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.
Observabilidad · Cursos
OpenTelemetry: del descubrimiento a la experiencia
Curso completo y gratuito de OpenTelemetry: conceptos, OTLP, Collector (conectores, extensiones), instrumentación, convenciones semánticas, trazas distribuidas, métricas, logs, perfiles, correlación de señales y despliegue en Kubernetes con el Operator.
A tu ritmo, con la práctica.Al terminar este curso sabrás
- Explicar los conceptos de OpenTelemetry: señales, API, SDK, recurso, contexto y madurez
- Configurar un Collector con receivers, processors, exporters, conectores y extensiones, y supervisarlo
- Instrumentar una aplicación (automática y manualmente) respetando las convenciones semánticas
- Dominar las trazas distribuidas: spans, estados, enlaces, propagación y muestreo
- Producir métricas correctas (instrumentos, temporalidad, histogramas, cardinalidad) y logs correlacionados
- Comprender la nueva señal profile y vincular un span con su perfil
- Correlacionar las cuatro señales y desplegar OpenTelemetry en Kubernetes con el Operator
LEARNING PATH
Programa del curso
0Visión general del curso1 lección
1Introducción y conceptos2 lecciones
Por qué OpenTelemetry, las cuatro señales, API, SDK, recurso y madurez.
2La arquitectura de OpenTelemetry2 lecciones
Comprender los componentes clave: API, SDK y el protocolo OTLP.
3El Collector de OpenTelemetry6 lecciones
Receivers, processors, exporters, conectores, extensiones y telemetría del Collector.
- El papel del Collector y la arquitectura del pipelineArtículo · ⏱ 8 min
- Los Receivers: recopilar los datos de telemetríaArtículo · ⏱ 14 min
- Los Processors: transformar y filtrar las señalesArtículo · ⏱ 13 min
- Los Exporters: enrutar los datos hacia los backendsArtículo · ⏱ 11 min
- Conectores, extensiones y observabilidad del CollectorArtículo · ⏱ 8 min
- Práctica: configurar un Collector de OpenTelemetry (receivers, processors, exporters)Práctica · ⏱ 40 min · Nivel 2/5
4Instrumentación de las aplicaciones5 lecciones
Auto-instrumentación, instrumentación manual y propagación de contexto.
- Auto-instrumentación (Java, Python, Node.js)Artículo · ⏱ 5 min
- Instrumentación manual con el SDKArtículo · ⏱ 15 min
- Propagación de contextoLección · ⏱ 17 min
- Práctica: instrumentar una aplicación y propagar el contextoPráctica · ⏱ 45 min · Nivel 3/5
- OpenInference: trazar las aplicaciones de IAArtículo · ⏱ 12 min
12Convenciones semánticas y recursos1 lección
Nombrar la telemetría de forma estándar: semconv, estabilidad y migración.
5Las trazas3 lecciones
Trazas distribuidas en profundidad: spans, estados, eventos, enlaces, propagación y muestreo.
7Las métricas2 lecciones
Instrumentos, temporalidad, histogramas, vistas, cardinalidad y exemplars.
8Los logs2 lecciones
Modelo de datos, appenders, correlación con las trazas y recogida de archivos.
9Los perfiles, la nueva señal2 lecciones
Perfilado continuo, flame graphs, perfilador eBPF y vínculo entre spans y perfiles.
10Correlación de las señales2 lecciones
Pasar de una alerta a la traza, los logs y el perfil en unos clics.
6Despliegue, Kubernetes y casos prácticos7 lecciones
Agente y gateway, Operator de Kubernetes, proyecto guiado y buenas prácticas.
- Desplegar un pipeline de observabilidad completo con un Agente y una GatewayPráctica · ⏱ 2 h 34 · Nivel 3/5
- OpenTelemetry en KubernetesArtículo · ⏱ 9 min
- Práctica: OpenTelemetry Operator y auto-instrumentación en KubernetesPráctica · ⏱ 50 min · Nivel 3/5
- Proyecto integrador: las cuatro señalesArtículo · ⏱ 7 min
- TP integrador: diagnosticar la OpenTelemetry Demo con las cuatro señalesPráctica · ⏱ 1 h 30 · Nivel 3/5
- OpenTelemetry Collector, Grafana Alloy y BindplaneArtículo · ⏱ 9 min
- Buenas prácticas de OpenTelemetryArtículo · ⏱ 27 min
90Preparación a la certificación4 lecciones
Itinerarios de preparación a las certificaciones oficiales del proveedor: exámenes de práctica ilimitados, panel y veredicto de preparación.
LEARN BY DOING
Casos prácticos
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
¿Y después?
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'.
¿Qué son las convenciones semánticas (semconv)?
Son los nombres estándar de atributos, spans y métricas (por ejemplo http.request.method o service.name). Hacen que la telemetría sea comprensible por todas las herramientas; un capítulo entero les está dedicado.
¿Los perfiles son una señal de OpenTelemetry?
Sí, es la cuarta señal, todavía en desarrollo: OTLP la transporta y se donó un perfilador eBPF al proyecto. El capítulo «Los perfiles» explica el estado actual y cómo vincular hoy un span con su perfil.