Datadog — Iniciación

Este curso está dirigido a profesionales de QA, testing y equipos técnicos que se incorporan por primera vez al uso de Datadog como plataforma de observabilidad. A lo largo de las ocho horas de formación, el participante recorrerá las secciones principales de la herramienta —Infrastructure, Logs, Dashboards, Monitors y Event Explorer— en un entorno de práctica guiado que simula escenarios reales de monitorización. Al finalizar, será capaz de orientarse con autonomía dentro de la interfaz, leer el estado de salud de servicios y hosts, buscar y analizar logs con filtros básicos, interpretar métricas en dashboards predefinidos e identificar alertas activas, obteniendo una primera visión funcional de cómo Datadog apoya la detección temprana de problemas en un sistema en producción.

1. Describir los componentes principales de la interfaz de Datadog y la función que cumple cada sección en el flujo de monitorización de un sistema.
2. Identificar el estado de salud de servicios y hosts, reconociendo los distintos niveles de severidad a partir de escenarios de ejemplo.
3. Identificar los campos clave de un log entry y ejecutar búsquedas básicas en Log Explorer aplicando filtros por servicio, severidad y rango de tiempo.
4. Interpretar las métricas mostradas en un dashboard predefinido, describiendo tendencias de latencia y tasa de errores durante un intervalo de tiempo concreto.
5. Identificar alertas activas en la sección Monitors, describiendo el tipo de alerta, el umbral que la disparó y el servicio afectado.
6. Aplicar variables de template en un dashboard existente para filtrar datos por entorno y ejecutar búsquedas de eventos en el Event Explorer usando filtros de fuente y etiqueta.

Bloque 1 — Orientación en la plataforma e infraestructura El curso arranca con un recorrido guiado por la interfaz de Datadog: se presentan las secciones Infrastructure, Logs, Dashboards, Monitors y Event Explorer, explicando qué información ofrece cada una y cómo se articulan dentro de un flujo de observabilidad. A continuación, el participante trabaja con la vista Infrastructure List para distinguir los estados OK, Warning y Alert de servicios y hosts en escenarios de práctica, desarrollando criterio para priorizar qué elementos requieren atención inmediata.

Bloque 2 — Exploración y análisis de logs Este bloque cubre la anatomía de un log entry: se identifican y contextualizan los campos timestamp, nivel de severidad, nombre de servicio y mensaje en el marco de un incidente simulado. Sobre esa base, el participante ejecuta búsquedas en Log Explorer aplicando filtros combinados de servicio, severidad y rango de tiempo, consolidando un flujo de consulta reproducible que puede trasladar a situaciones reales de diagnóstico.

Bloque 3 — Dashboards y métricas Se trabaja sobre dashboards predefinidos para interpretar la evolución de métricas clave —latencia y tasa de errores— en distintos intervalos de tiempo, aprendiendo a leer tendencias y detectar anomalías visuales. El bloque concluye con el uso guiado de variables de template para filtrar la vista del dashboard por entorno (prod / staging), observando cómo cambian las métricas y comprendiendo el valor de esta funcionalidad en contextos multi-entorno.

Bloque 4 — Monitors y Event Explorer El participante analiza alertas activas ya configuradas en la sección Monitors: identifica el tipo de monitor, el umbral que disparó la alerta y el servicio afectado, estableciendo la conexión entre una métrica fuera de rango y su impacto operativo. Para cerrar el curso, se practica la búsqueda en el Event Explorer con filtros de fuente y etiqueta, localizando eventos de despliegue recientes en un ejercicio de escenario guiado que integra los conocimientos adquiridos a lo largo de la formación.

• Ordenador con acceso a internet y navegador actualizado (Chrome o Firefox recomendado).
• Cuenta de acceso al entorno de práctica de Datadog proporcionada por el equipo formador (trial o sandbox corporativo).
• Resolución de pantalla mínima de 1280 × 768 px para una visualización correcta de los dashboards.
• Sin requisitos de instalación local; todas las prácticas se realizan en la interfaz web de Datadog.

• Familiaridad básica con conceptos de servicios web y entornos de aplicación (producción, staging).
• Capacidad de lectura e interpretación de mensajes de log en formato texto plano.
• Manejo elemental de un navegador web y de interfaces de administración basadas en formularios.