Observabilidad y Monitorización

Este curso introduce los conceptos fundamentales de observabilidad y monitorización de sistemas en entornos DevOps modernos. Dirigido a profesionales técnicos que necesitan establecer visibilidad sobre el comportamiento de aplicaciones e infraestructura, cubre métricas, logs, trazas y alertas prácticas. Al finalizar, el participante será capaz de implementar sistemas básicos de observabilidad que permitan detectar problemas, analizar causas raíz y mejorar la fiabilidad operacional de servicios en producción.

Al finalizar el curso, el participante será capaz de:

• Distinguir entre monitorización tradicional y observabilidad, identificando cuándo aplicar cada enfoque
• Configurar la recolección de métricas, logs y trazas distribuidas utilizando herramientas estándar de la industria
• Diseñar dashboards efectivos que visualicen el estado de salud de sistemas y aplicaciones
• Implementar alertas inteligentes basadas en umbrales y anomalías para reducir falsos positivos
• Correlacionar métricas, logs y trazas para identificar el origen de un problema en la infraestructura

1. Fundamentos de Observabilidad — Diferencias con monitorización clásica, los tres pilares (métricas, logs, trazas), beneficios en arquitecturas distribuidas
2. Recolección y Agregación de Métricas — Tipos de métricas (contadores, gauges, histogramas), instrumentación de aplicaciones, agentes de recolección, almacenamiento de series temporales
3. Gestión Centralizada de Logs — Estructuración de logs, pipelines de ingesta, parsing y enriquecimiento, búsquedas y análisis de patrones
4. Trazabilidad Distribuida — Contexto y propagación de trazas, spans y transacciones, identificación de latencias y cuellos de botella en microservicios
5. Visualización y Dashboards — Diseño de paneles efectivos, gráficas de rendimiento y disponibilidad, correlación visual de eventos, buenas prácticas de usabilidad
6. Sistemas de Alertas — Definición de SLIs y SLOs, configuración de reglas de alerting, gestión de notificaciones, reducción de ruido y fatiga de alertas

• Docker Desktop 20.10 o superior instalado y operativo
• Cuenta gratuita en Grafana Cloud o instalación local de Grafana OSS 9.0+
• Editor de texto o IDE (Visual Studio Code, Sublime Text o similar)
• Navegador web moderno (Chrome, Firefox, Edge)
• 8 GB RAM mínimo, 16 GB recomendado para ejecutar entornos de laboratorio

• Conocimientos básicos de sistemas operativos Linux y comandos de terminal
• Comprensión fundamental de arquitecturas de aplicaciones web y APIs REST
• Familiaridad con conceptos de redes (HTTP, TCP/IP, DNS)
• Experiencia básica con contenedores Docker es recomendable pero no imprescindible