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Observabilité · Cursos

OpenTelemetry: del descubrimiento a la experiencia

Domine el estándar de la observabilidad. Aprenda a instrumentar sus aplicaciones, recopilar y exportar sus trazas, métricas y logs con OpenTelemetry.

7 capítulos16 leccionesES
A tu ritmo, con la práctica.

Al terminar este curso sabrás

  • Instrumentar una aplicación (auto y manual) con los SDK de OpenTelemetry
  • Configurar un Collector con receivers, processors y exporters
  • Propagar el contexto entre servicios para obtener una traza completa
  • Desplegar un pipeline de observabilidad completo

🎯 Nivel : Intermedio👥 A quién va dirigido : Desarrolladores y SRE que instrumentan aplicaciones distribuidas

LEARNING PATH

Programa del curso

0Descripción general del curso1 lección
  1. Cuestionario de evaluaciónCuestionario · ⏱ 10 min
1Introducción1 lección
  1. ¿Por qué OpenTelemetry?Lección
2La arquitectura de OpenTelemetry2 lecciones

Comprender los componentes clave: la API, el SDK y el protocolo OTLP.

  1. El protocolo OTLP y sus especificacionesLección
  2. Los 3 niveles de arquitectura de OpenTelemetryArtículo · ⏱ 8 min
3El Collector de OpenTelemetry4 lecciones

El cerebro de su pipeline de observabilidad: configuración de receivers, processors y exporters.

  1. El papel del Collector y la arquitectura del pipelineArtículo · ⏱ 8 min
  2. Los Receivers: recopilar los datos de telemetríaArtículo · ⏱ 14 min
  3. Los Processors: transformar y filtrar las señalesArtículo · ⏱ 13 min
  4. Los Exporters: enrutar los datos hacia los backendsArtículo · ⏱ 11 min
4Instrumentación de aplicaciones3 lecciones

Aprender a generar datos con la auto-instrumentación y la instrumentación manual (SDK).

  1. Auto-instrumentación (Java, Python, Node.js)Artículo · ⏱ 5 min
  2. Instrumentación manual con el SDKArtículo · ⏱ 15 min
  3. Propagación de contextoLección
5Las señales: trazas, métricas y logs1 lección

Detalles sobre la manipulación y la correlación de los tres pilares de la observabilidad.

  1. Tracing distribuido y propagación de contextoArtículo · ⏱ 8 min
6Despliegue y casos prácticos4 lecciones

Puesta en situación real con Docker y Kubernetes.

  1. Desplegar un pipeline de observabilidad completo con un Agente y una GatewayPráctica · ⏱ 2 h 34 · Nivel 3/5
  2. Buenas prácticas de OpenTelemetryArtículo · ⏱ 26 min
  3. Práctica: configurar un Collector de OpenTelemetry (receivers, processors, exporters)Práctica · ⏱ 40 min · Nivel 2/5
  4. Práctica: instrumentar una aplicación y propagar el contextoPráctica · ⏱ 45 min · Nivel 3/5

LEARN BY DOING

Casos prácticos

Tracing distribuido en microservicios

Seguir una petición de extremo a extremo a través de varios servicios para identificar cuellos de botella y comprender las dependencias.

Estandarización de la recopilación de logs

Usar un formato de log unificado para todas las aplicaciones, sea cual sea su lenguaje, y enriquecerlo automáticamente con el contexto de las trazas.

Métricas de aplicación personalizadas

Crear métricas de negocio (p. ej. carritos abandonados, facturación por minuto) y exportarlas a un sistema como Prometheus o Mimir.

Requisitos recomendados

Docker : del descubrimiento al nivel experto

¿Y después?

Grafana Tempo : de la découverte à l'expertiseAlloy: del descubrimiento a la maestríaGrafana: del descubrimiento a la experiencia

Preguntas frecuentes

¿Qué es OpenTelemetry?

Es un estándar y un conjunto de herramientas de código abierto (API, SDK, Collector) para instrumentar, generar, recopilar y exportar datos de telemetría (trazas, métricas, logs).

¿Qué es OTLP?

Es el protocolo nativo de OpenTelemetry (OpenTelemetry Protocol) para transportar los datos de telemetría de forma eficiente y estandarizada entre los distintos componentes.

¿Debo cambiar mi backend si uso OpenTelemetry?

No, es una de sus principales ventajas. OTel es independiente del proveedor y puede enviar datos a numerosos backends (Jaeger, Prometheus, Dynatrace, Datadog, etc.) mediante exporters, evitando así el 'vendor lock-in'.