, তাহলে প্রথম কোডল্যাবে ফিরে যান এবং Datadog ব্যবহার করে একটি চ্যানেল তৈরি ও সক্রিয় করার ধাপগুলো অনুসরণ করুন।
৪. ডেটাডগ-এর গুগল ক্লাউড ইন্টিগ্রেশন সক্রিয় করুন।
ডেটাডগ ব্যবহার করে কোনো প্রজেক্ট মনিটর করতে হলে, আপনাকে ডেটাডগের জন্য প্রয়োজনীয় এপিআইগুলো এনাবল করতে হবে, একটি সার্ভিস অ্যাকাউন্ট তৈরি করতে হবে এবং সেই সার্ভিস অ্যাকাউন্টটিকে ডেটাডগের সাথে কানেক্ট করতে হবে।
Datadog-এর জন্য API সক্রিয় করুন
gcloud services enable compute.googleapis.com \ cloudasset.googleapis.com \ monitoring.googleapis.com
একটি পরিষেবা অ্যাকাউন্ট তৈরি করুন
Datadog-এর Google Cloud ইন্টিগ্রেশন আপনার Compute Engine ইনস্ট্যান্সগুলো থেকে নোড-স্তরের মেট্রিক সংগ্রহ করার জন্য Cloud Logging API-তে কল করতে একটি সার্ভিস অ্যাকাউন্ট ব্যবহার করে।
Datadog-এর জন্য একটি পরিষেবা অ্যাকাউন্ট তৈরি করুন:
DATADOG_SA_NAME=datadog-service-account
gcloud iam service-accounts create $DATADOG_SA_NAME \
--display-name "Datadog Service Account"
নিম্নলিখিত IAM রোলগুলি প্রদান করার মাধ্যমে Datadog পরিষেবা অ্যাকাউন্টকে মেট্রিক্স, ট্যাগ, ইভেন্ট এবং ব্যবহারকারী লেবেল সংগ্রহ করার অনুমতি দিন:
DATADOG_SA_EMAIL=$DATADOG_SA_NAME@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com
gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
--member serviceAccount:$DATADOG_SA_EMAIL \
--role roles/cloudasset.viewer
gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
--member serviceAccount:$DATADOG_SA_EMAIL \
--role roles/compute.viewer
gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
--member serviceAccount:$DATADOG_SA_EMAIL \
--role roles/monitoring.viewer
একটি সার্ভিস অ্যাকাউন্ট কী তৈরি ও ডাউনলোড করুন। Datadog-এর সাথে ইন্টিগ্রেশন সম্পন্ন করতে আপনার এই কী ফাইলটি প্রয়োজন হবে।
আপনার ক্লাউড শেল হোম ডিরেক্টরিতে একটি সার্ভিস অ্যাকাউন্ট কী ফাইল তৈরি করুন:
gcloud iam service-accounts keys create ~/key.json \ --iam-account $DATADOG_SA_EMAIL
ক্লাউড শেলে, More ⁝ এ ক্লিক করুন এবং তারপর Download File নির্বাচন করুন। File path ফিল্ডে key.json লিখুন। কী ফাইলটি ডাউনলোড করতে, Download ক্লিক করুন।
সার্ভিস অ্যাকাউন্টটি Datadog-এর সাথে সংযুক্ত করুন
আপনার Datadog অ্যাকাউন্টে, Integrations বিভাগে যান এবং Google Cloud ইন্টিগ্রেশন টাইলটি খুঁজুন:
Install পৃষ্ঠায় যেতে Google Cloud Platform উপর মাউস রাখুন:
Upload Private Key File বিভাগে সার্ভিস অ্যাকাউন্ট কী আপলোড করে এবং তারপরে Install Integration এ ক্লিক করে ইন্টিগ্রেশনটি ইনস্টল করুন:
ইন্টিগ্রেশন সম্পন্ন করার পর, Datadog স্বয়ংক্রিয়ভাবে Dashboards অধীনে বেশ কিছু গুগল ক্লাউড সম্পর্কিত ড্যাশবোর্ড তৈরি করে:
৫. কম্পিউট ইঞ্জিন ভিএম তৈরি করুন
এরপর, কয়েকটি Compute Engine ভার্চুয়াল মেশিন (VM) তৈরি করুন। আপনি একটি Datadog মনিটরের সাহায্যে এই VM-গুলো পর্যবেক্ষণ করবেন এবং Google Cloud-এর একটি ওয়ার্কফ্লো ব্যবহার করে Datadog অ্যালার্টগুলোর জবাব দেবেন।
২টি Compute Engine VM তৈরি করুন:
gcloud compute instances create instance-1 instance-2 --zone us-central1-a
মিনিটখানেকের মধ্যেই আপনি ক্লাউড কনসোলে ভিএমগুলো তৈরি এবং চালু হতে দেখবেন। কিছুক্ষণ পর (সাধারণত ১০ মিনিট), আপনি ডেটাডগের Google Compute Engine ড্যাশবোর্ডের Dashboards অংশেও এই ভিএমগুলো দেখতে পাবেন।
৬. একটি ওয়ার্কফ্লো তৈরি করুন
এখন যেহেতু আপনার ২টি ভিএম চালু আছে, একটি ওয়ার্কফ্লো তৈরি করুন যা ডেটাডগ মনিটর থেকে আসা অ্যালার্টে সাড়া দেবে। ওয়ার্কফ্লোটি আপনার পছন্দ অনুযায়ী জটিল হতে পারে, তবে এক্ষেত্রে এটি চালু থাকা ভিএম ইনস্ট্যান্সের সংখ্যা পরীক্ষা করবে এবং সংখ্যাটি ২-এর নিচে নেমে গেলে নতুন ভিএম ইনস্ট্যান্স তৈরি করবে, যাতে সব সময় ২টি ভিএম চালু থাকে।
নিম্নলিখিত বিষয়বস্তু সহ একটি workflow-datadog2.yaml ফাইল তৈরি করুন:
main:
params: [event]
steps:
- init:
assign:
- projectId: ${sys.get_env("GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID")}
- zone: "us-central1-a"
- minInstanceCount: 2
- namePattern: "datadog-instance-##"
- listInstances:
call: googleapis.compute.v1.instances.list
args:
project: ${projectId}
zone: ${zone}
result: listResult
- getInstanceCount:
steps:
- initInstanceCount:
assign:
- instanceCount: 0
- setInstanceCount:
switch:
- condition: ${"items" in listResult}
steps:
- stepA:
assign:
- instanceCount: ${len(listResult.items)}
- findDiffInstanceCount:
steps:
- assignDiffInstanceCount:
assign:
- diffInstanceCount: ${minInstanceCount - instanceCount}
- logDiffInstanceCount:
call: sys.log
args:
data: ${"instanceCount->" + string(instanceCount) + " diffInstanceCount->" + string(diffInstanceCount)}
- endEarlyIfNeeded:
switch:
- condition: ${diffInstanceCount < 1}
next: returnResult
- bulkInsert:
call: googleapis.compute.v1.instances.bulkInsert
args:
project: ${projectId}
zone: ${zone}
body:
count: ${diffInstanceCount}
namePattern: ${namePattern}
instanceProperties:
machineType: "e2-micro"
disks:
- autoDelete: true
boot: true
initializeParams:
sourceImage: projects/debian-cloud/global/images/debian-10-buster-v20220310
networkInterfaces:
- network: "global/networks/default"
result: bulkInsertResult
- returnResult:
return: ${bulkInsertResult}
উল্লেখ্য যে, ওয়ার্কফ্লোটি একটি প্যারামিটার হিসেবে একটি ইভেন্ট গ্রহণ করছে। এই ইভেন্টটি ডেটাডগ মনিটরিং থেকে ইভেন্টআর্ক (Eventarc)-এর মাধ্যমে আসবে। ইভেন্টটি পাওয়ার পর, ওয়ার্কফ্লোটি চলমান ইনস্ট্যান্সের সংখ্যা পরীক্ষা করে এবং প্রয়োজনে নতুন ভিএম ইনস্ট্যান্স তৈরি করে।
ওয়ার্কফ্লোটি স্থাপন করুন:
WORKFLOW_NAME=workflow-datadog2 gcloud workflows deploy $WORKFLOW_NAME \ --source workflow-datadog2.yaml \ --location $REGION
ওয়ার্কফ্লোটি ডেপ্লয় করা হয়েছে কিন্তু এখনও চালু হয়নি। ডেটাডগ অ্যালার্ট পেলে এটি একটি ইভেন্টআর্ক ট্রিগারের মাধ্যমে এক্সিকিউট হবে।
৭. একটি ইভেন্টআর্ক ট্রিগার তৈরি করুন
আপনি এখন একটি ইভেন্টআর্ক ট্রিগারের মাধ্যমে ডেটাডগ প্রোভাইডার থেকে ওয়ার্কফ্লো-এর সাথে ইভেন্ট সংযুক্ত করতে প্রস্তুত। আপনি প্রথম কোডল্যাবে সেট আপ করা চ্যানেল এবং সার্ভিস অ্যাকাউন্টটি ব্যবহার করবেন।
Datadog চ্যানেল, ইভেন্ট টাইপ এবং একটি ওয়ার্কফ্লো ডেস্টিনেশন সহ একটি ট্রিগার তৈরি করুন:
PROJECT_NUMBER=$(gcloud projects describe $PROJECT_ID --format='value(projectNumber)') gcloud eventarc triggers create datadog-trigger2 \ --location $REGION \ --destination-workflow $WORKFLOW_NAME \ --destination-workflow-location $REGION \ --channel $CHANNEL_NAME \ --event-filters type=datadog.v1.alert \ --service-account $PROJECT_NUMBER-compute@developer.gserviceaccount.com
নতুন তৈরি করা ট্রিগারটি সক্রিয় আছে কিনা তা দেখতে আপনি ট্রিগারগুলো তালিকাভুক্ত করতে পারেন:
gcloud eventarc triggers list --location $REGION NAME: datadog-trigger2 TYPE: datadog.v1.alert DESTINATION: Workflows: workflow-datadog2 ACTIVE: Yes
৮. একটি ডেটাডগ মনিটর তৈরি করুন
এখন আপনি একটি ডেটাডগ মনিটর তৈরি করবেন এবং সেটিকে ইভেন্টার্কের সাথে সংযুক্ত করবেন।
মনিটরটি চলমান Compute Engine VM-এর সংখ্যা পরীক্ষা করবে এবং সংখ্যাটি ২-এর নিচে নেমে গেলে সতর্ক করবে।
Datadog-এ একটি মনিটর তৈরি করতে, Datadog-এ লগ ইন করুন । প্রধান মেনুতে Monitors উপর মাউস রাখুন এবং সাব-মেনু থেকে New Monitor ক্লিক করুন। এখানে অনেক ধরনের মনিটর রয়েছে। Metric মনিটর টাইপটি বেছে নিন।
New Monitor পেজে, নিম্নলিখিত বিষয়গুলো দিয়ে একটি মনিটর তৈরি করুন:
- সনাক্তকরণ পদ্ধতি নির্বাচন করুন:
Threshold। - মেট্রিকটি সংজ্ঞায়িত করুন:
gcp.gce.instance.is_running(সব জায়গা থেকে) এবং (সবকিছু)sum by। - সতর্কতার শর্তাবলী নির্ধারণ করুন:
- গত
5 minutesমধ্যেat least onceমেট্রিকটি থ্রেশহোল্ডেরbelowনেমে গেলে এটি ট্রিগার হবে। - সতর্কতার সীমা:
< 2 - আপনার টিমকে জানান:
@eventarc_<your-project-id>_<your-region>_<your-channel-name> - উদাহরণ মনিটরের নাম:
Compute Engine instances < 2
এখন, মনিটরটি তৈরি করতে নিচে থাকা Create বাটনে ক্লিক করুন।
৯. মনিটর এবং ট্রিগার পরীক্ষা করুন
Datadog মনিটর, Eventarc ট্রিগার এবং পরিশেষে ওয়ার্কফ্লো পরীক্ষা করার জন্য, আপনাকে VM গুলোর মধ্যে একটি ডিলিট করতে হবে:
gcloud compute instances delete instance-2 --zone us-central1-a
কয়েক সেকেন্ড পর, আপনি গুগল ক্লাউড কনসোলে ইনস্ট্যান্সটি মুছে যেতে দেখবেন।
ডেটাডগে এই পরিবর্তনটি দেখা যেতে কিছুটা বিলম্ব হয়। কিছুক্ষণ পর (সাধারণত ১০ মিনিট), আপনি ডেটাডগের Manage Monitors বিভাগের অধীনে এই পরিবর্তনটি শনাক্ত ও সতর্ক করার জন্য মনিটরটি দেখতে পাবেন।
Datadog মনিটর থেকে অ্যালার্ট আসার সাথে সাথে, আপনি দেখবেন যে সেই অ্যালার্টটি Eventarc-এর মাধ্যমে Workflows-এ চলে গেছে। আপনি যদি Workflows-এর লগ চেক করেন, তাহলে দেখতে পাবেন যে Workflows বর্তমান ইনস্ট্যান্স সংখ্যা এবং প্রত্যাশিত ইনস্ট্যান্স সংখ্যার মধ্যে পার্থক্য খুঁজে বের করার জন্য পরীক্ষা করে থাকে:
2022-03-28 09:30:53.371 BST instanceCount->1 diffInstanceCount->1
এটি সেই অ্যালার্টের জবাবে datadog-instance-## প্রিফিক্স সহ একটি নতুন ভিএম ইনস্ট্যান্স তৈরি করে।
শেষ পর্যন্ত, আপনার প্রোজেক্টে দুটি ভিএম (VM) থাকবে—একটি আপনি শুরুতে তৈরি করেছিলেন এবং অন্যটি ডেটাডগ (Datadog) অ্যালার্টের পর ওয়ার্কফ্লো (Workflows) দ্বারা তৈরি হয়েছে!
১০. অভিনন্দন
অভিনন্দন, আপনি কোডল্যাবটি সম্পন্ন করেছেন!
আমরা যা আলোচনা করেছি
- ডেটাডগের গুগল ক্লাউড ইন্টিগ্রেশন কীভাবে চালু করবেন।
- কম্পিউট ইঞ্জিন ভিএম চেক ও তৈরি করার জন্য কীভাবে একটি ওয়ার্কফ্লো তৈরি করবেন।
- ইভেন্টার্ক ব্যবহার করে ডেটাডগ মনিটরিং অ্যালার্টকে ওয়ার্কফ্লো-এর সাথে কীভাবে সংযুক্ত করবেন
- ভিএম ডিলিট হওয়ার ক্ষেত্রে কীভাবে ডেটাডগ মনিটর ও অ্যালার্ট তৈরি করবেন।