Al finalizar el programa, el participante estará en capacidad de:
• Comprender los fundamentos del monitoreo y la observabilidad, incluyendo métricas, logs, trazas, telemetría y arquitectura de plataformas de observabilidad.
• Diferenciar el monitoreo tradicional de la observabilidad y analizar indicadores relacionados con disponibilidad, rendimiento y confiabilidad.
• Comprender y aplicar los conceptos de SLI, SLO y SLA dentro del monitoreo de servicios tecnológicos.
• Instalar y configurar Prometheus y Grafana para recopilar y visualizar métricas de infraestructura, contenedores y aplicaciones.
• Configurar exporters y procesos de scraping para monitorear servidores Linux, aplicaciones web y servicios contenerizados.
• Crear consultas con PromQL utilizando selectores, filtros, operadores, agregaciones, funciones, rate, irate, increase e histogram_quantile.
• Monitorear servidores Linux y contenedores Docker mediante Node Exporter, cAdvisor y Blackbox Exporter.
• Diseñar dashboards profesionales en Grafana utilizando paneles, variables dinámicas, filtros, transformaciones, anotaciones y buenas prácticas de visualización.
• Configurar reglas de alerta, rutas, receptores, silencios, inhibiciones y políticas de notificación mediante Prometheus, Alertmanager y Grafana Alerting.
• Diagnosticar incidentes, elaborar runbooks y desarrollar una solución integral de observabilidad como proyecto final.
Módulo 1: Fundamentos de monitoreo y observabilidad
Conceptos de monitoreo y observabilidad, diferencias entre ambos enfoques, telemetría, métricas, logs, trazas, disponibilidad, rendimiento, confiabilidad, latencia, tráfico, errores, saturación, indicadores SLI, SLO y SLA, casos de uso y análisis de incidentes.
Módulo 2: Preparación del entorno con Linux y Docker
Conceptos básicos de Linux, procesos, servicios, puertos, recursos del sistema, comandos de diagnóstico, archivos YAML, fundamentos de contenedores, instalación de Docker, redes, volúmenes, puertos y Docker Compose.
Módulo 3: Fundamentos y arquitectura de Prometheus
Arquitectura de Prometheus, servidor, base de datos de series temporales, targets, jobs, instances, scraping, endpoints de métricas, archivo prometheus.yml, intervalos de recopilación, descubrimiento de servicios, Promtool y diagnóstico de targets.
Módulo 4: Métricas, exporters e instrumentación
Tipos de métricas, contadores, gauges, histogramas y summaries, buenas prácticas para nombrar métricas, etiquetas, cardinalidad, Node Exporter, métricas personalizadas e instrumentación de aplicaciones Python.
Módulo 5: PromQL desde cero
Introducción a PromQL, selectores instantáneos y de rango, filtros por etiquetas, operadores, funciones, agregaciones, agrupaciones con by y without, rate, irate, increase y consultas para CPU, memoria y red.
Módulo 6: PromQL aplicado y optimización de consultas
Combinación de métricas, vector matching, cálculo de porcentajes, consultas de disponibilidad, latencia y errores, histogramas, percentiles P90, P95 y P99, métricas ausentes, recording rules y optimización de consultas.
Módulo 7: Monitoreo de infraestructura y contenedores
Instalación de Node Exporter, monitoreo de CPU, memoria, disco, red, carga del sistema, procesos y disponibilidad. Monitoreo de contenedores mediante cAdvisor y verificación de aplicaciones web con Blackbox Exporter.
Módulo 8: Visualización y dashboards con Grafana
Arquitectura de Grafana, configuración de fuentes de datos, creación de dashboards, paneles de series de tiempo, gauges, estadísticas y tablas, unidades, umbrales, variables dinámicas, filtros, transformaciones y anotaciones.
Módulo 9: Alertas y gestión de incidentes
Fundamentos de alertamiento, reglas de alerta, expresiones PromQL, duración, severidad, etiquetas, anotaciones, Alertmanager, agrupación, deduplicación, rutas, receptores, silencios, inhibiciones, Grafana Alerting y elaboración de runbooks.
Módulo 10: Implementación del proyecto final
Diseño de una solución de observabilidad, arquitectura, instalación mediante Docker Compose, configuración de Prometheus y exporters, instrumentación de aplicaciones, consultas PromQL, dashboards, alertas, simulación de incidentes, seguridad, respaldos, documentación y sustentación.
El bootcamp emplea una metodología práctica basada en la aplicación inmediata de los conocimientos adquiridos.
El 25 % del programa está orientado a la explicación conceptual y el 75 % al desarrollo de laboratorios, ejercicios, retos técnicos y la implementación del proyecto final.
Las sesiones incluyen:
• Clases online en vivo.
• Demostraciones prácticas realizadas por el instructor.
• Laboratorios guiados con Prometheus, Grafana y Docker.
• Ejercicios de consultas y análisis mediante PromQL.
• Creación progresiva de dashboards y reglas de alertamiento.
• Casos reales de monitoreo y observabilidad.
• Simulación, diagnóstico y resolución de incidentes.
• Desarrollo y sustentación de un proyecto final.
El Bootcamp Observabilidad desde Cero con Prometheus y Grafana es un programa práctico orientado a profesionales que desean aprender a monitorear infraestructura, contenedores y aplicaciones modernas.
Durante el programa, los participantes implementarán una plataforma de observabilidad utilizando Prometheus, Grafana, Alertmanager, Node Exporter, cAdvisor y Blackbox Exporter. Aprenderán a recopilar métricas, construir consultas con PromQL, diseñar dashboards profesionales, configurar alertas y diagnosticar incidentes tecnológicos.
El bootcamp se desarrolla mediante clases online en vivo, laboratorios guiados, análisis de casos reales y la implementación progresiva de un proyecto final.
Duración: 3 meses – 60 horas académicas.
Nivel: Básico a intermedio.
Modalidad: Online en vivo.
Requisitos: Conocimientos básicos de informática, terminal y conceptos generales de Linux.