Grafana — Iniciación

Este curso está dirigido a profesionales de QA, testing y perfiles técnicos sin experiencia previa en herramientas de monitorización que necesiten incorporar Grafana a su flujo de trabajo diario. A lo largo de las 8 horas de formación, el participante descubrirá qué papel desempeña Grafana dentro de una arquitectura de observabilidad, aprenderá a orientarse con soltura por su interfaz, interpretará los tipos de visualización más habituales y utilizará sus funciones de filtrado, exploración y exportación sobre entornos de laboratorio guiados. Al finalizar el curso, el alumno será capaz de consultar dashboards existentes de forma autónoma, detectar anomalías visibles en métricas y logs durante una sesión de pruebas, y generar evidencia documentada lista para adjuntar a un informe de incidencia.

1. Describir la función de Grafana dentro de un flujo de monitorización, diferenciando su rol como capa de visualización del de la fuente de datos subyacente.
2. Identificar los elementos principales de la interfaz de Grafana y los tipos de datos que maneja, distinguiendo métricas de logs mediante la clasificación de ejemplos concretos.
3. Aplicar el selector de rango temporal y los filtros de variables de plantilla en un dashboard predefinido para acotar la visualización al servicio y ventana horaria requeridos.
4. Interpretar los valores mostrados en paneles de tipo stat, gauge y time series, describiendo qué representa cada visualización y qué unidad de medida emplea.
5. Identificar anomalías visibles —picos, caídas sostenidas y ausencia de datos— en paneles de un dashboard durante un periodo de pruebas simulado, asociando cada hallazgo a un posible evento del sistema.
6. Ejecutar consultas simples predefinidas en el explorador de Grafana sobre métricas y logs, ajustando el rango temporal y un filtro de etiqueta indicado en las instrucciones.
7. Aplicar la función de exportación de Grafana para generar evidencia documentada —captura con rango temporal visible o enlace compartido— lista para adjuntar a un informe de incidencia.

Bloque 1 — Grafana en el ecosistema de monitorización. Se estudia el papel de Grafana como capa de visualización dentro de una arquitectura de observabilidad, analizando cómo se relaciona con las fuentes de datos subyacentes a partir de un diagrama de arquitectura simplificado. Se introduce también la distinción fundamental entre métricas y logs, clasificando ejemplos representativos de cada tipo para asentar el vocabulario necesario durante el resto del curso.

Bloque 2 — Interfaz y navegación. Se recorren los elementos principales del entorno de Grafana: barra de navegación, selector de dashboards, selector de rango temporal, variables de plantilla y paneles. Mediante un laboratorio guiado, el alumno practica la orientación dentro de la herramienta y aprende a configurar el rango temporal y los filtros de variables sobre un dashboard predefinido para acotar las visualizaciones a un servicio y una ventana horaria concretos.

Bloque 3 — Interpretación de visualizaciones y detección de anomalías. Se analiza el significado de los paneles stat, gauge y time series, prestando atención a las unidades de medida y los umbrales de color. Sobre un escenario de pruebas simulado, el alumno identifica picos, caídas sostenidas y ausencias de datos, relacionando cada anomalía con un posible evento del sistema y documentando sus observaciones de forma estructurada.

Bloque 4 — Exploración y generación de evidencia. Se introduce el módulo Explore de Grafana para ejecutar consultas simples predefinidas sobre métricas y logs, ajustando únicamente el rango temporal y un filtro de etiqueta. El bloque cierra con la función de exportación de paneles y dashboards, con la que el alumno genera capturas con rango temporal visible y enlaces compartidos listos para adjuntar a informes de incidencia.

• Navegador web moderno (Chrome 110+, Firefox 110+ o Edge 110+) con acceso a internet.
• Acceso al entorno de laboratorio proporcionado por el instructor, que incluye una instancia de Grafana preconfigurada con fuentes de datos de prueba (Prometheus y Loki en modo demo).
• Resolución de pantalla mínima de 1 280 × 768 px recomendada para visualizar correctamente los dashboards de laboratorio.
• No se requiere instalación local de ningún software adicional.

• Familiaridad básica con conceptos de pruebas de software: ciclo de vida de una incidencia, informes de defectos y entornos de prueba.
• Manejo elemental de un navegador web y comprensión de la estructura URL.
• Noción general de qué es una métrica de sistema (p. ej., uso de CPU o tiempo de respuesta) y qué es un registro de log, aunque no es necesaria experiencia previa con ninguna herramienta de monitorización.