Curso de Jaeger - Trazabilidad y Monitoreo para empresas

Flujo de datos en Jaeger: desde la aplicación hasta la visualización

Componentes principales: cómo se comunican entre sí

Estrategias de almacenamiento para Jaeger: Cassandra, Elasticsearch, Badger

Configuración de pipelines de trazabilidad con Jaeger

Uso del Agent para recolección local y el Collector para centralización

Implementación de Jaeger en arquitecturas on-premise y cloud

Despliegue de Jaeger en clústeres de Kubernetes

Optimización de la arquitectura de Jaeger para aplicaciones de gran escala

Uso de Jaeger con balanceadores de carga y proxies

Caso práctico: análisis de la arquitectura de Jaeger en un entorno productivo

¿Qué es el tracing distribuido y por qué es importante?

Instrumentación manual de aplicaciones para Jaeger

Uso de librerías y SDKs de Jaeger para diferentes lenguajes (Java, Python, Node.js)

Propagación de contextos entre servicios distribuidos

Implementación de spans y traces para solicitudes distribuidas

Mejores prácticas para la instrumentación de microservicios

Casos de uso para la instrumentación de aplicaciones monolíticas vs. microservicios

Recolección de metadatos adicionales en los traces para análisis más detallados

Identificación de fallos y latencias mediante traces distribuidos

Caso práctico: instrumentación de una aplicación de microservicios con Jaeger

Navegación por la interfaz gráfica de Jaeger

Búsqueda de traces en Jaeger por operación, servicio y duración

Análisis de la latencia y distribución de tiempos de respuesta en la UI

Visualización de dependencias entre servicios con Jaeger

Uso del Trace Timeline para identificar cuellos de botella

Filtrado avanzado de traces en Jaeger

Exportación de datos desde Jaeger para análisis externo

Configuración de la UI para mejorar la experiencia del usuario

Caso práctico: análisis de traces en Jaeger para mejorar el rendimiento de un servicio

Diagnóstico y resolución de problemas a través de la interfaz de Jaeger

Configuración del backend de almacenamiento en Jaeger

Comparación entre opciones de almacenamiento: Elasticsearch, Cassandra y Badger

Optimización del rendimiento del almacenamiento para aplicaciones a gran escala

Compresión y retención de datos en Jaeger

Estrategias para la escalabilidad del almacenamiento de traces

Mejores prácticas para gestionar grandes volúmenes de datos de trazabilidad

Monitoreo del uso de almacenamiento y métricas de rendimiento

Respaldo y restauración de datos en Jaeger

Configuración de alertas en caso de problemas de almacenamiento

Caso práctico: configuración de Elasticsearch como backend de almacenamiento para Jaeger

Exportación de datos de trazabilidad a sistemas de terceros

Integración de Jaeger con Prometheus para monitoreo de métricas

Uso de OpenTelemetry con Jaeger para recolectar datos de tracing

Exportación de traces a Zipkin

Configuración de dashboards en Grafana usando datos de Jaeger

Alertas basadas en datos de traces con Prometheus y Alertmanager

Integración de Jaeger con soluciones de logging como ELK Stack

Casos de uso de Jaeger en herramientas de monitoreo de tiempo real

Cómo combinar Jaeger con otras herramientas de observabilidad

Caso práctico: integración de Jaeger con Prometheus y Grafana

Despliegue de Jaeger en clústeres de Kubernetes

Uso de Jaeger Operator para simplificar la administración en Kubernetes

Instrumentación de aplicaciones desplegadas en Kubernetes

Configuración de Jaeger para recolectar datos de tracing de pods y servicios

Mejores prácticas para la escalabilidad de Jaeger en entornos de Kubernetes

Integración de Jaeger con Istio y otros service meshes

Uso de sidecars para recolectar datos de trazabilidad en Kubernetes

Gestión del tráfico de tracing en clústeres de gran escala

Caso práctico: despliegue completo de Jaeger en un clúster de Kubernetes

Resolución de problemas comunes en entornos Kubernetes con Jaeger

Uso de Jaeger para monitorear el rendimiento de aplicaciones distribuidas

Configuración de alertas basadas en tiempos de respuesta y latencia

Exportación de métricas de Jaeger a sistemas como Prometheus

Visualización de métricas clave en Grafana

Estrategias para correlacionar traces y métricas en un solo dashboard

Uso de métricas para diagnosticar problemas de rendimiento en tiempo real

Configuración de alarmas automáticas basadas en tiempos de respuesta

Caso práctico: creación de un dashboard de monitoreo con Prometheus y Grafana

Medición de KPIs utilizando traces y métricas de Jaeger

Uso de traces para predecir comportamientos futuros y optimizar la infraestructura

Uso de filtros avanzados para la búsqueda de traces

Configuración de consultas personalizadas en Jaeger

Búsqueda por servicio, operación y tags

Creación de dashboards personalizados con filtros específicos

Uso de JQL (Jaeger Query Language) para consultas avanzadas

Estrategias de filtrado de datos en grandes volúmenes de traces

Identificación de patrones de fallos y latencias en los traces

Caso práctico: uso de filtros avanzados para resolver un incidente de producción

Automatización de búsquedas y análisis de traces recurrentes

Mejores prácticas para optimizar el uso de consultas en Jaeger

Uso de Jaeger con Grafana para la visualización de traces

Configuración de dashboards personalizados con Prometheus

Visualización de KPIs clave utilizando datos de Jaeger

Exportación de traces y métricas a herramientas externas de visualización

Creación de alertas visuales basadas en tiempos de respuesta

Automatización de la generación de dashboards

Caso práctico: creación de un dashboard completo de rendimiento con Grafana

Análisis de la correlación entre traces y métricas en un solo panel

Visualización de dependencias entre microservicios en Jaeger

Mejores prácticas para la personalización de dashboards en entornos distribuidos