Curso de OpenTelemetry para Empresas — Observabilidad y métricas

Componentes clave: API, SDK y Collector

Flujo de datos en OpenTelemetry

Instrumentación automática versus manual

La importancia de los exporters en la arquitectura

Configuración de pipelines de telemetría

Soporte de lenguajes de programación en OpenTelemetry

Cómo OpenTelemetry se integra con soluciones de almacenamiento de datos

Estrategias de diseño para la implementación de OpenTelemetry

Uso de OpenTelemetry en diferentes plataformas de cloud

Caso práctico: arquitectura de OpenTelemetry en una aplicación distribuida

¿Qué es la instrumentación y por qué es necesaria?

Instrumentación automática con OpenTelemetry SDK

Instrumentación manual: cuándo y cómo implementarla

Implementación de traces distribuidos en aplicaciones

Instrumentación de solicitudes HTTP y bases de datos

Uso de bibliotecas y frameworks compatibles con OpenTelemetry

Desafíos comunes en la instrumentación y cómo solucionarlos

Instrumentación en lenguajes como Java, Python, y Node.js

Pruebas de la instrumentación para asegurar su correcta implementación

Caso práctico: instrumentación de una aplicación web con OpenTelemetry

Conceptos clave de trazabilidad: spans y contextos

Propagación de contextos entre microservicios

Configuración de traces distribuidos en OpenTelemetry

Uso de OpenTelemetry Collector para centralizar traces

Integración de traces con sistemas de almacenamiento como Jaeger y Zipkin

Mejores prácticas para rastrear aplicaciones distribuidas

Gestión del ciclo de vida de los traces

Análisis de rendimiento a través de traces distribuidos

Diagnóstico de cuellos de botella en aplicaciones con tracing

Caso práctico: rastreo de microservicios con Jaeger y OpenTelemetry

Introducción a las métricas: qué son y cómo se usan

Recolección de métricas de rendimiento de aplicaciones

Tipos de métricas soportadas por OpenTelemetry (contadores, medidores, histogramas)

Instrumentación de métricas en aplicaciones con OpenTelemetry

Exportación de métricas a sistemas como Prometheus y Grafana

Análisis de métricas para mejorar el rendimiento

Configuración de alarmas y umbrales basados en métricas

Estrategias para la agregación y el almacenamiento de métricas

Métricas de infraestructura vs. métricas de aplicaciones

Caso práctico: integración de métricas con Prometheus y visualización en Grafana

¿Cómo se integran los logs en OpenTelemetry?

Configuración de logs estructurados

Recolección y análisis de logs a través de OpenTelemetry

Comparación entre logs tradicionales y logs correlacionados con traces

Configuración del exportador de logs hacia herramientas como Elasticsearch

Uso de FluentBit para recolectar y enrutar logs desde OpenTelemetry

Configuración de pipelines para el procesamiento de logs

Logs de errores y excepciones: análisis y soluciones

Mejores prácticas para mantener la coherencia entre logs y traces

Caso práctico: correlación de logs con traces en un entorno distribuido

Integración con Jaeger, Zipkin y Elastic APM para traces

Configuración de exportadores de métricas a Prometheus

Exportación de datos de logs a ELK Stack

Integración con Splunk y Dynatrace para monitoreo avanzado

Uso de OpenTelemetry con Grafana para visualización centralizada

Configuración de dashboards personalizados en sistemas de monitoreo

Alertas basadas en traces y métricas con Prometheus

Automatización de respuestas ante incidentes con OpenTelemetry

Uso de exporters personalizados en OpenTelemetry

Caso práctico: integración de OpenTelemetry con Grafana y Prometheus

Instrumentación de aplicaciones en clústeres de Kubernetes

Implementación del Collector en un clúster de Kubernetes

Recolección de métricas y traces de servicios desplegados en Kubernetes

Configuración de OpenTelemetry para recolectar logs de contenedores

Uso de FluentBit y OpenTelemetry para logs en Kubernetes

Escalabilidad de OpenTelemetry en ambientes de Kubernetes

Gestión del rendimiento de microservicios en clústeres grandes

Monitorización del plano de control de Kubernetes con OpenTelemetry

Caso práctico: implementación de observabilidad completa en un clúster de Kubernetes

Mejores prácticas para OpenTelemetry en arquitecturas cloud-native

¿Qué es el OpenTelemetry Collector y cómo se usa?

Configuración de pipelines en el Collector para recolectar datos

Uso del Collector para centralizar traces, métricas y logs

Exportación de datos desde el Collector a sistemas de terceros

Optimización del rendimiento del Collector

Mejores prácticas para el despliegue del Collector en producción

Gestión del ciclo de vida del Collector en entornos distribuidos

Seguridad en la recolección de datos con el Collector

Uso del Collector en arquitecturas híbridas y multi-cloud

Caso práctico: despliegue de OpenTelemetry Collector en un entorno de producción