Grafana — Avanzado

Dirigido a profesionales con experiencia consolidada en Grafana que necesitan llevar sus entornos de observabilidad a escala de producción, este curso profundiza en el diseño y gobierno de stacks de monitorización complejos. A lo largo de ocho horas, el participante aprenderá a arquitecturar soluciones de observabilidad que integren fuentes de datos heterogéneas, a optimizar consultas PromQL y LogQL bajo condiciones de alta cardinalidad, a gestionar el control de acceso multitenancy mediante RBAC, y a automatizar tanto el ciclo de vida de dashboards vía provisioning declarativo como la generación de reportes de SLO/SLA. El resultado concreto es que el participante saldrá capacitado para diseñar, operar y escalar un entorno Grafana de nivel empresarial, tomando decisiones arquitectónicas justificadas y anticipando puntos de fallo antes de que impacten en producción.

1. Describir los componentes de un stack de observabilidad moderno —métricas, logs y trazas— y los criterios que determinan la elección y combinación de datasources heterogéneos en Grafana.
2. Diseñar una política de alertas avanzada con Unified Alerting que contemple rutas de notificación diferenciadas, inhibiciones y silenciamientos estructurados orientados a prevenir fallos en cascada.
3. Arquitecturar un modelo de control de acceso RBAC y gestión multitenancy con organizaciones, garantizando el aislamiento de datos y permisos entre equipos en un entorno Grafana compartido.
4. Optimizar queries PromQL y LogQL en dashboards de producción, diagnosticando y resolviendo problemas de cardinalidad elevada, latencia de consulta y carga excesiva sobre el datasource.
5. Evaluar críticamente la estrategia de retención de métricas y logs de un sistema existente, identificando ineficiencias de coste y rendimiento y proponiendo una política de retención y downsampling optimizada.
6. Automatizar el despliegue y versionado de dashboards y datasources mediante provisioning declarativo integrado en un pipeline CI/CD, utilizando el JSON model junto con el Grafana Terraform Provider o Grafana Operator.
7. Automatizar la generación y distribución de reportes de SLO/SLA a partir de métricas de Grafana, integrando Grafana Reporting o tooling externo en un flujo programático reproducible.
8. Anticipar degradaciones de rendimiento del sistema de monitorización en escenarios de alta carga, diseñando y validando estrategias de escalado o federación mediante soluciones como Thanos, Cortex/Mimir o Grafana Enterprise.

Bloque 1 — Arquitectura de observabilidad e integración de datasources heterogéneos. Se analiza la anatomía de un stack de observabilidad completo: qué distingue las métricas de los logs y las trazas, cuándo conviene combinar Prometheus con Loki y Tempo, y qué trade-offs introduce cada datasource en términos de cardinalidad, coste de almacenamiento y latencia de consulta. Se trabaja la toma de decisiones de integración a partir de requisitos reales de producción.

Bloque 2 — Alertas avanzadas con Unified Alerting. Se profundiza en el modelo de alertas unificado de Grafana: definición de grupos de evaluación, configuración de rutas de notificación diferenciadas por severidad o equipo, uso de inhibiciones para suprimir alertas derivadas de un fallo raíz, y silenciamientos estructurados para ventanas de mantenimiento planificadas. Se estudian patrones de diseño para anticipar y contener escenarios de fallo en cascada.

Bloque 3 — RBAC y gestión multitenancy. Este bloque aborda el modelo de permisos en Grafana a nivel de organización, equipo y carpeta. Se diseña una arquitectura de control de acceso RBAC que permita el aislamiento real de datos y paneles entre equipos que comparten la misma instancia, evaluando las implicaciones de cada decisión de diseño en la experiencia de administración y en la seguridad del entorno.

Bloque 4 — Optimización de queries y estrategia de retención. Se diagnostican y resuelven los problemas más frecuentes de rendimiento en dashboards de producción: alta cardinalidad en series temporales, consultas lentas por rango temporal excesivo y sobrecarga del datasource. A continuación se evalúa la estrategia de retención existente de métricas y logs, se identifican ineficiencias de coste y se define una política de retención y downsampling adecuada al ciclo de vida real de los datos.

Bloque 5 — Automatización: provisioning declarativo y reportes de SLO/SLA. Se implementa el ciclo de vida completo de dashboards y datasources como código: modelo JSON de Grafana, integración con el Grafana Terraform Provider o el Grafana Operator, y encaje en un pipeline CI/CD. Sobre esa base automatizada se construye la generación y distribución programática de reportes de SLO/SLA, usando Grafana Reporting o la combinación de Grafana Image Renderer con scripts orquestadores.

Bloque 6 — Escalado y federación para alta carga. Se diseñan y validan estrategias para mantener la disponibilidad y el rendimiento del propio sistema de monitorización cuando el volumen de series, dashboards o usuarios crece de forma significativa. Se estudian las arquitecturas de federación más habituales —Thanos, Cortex/Mimir y las capacidades de Grafana Enterprise— y se definen pruebas de carga que permitan verificar el comportamiento antes de alcanzar los límites en producción.

• Grafana 10 o superior instalado localmente o accesible vía instancia cloud (Grafana Cloud free tier es suficiente para la mayoría de los ejercicios).
• Acceso a una instancia de Prometheus y a Loki (pueden ejecutarse en local con Docker Compose; se proporcionará el fichero de composición).
• Docker Desktop o un runtime de contenedores equivalente con al menos 8 GB de RAM asignados.
• Terraform CLI ≥ 1.6 instalado y configurado en la máquina del participante.
• Cliente git y acceso a un repositorio remoto (GitHub, GitLab o equivalente) para los ejercicios de CI/CD.
• Permisos de administrador sobre la instancia de Grafana utilizada durante el curso.

El participante debe llegar con dominio sólido de los contenidos del curso GRA02 o experiencia equivalente en entornos reales: construcción de dashboards con variables y transformaciones avanzadas, escritura de consultas PromQL y LogQL de complejidad media, configuración de alertas básicas y gestión de datasources en Grafana. Sin esa base, los bloques de optimización y arquitectura resultarán inaccesibles.