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Observabilité · Cursos

Fluent Bit y Vector: recopilación ligera de logs

Formación sobre la recopilación de logs con los agentes ligeros Fluent Bit y Vector: pipelines, Kubernetes, multilínea, búferes, transformaciones VRL, pruebas, enmascaramiento y elección de arquitectura.

8 capítulos12 leccionesES
A tu ritmo, con la práctica.

Al terminar este curso sabrás

  • Comparar los recopiladores de logs y elegir una arquitectura
  • Configurar pipelines de Fluent Bit y desplegarlos en Kubernetes
  • Construir topologías de Vector y transformar con VRL
  • Garantizar la fiabilidad (búferes) y el cumplimiento normativo (enmascaramiento)
  • Probar y supervisar tus pipelines

🎯 Nivel : Intermedio👥 A quién va dirigido : DevOps, SRE e ingenieros de plataforma que recopilan y transforman logs a gran escala

LEARNING PATH

Programa del curso

0Visión general de la formación1 lección
  1. Cuestionario de evaluaciónCuestionario · ⏱ 10 min
1Panorama de los recopiladores1 lección

Papel de un recopilador y comparativa.

  1. Panorama de los recopiladores de logsArtículo · ⏱ 3 min
2Fluent Bit2 lecciones

Pipeline, configuración y plugins.

  1. Fluent Bit: pipeline y configuraciónArtículo · ⏱ 8 min
  2. TP: Primer pipeline de Fluent Bit hacia LokiPráctica · ⏱ 40 min · Nivel 2/5
3Fluent Bit en producción1 lección

Kubernetes, multilínea, búferes, supervisión.

  1. Fluent Bit en KubernetesArtículo · ⏱ 8 min
4Vector3 lecciones

Topología, componentes y operación.

  1. TP: Fluent Bit en Kubernetes con metadatosPráctica · ⏱ 45 min · Nivel 3/5
  2. Vector: topología y componentesArtículo · ⏱ 7 min
  3. TP: Analizar logs de nginx con Vector y VRLPráctica · ⏱ 45 min · Nivel 3/5
5VRL y pruebas1 lección

Transformar y probar.

  1. VRL y pruebas unitariasArtículo · ⏱ 9 min
6Elegir y migrar2 lecciones

Comparar, combinar, migrar.

  1. ¿Fluent Bit o Vector?Artículo · ⏱ 4 min
  2. TP final: Pruebas unitarias de Vector y enmascaramiento de datos personalesPráctica · ⏱ 40 min · Nivel 3/5
7Buenas prácticas1 lección

Las prácticas recomendadas para operar el producto en producción.

  1. Buenas prácticas de recopilaciónArtículo · ⏱ 4 min

LEARN BY DOING

Casos prácticos

Centralizar los logs de Kubernetes

Un agente por nodo, enriquecido con metadatos.

Reducir el coste del almacenamiento

Filtrar y muestrear en el origen.

Cumplimiento del RGPD

Enmascarar los datos personales antes del almacenamiento.

Derivar métricas

Contar los errores a partir de los logs.

Requisitos recomendados

Kubernetes: del descubrimiento a la experiencia

¿Y después?

Grafana Loki: del descubrimiento a la maestríaElasticsearch: del descubrimiento a la maestríaAlloy: del descubrimiento a la maestría

Preguntas frecuentes

¿Fluent Bit o Fluentd?

Fluent Bit es el agente ligero (escrito en C) del mismo proyecto; Fluentd sigue siendo útil como agregador gracias a sus numerosos plugins. Para un nuevo agente en Kubernetes, Fluent Bit es la opción habitual.

¿Vector está vinculado a Datadog?

Vector fue adquirido por Datadog en 2021, pero sigue siendo open source (MPL 2.0) y envía a cualquier destino.

¿Hace falta un agregador?

No siempre: resulta útil para grandes volúmenes, transformaciones pesadas o múltiples destinos.

¿Y OpenTelemetry?

Fluent Bit y Vector pueden recibir y emitir OTLP y pueden convivir con un OpenTelemetry Collector o con Alloy.