Szkolenie: Sentry w praktyce - diagnostyka i monitoring aplikacji
Szkolenie Sentry w praktyce to zaawansowany kurs diagnostyki i monitoringu aplikacji Java, który prowadzi od bezpiecznej konfiguracji SDK i triage błędów przez wydania, tracing, logi, Replay, alerty i dashboardy po OpenTelemetry oraz pracę z Seer, Sentry MCP i agentami AI. Uczestnicy ćwiczą analizę incydentów, korelację telemetrii, projektowanie polityk obserwowalności i weryfikację poprawek na realistycznych przykładach kodu
Sentry w praktyce - diagnostyka i monitoring aplikacji
Cele szkolenia
Szkolenie przygotowuje do samodzielnego projektowania bezpiecznego i użytecznego wdrożenia Sentry dla aplikacji Java, w tym konfiguracji Sentry Java SDK i zasad observability
Szkolenie uczy diagnozowania Issues i incydentów na podstawie zdarzeń, stack trace, kontekstu, wydań, trace, logów, metryk i Session Replay
Szkolenie pokazuje, jak konfigurować SDK, filtrowanie, próbkowanie, data scrubbing i ochronę danych oraz weryfikować ich działanie w testach
Szkolenie przygotowuje do projektowania procesu wydań, distributed tracing, dashboardów, monitorów i alertów oraz kierowania powiadomień do właściwych zespołów
Szkolenie rozwija umiejętność bezpiecznej diagnostyki wspieranej przez Seer, Sentry MCP i agentów AI z zachowaniem kontroli człowieka
Dla kogo?
Programistów Java utrzymujących aplikacje produkcyjne i uczestniczących w diagnozowaniu błędów oraz problemów wydajnościowych
Inżynierów DevOps, SRE oraz inżynierów platformowych odpowiedzialnych za obserwowalność, wydania, alerty i reagowanie na incydenty
Liderów technicznych i architektów projektujących standardy telemetrii, diagnostyki, bezpieczeństwa danych i współpracy zespołów
Efekty kształcenia
Uczestnik konfiguruje Sentry Java SDK z kontrolą środowisk, danych, data scrubbing i próbkowania
Uczestnik diagnozuje Issues na podstawie stack trace, kontekstu, wydania, grupowania i wpływu na użytkowników
Uczestnik koreluje błędy, trace, spany, structured logs, metryki i Session Replay w procesie diagnostyki aplikacji
Uczestnik projektuje potok wydania CI/CD i obsługę artefaktów diagnostycznych, w tym source maps, JVM source bundles i code mappings
Uczestnik buduje alerty, dashboardy i reguły kierowania powiadomień ograniczające szum operacyjny i wspierające monitoring aplikacji
Uczestnik prowadzi bezpieczną diagnostykę z Seer, Sentry MCP i agentami AI z wykorzystaniem zasad minimalnych uprawnień i kontroli człowieka
Wymagania
Praktyczna znajomość języka Java, testów automatycznych i budowania aplikacji za pomocą Apache Maven
Podstawowa znajomość aplikacji webowych, komunikacji HTTP, logów oraz pracy z systemem kontroli wersji Git
Ogólna orientacja w procesie CI i CD oraz utrzymaniu aplikacji na co najmniej jednym środowisku nieprodukcyjnym i produkcyjnym
Podstawowe doświadczenie z Sentry lub innym narzędziem obserwowalności używanym do diagnozowania aplikacji
W cenie otrzymasz:
Materiały szkoleniowe
Certyfikat ukończenia szkolenia
W przypadku szkolenia w trybie stacjonarnym zapewnimy Ci również lunch oraz sprzęt niezbędny do nauki
Rola Sentry w wykrywaniu, diagnozowaniu, reakcji i weryfikacji problemów
Model zdarzenia, Issue, grupowania, projektu, środowiska i wydania
Tags, contexts, breadcrumbs i user context jako źródła dowodów
Procedura diagnozy od ustalenia zakresu do weryfikacji poprawki
Dług diagnostyczny i rozpoznawanie braków w instrumentacji
Organization, project, team i ownership jako granice odpowiedzialności
DSN, kierowanie zdarzeń i rozdzielenie dostępu od tokenów automatyzacji
Stabilne nazwy environment i release oraz wzbogacanie kontekstu
Inicjalizacja Java SDK i integracja z aplikacją Spring Boot
Filtrowanie wyjątków, beforeSend, inbound filters i ograniczanie szumu
Minimalizacja danych, data scrubbing i kontrola danych osobowych
Testowanie konfiguracji oraz bezpieczna migracja ustawień
Issue Details oraz zdarzenia Recommended, First i Latest
Stack trace, łańcuch wyjątków i oznaczanie in-app frames
Oddzielanie faktów, hipotez, ograniczeń i dowodów
Grouping, fingerprinting, merge i unmerge
Ocena wpływu na podstawie liczby zdarzeń, użytkowników, trendu i regresji
Priorytety, statusy, archiwizacja, rozwiązanie i ponowne otwarcie Issue
Assignment, ownership, suspect commits i code mappings
Tożsamość release oraz powiązanie wersji z niezmiennym artefaktem
Rejestrowanie commitów, finalizacja release i rejestracja wdrożenia
Kolejność operacji oraz kontrola jakości potoku CI i CD
Source maps, debug ID i symbolikacja aplikacji JavaScript
JVM source bundles, source context i code mappings dla Javy
Pliki mapowania Android, R8, ProGuard i debug information files
Ochrona tokenów, kodu źródłowego i artefaktów diagnostycznych
Systematyczna diagnostyka błędów przesyłania i dopasowania artefaktów
Trace, span, service span i analiza diagramu kaskadowego
Automatyczna i ręczna instrumentacja operacji w Java SDK
Propagacja kontekstu między przeglądarką, backendem i usługami zależnymi
Kontekst asynchroniczny oraz granice wątków i executorów
Structured Logs, korelacja z trace i bezpieczne atrybuty
Session Replay dla aplikacji webowych i Androida z ochroną prywatności
Próbkowanie błędów, trace, logów i Replay oraz szacowanie wolumenu
Diagnoza oparta na łącznych dowodach z wielu źródeł telemetrii
OpenTelemetry API, SDK, instrumentacja, resource i instrumentation scope
W3C Trace Context, baggage i granice zaufania
Propagacja przez HTTP, executory, komunikaty i zadania wsadowe
Head sampling, tail sampling i zachowanie reprezentatywności danych
Bezpośrednie, hybrydowe i kolektorowe topologie integracji z Sentry
Konfiguracja eksportu OTLP i OpenTelemetry Collector
Korelacja trace, błędów i logów oraz diagnozowanie przerw grafu
Łańcuch od sygnału i Monitora do Issue, Alertu i powiadomienia
Detekcja nowych i regresyjnych Issues, problemów wydajności, Cron i Uptime
Progi, histereza, minimalna populacja, kolejne okna i jakość danych
Redukcja szumu przez zakres, filtrowanie, grouping i próbkowanie
Odpowiedzialność, kierowanie powiadomień i integracja z kanałami reakcji
Ograniczanie częstotliwości, deduplikacja, powrót do stanu prawidłowego i kontrolowana eskalacja
Stopniowe uruchamianie alertów oraz test przepływu od sygnału do reakcji
Dashboard jako odpowiedź na pytanie operacyjne określonego odbiorcy
Dobór źródeł danych, wizualizacji, zakresu czasu i punktu odniesienia
Application Metrics oraz semantyka liczników, rozkładów i mierników stanu
Agregacje, percentyle, mianowniki i ryzyko wysokiej kardynalności
Błędy, spany, Release Health, Cron i Uptime w spójnym obrazie systemu
Ocena poprawki na podstawie trendu, adopcji wydania i jakości obserwacji
Portfel dashboardów, przejście do szczegółów i podsumowanie techniczne
Role Seer, Sentry MCP, agenta i człowieka w procesie diagnostycznym
Wstępna weryfikacja dostępu, katalog narzędzi, klasyfikacja skutków i minimalne uprawnienia
Sekrety, niezaufane dane, wstrzyknięcie instrukcji i redakcja wrażliwych informacji
Zamrożony zakres analizy, pochodzenie dowodów, kompletność i próbkowanie
Prompt jako kontrakt oddzielający fakty, hipotezy, działania i warunki zatrzymania
Analiza Issue, trace, release, symbolikacji, konfiguracji SDK i potoku wydań
Deterministyczne podsumowanie oraz falsyfikowalny plan diagnostyczny
Gotowość do planu naprawy, zgody człowieka i weryfikacja wyniku
Profil stosowalności kontroli dla różnych typów aplikacji
Bazowy standard projektu, SDK, wydań, telemetrii, detekcji i dostępu
Audyt oparty na dowodach, statusach i klasach ryzyka
Proces od Alertu przez triage i poprawkę do obserwacji nowego wydania
Plan działań naprawczych, właściciele i mierzalne kryteria odbioru
Rejestr decyzji o wdrożeniu, pilotażu, odroczeniu lub odrzuceniu rozwiązania
Utrzymanie standardu przez testy, przeglądy i aktualizację polityk
Autorem szkolenia jest Łukasz Andrzejewski
Od ponad 17 lat z pasją dzielę się wiedzą jako trener, wspierając rozwój kompetencji technologicznych wśród specjalistów IT na różnych etapach ich kariery. W ostatnich 5 latach przeszkoliłem ponad 2000 osób, prowadząc szkolenia zarówno otwarte, jak i dedykowane, dla czołowych firm z sektorów bankowości, ubezpieczeń i IT – m.in. Santander Bank Polska, ERGO Hestia, Asseco Poland oraz Orange.
Specjalizuję się w szerokim zakresie technologii – od rozwiązań z ekosystemu Java, przez nowoczesny frontend,…
Wybrane opinie
Przeczytaj pozytywne opinie pochodzące z ankiet satysfakcji z naszych szkoleń wypełnianych wyłącznie przez ich uczestników po realizacji usługi
Uczestnik szkolenia “Od API LLM do Agent-RAG – budowa systemów RAG”
Hubert Rosna-Woźniak
Wiele się nauczyłem, przypomniałem sobie podstawy, utrwaliłem to co wiedziałem i miałem przestrzeń żeby nauczyć się całkowicie nowych rzeczy. Marcin był zawsze pomocny, tłumaczył co i jak a w razie kłopotów przejmował ekran i naprawiał. Bardzo pozytywne odczucia po tym szkoleniu pozostaną i na pewno dużo wiedzy którą będę chciał wdrożyć w swoich projektach.
18.09.2026
Uczestnik szkolenia “Docker w praktyce”
Artur Kozłowski, Capgemini Polska Sp. z o.o.
Ogromna wiedza prowadzącego, oraz lekkość prowadzenia szkolenia.
18.09.2026
Uczestnik szkolenia “Docker w praktyce”
Robert Jańczuk, Capgemini Polska Sp. z o.o.
Dużo przydatnych informacji i pomoc ze strony prowadzącego.
18.09.2026
Uczestnik szkolenia “Python i generatywna AI w praktyce - podstawy”
Piotr Bernaśkiewicz, Aptiv Services Poland S.A.
Opowiedziano o zagadnieniach, które mnie interesowały.
18.09.2026
Uczestnik szkolenia “Python i generatywna AI w praktyce - podstawy”
Krzysztof Baran, Aptiv Services Poland S.A.
Było obszerne w temacie AI i narzędzi z nim związanych, chociaż czasem zbyt rozciągnięte (szczególnie w przypadku dni z zagadnieniami teoretycznymi)
18.09.2026
Uczestnik szkolenia “Inżynieria wymagań w AI”
Klaudia Jastrzębska
Dużo przykładów, ale może trochę za dużo zadań pod rząd dotyczących jednego zagadnienia. Przydatne i ciekawe prompty do wykorzystania później samodzielnie.
18.09.2026
Uczestnik szkolenia “Certyfikowany Architekt AWS”
Norbert Piwowarczyk
Na szkoleniu omawiany jest dość szczegółowo obszerny materiał.