Curso de SRE (Site Reliability Engineering) en Django para empresas

Instalación y configuración de Django en entornos locales y en la nube.

Configuración de bases de datos escalables con PostgreSQL.

Preparación del entorno con Docker y Docker Compose.

Integración con Redis para manejo de caché y sesiones.

Configuración de variables de entorno seguras con dotenv.

Creación de entornos de desarrollo, staging y producción.

Resolución de problemas comunes en configuraciones iniciales.

Automatización de configuraciones básicas con Ansible.

Documentación de configuraciones iniciales.

Mejores prácticas para configurar proyectos Django.

Introducción a la observabilidad en sistemas distribuidos.

Configuración de Django con herramientas de logging avanzadas.

Integración de Prometheus para monitoreo de métricas.

Configuración de Grafana para análisis visual de datos.

Uso de OpenTelemetry para trazabilidad distribuida.

Práctica: creación de dashboards para monitoreo de aplicaciones Django.

Métodos para rastrear SLIs en tiempo real.

Resolución de problemas relacionados con monitoreo inconsistente.

Comparación entre herramientas de observabilidad.

Mejores prácticas para implementar observabilidad en Django.

Introducción a patrones de diseño resilientes.

Uso de Circuit Breakers para manejar fallos en dependencias externas.

Implementación de colas distribuidas con Celery y RabbitMQ.

Configuración de balanceadores de carga con NGINX.

Métodos para manejar timeouts y reintentos en Django.

Práctica: simulación de fallos y recuperación en aplicaciones Django.

Configuración de sesiones distribuidas y persistentes.

Resolución de problemas en arquitecturas resilientes.

Estrategias para manejo eficiente de solicitudes concurrentes.

Mejores prácticas para diseñar sistemas resilientes con Django.

Introducción a la automatización con CI/CD.

Configuración de pipelines en GitHub Actions y GitLab CI.

Métodos para implementar despliegues blue-green y canary.

Automatización de pruebas en entornos de staging.

Práctica: despliegue automatizado de una aplicación Django en Kubernetes.

Métodos para realizar rollbacks automáticos tras fallos.

Resolución de problemas en procesos de despliegue automatizados.

Comparación entre estrategias de despliegue manual y automatizado.

Pruebas de desempeño antes del despliegue en producción.

Mejores prácticas para garantizar despliegues confiables.

Configuración de autenticación con Django Rest Framework y OAuth2.

Métodos para proteger APIs y endpoints críticos.

Configuración de cabeceras de seguridad con django-secure.

Implementación de CORS y políticas de acceso basadas en roles.

Práctica: detección y mitigación de vulnerabilidades como CSRF y SQL Injection.

Configuración de auditorías de seguridad con herramientas automáticas.

Resolución de problemas relacionados con brechas de seguridad.

Métodos para garantizar el cifrado de datos sensibles.

Configuración de firewalls y restricciones de acceso IP.

Mejores prácticas para la seguridad en Django.

Métodos para identificar cuellos de botella en aplicaciones Django.

Configuración avanzada de caché con Redis y Memcached.

Optimización de consultas SQL con el ORM de Django.

Uso de índices en bases de datos para mejorar el rendimiento.

Configuración de Gunicorn y UWSGI para manejar cargas concurrentes.

Práctica: ajuste de tiempos de respuesta en aplicaciones Django.

Uso de herramientas de profiling como Django Debug Toolbar.

Métodos para reducir la carga de recursos estáticos con CDN.

Resolución de problemas de desempeño en tiempo de ejecución.

Mejores prácticas para optimizar aplicaciones Django.

Introducción a pruebas de carga para aplicaciones web.

Configuración de herramientas como Locust y k6 para simulación de tráfico.

Métodos para medir tiempos de respuesta bajo alta concurrencia.

Práctica: ejecución de pruebas de carga en un proyecto Django.

Identificación y resolución de cuellos de botella en el sistema.

Métodos para garantizar la estabilidad durante picos de tráfico.

Configuración de alertas basadas en resultados de pruebas de carga.

Pruebas de resiliencia simulando fallos en dependencias externas.

Comparación entre pruebas de carga manuales y automatizadas.

Mejores prácticas para realizar pruebas de carga en Django.

Configuración avanzada del sistema de logs en Django.

Integración con herramientas como ELK Stack para análisis de logs.

Métodos para categorizar y filtrar logs críticos.

Configuración de alertas basadas en patrones de logs críticos.

Práctica: análisis de logs para diagnosticar errores en tiempo real.

Métodos para garantizar la persistencia de logs en sistemas distribuidos.

Uso de Fluentd y Logstash para centralizar registros.

Comparación entre diferentes estrategias de gestión de logs.

Resolución de problemas relacionados con pérdida de logs.

Mejores prácticas para el monitoreo basado en logs.

Introducción a conceptos de escalabilidad en aplicaciones web.

Métodos para implementar escalabilidad horizontal con Kubernetes.

Configuración de balanceadores de carga para distribuir tráfico.

Uso de bases de datos distribuidas para manejar grandes volúmenes de datos.

Configuración de replicas en PostgreSQL para alta disponibilidad.

Práctica: escalado horizontal de un proyecto Django con Docker.

Métodos para optimizar recursos en escalabilidad vertical.

Resolución de problemas relacionados con la escalabilidad.

Comparación entre estrategias de escalabilidad horizontal y vertical.

Mejores prácticas para garantizar la escalabilidad de Django.

Introducción a patrones de tolerancia a fallos en sistemas distribuidos.

Implementación de Circuit Breakers con herramientas externas.

Configuración de reintentos automáticos en llamadas a APIs externas.

Métodos para manejar timeouts y garantizar recuperación rápida.

Práctica: simulación de fallos y recuperación en sistemas Django.

Métodos para asegurar la integridad de datos en sistemas distribuidos.

Uso de patrones como Event Sourcing para recuperación tras fallos.

Comparación entre métodos proactivos y reactivos para tolerancia a fallos.

Resolución de problemas en entornos de alta criticidad.

Mejores prácticas para garantizar la tolerancia a fallos en Django.

Introducción a herramientas de gestión centralizada de configuraciones.

Configuración de Django con herramientas como Consul y Vault.

Métodos para sincronizar configuraciones entre entornos.

Práctica: automatización de configuraciones sensibles con Ansible.

Métodos para asegurar configuraciones seguras con encriptación.

Resolución de problemas relacionados con inconsistencias de configuración.

Comparación entre herramientas de configuración centralizada.

Métodos para automatizar actualizaciones de configuraciones.

Pruebas de confiabilidad en configuraciones dinámicas.

Mejores prácticas para la gestión centralizada en Django.

Introducción a pruebas automatizadas en Django con Pytest.

Configuración de entornos de pruebas en Django.

Métodos para ejecutar pruebas unitarias, de integración y funcionales.

Práctica: creación de un conjunto de pruebas automatizadas para APIs Django.

Métodos para garantizar cobertura completa en pruebas automatizadas.

Configuración de pipelines CI/CD para ejecutar pruebas automáticamente.

Resolución de problemas relacionados con pruebas fallidas.

Comparación entre diferentes herramientas de pruebas automatizadas.

Métodos para documentar resultados de pruebas para auditorías.

Mejores prácticas para garantizar la calidad a través de pruebas.

Métodos para asegurar autenticación y autorización en Django.

Configuración de cabeceras de seguridad avanzadas.

Uso de herramientas como django-secure para endurecer configuraciones.

Práctica: detección y mitigación de vulnerabilidades comunes.

Configuración de CORS para proteger APIs públicas.

Métodos para proteger bases de datos contra inyecciones SQL.

Resolución de problemas relacionados con brechas de seguridad.

Métodos para auditar sistemas en búsqueda de vulnerabilidades.

Uso de herramientas de análisis estático para garantizar seguridad del código.

Mejores prácticas para mantener aplicaciones Django seguras.

Métodos para administrar y documentar dependencias de paquetes.

Uso de herramientas como Poetry para gestión de dependencias.

Configuración de entornos virtuales para aislar dependencias.

Métodos para garantizar compatibilidad entre versiones de paquetes.

Práctica: actualización de dependencias en proyectos existentes.

Resolución de conflictos entre dependencias en proyectos Django.

Métodos para auditar dependencias en busca de vulnerabilidades.

Configuración de pipelines para pruebas automáticas de dependencias.

Comparación entre herramientas de gestión de dependencias.

Mejores prácticas para garantizar estabilidad en proyectos Django.

Introducción a la integración continua y entrega continua (CI/CD).

Configuración de pipelines de CI/CD con GitHub Actions y GitLab CI.

Métodos para realizar despliegues blue-green y canary en Django.

Práctica: automatización del flujo de despliegue para una aplicación Django.

Configuración de entornos de staging y producción en pipelines.

Métodos para automatizar pruebas antes de despliegues en producción.

Resolución de problemas comunes en procesos de CI/CD.

Comparación entre herramientas de CI/CD populares para Django.

Métodos para garantizar la reversión segura en caso de errores de despliegue.

Mejores prácticas para CI/CD en aplicaciones Django.

Introducción al monitoreo en tiempo real para aplicaciones Django.

Configuración de Prometheus para recopilar métricas en tiempo real.

Integración con Grafana para visualización de datos en dashboards.

Métodos para configurar alertas basadas en métricas clave.

Uso de herramientas como Sentry para monitoreo de errores.

Práctica: creación de dashboards interactivos para monitoreo.

Resolución de problemas relacionados con monitoreo inconsistente.

Comparación entre herramientas de monitoreo en tiempo real.

Métodos para garantizar la confiabilidad del monitoreo distribuido.

Mejores prácticas para implementar monitoreo efectivo en Django.

Métodos avanzados para implementar escalabilidad horizontal en Django.

Configuración de sistemas de replicación de bases de datos con PostgreSQL.

Uso de servicios como AWS Auto Scaling para ajustar capacidad automáticamente.

Métodos para balancear carga entre múltiples instancias de Django.

Práctica: implementación de escalabilidad horizontal en un entorno Kubernetes.

Configuración de CDN para entregar contenido estático a alta velocidad.

Métodos para garantizar consistencia en datos en sistemas distribuidos.

Resolución de problemas relacionados con conflictos en escalabilidad.

Comparación entre estrategias de escalabilidad horizontal y vertical avanzadas.

Mejores prácticas para escalar proyectos Django sin comprometer rendimiento.

Introducción a estrategias de recuperación ante desastres (DR).

Configuración de backups automatizados para bases de datos y sistemas.

Práctica: simulación de recuperación tras un fallo catastrófico.

Métodos para configurar replicación entre regiones geográficas.

Uso de servicios en la nube para garantizar redundancia.

Configuración de pruebas periódicas de recuperación.

Resolución de problemas relacionados con fallos de recuperación.

Comparación entre soluciones locales y basadas en la nube.

Métodos para garantizar la continuidad del negocio en sistemas Django.

Mejores prácticas para implementar planes de recuperación ante desastres.

Definición de objetivos y alcance del proyecto final.

Diseño de una arquitectura escalable y resiliente para Django.

Configuración avanzada de monitoreo y alertas en tiempo real.

Automatización de despliegues y CI/CD para la aplicación Django.

Optimización del rendimiento y tiempos de respuesta.

Implementación de tolerancia a fallos y recuperación automática.

Simulación de picos de tráfico y análisis de resultados.

Documentación completa del proyecto y sus configuraciones.

Reflexión sobre lecciones aprendidas y próximos pasos.