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Observabilidad desde Cero
con Prometheus y Grafana
Aprende a diseñar, integrar y desplegar sistemas de monitoreo y observabilidad profesional para controlar la salud, rendimiento y disponibilidad de tus aplicaciones e infraestructura.
60h
Académicas
3 Meses
Duración
Básico/Int.
Nivel
23 Jul
Inicio
Inicio de Clases
Inicio
Sábado, 23 de Julio 2026
Clases Online en Vivo
Martes y Jueves
7:30 p.m. – 10:00 p.m. (Hora Perú)
Objetivos del Curso
Comprender los fundamentos del monitoreo y la observabilidad, incluyendo telemetría, métricas, logs, trazas y los indicadores SLI/SLO/SLA.
Instalar y configurar Prometheus y Grafana para recopilar métricas mediante exporters y scraping de endpoints.
Crear consultas con PromQL avanzadas utilizando selectores, operadores, funciones de agregación y recording rules.
Monitorear servidores Linux y contenedores Docker utilizando Node Exporter, cAdvisor y Blackbox Exporter.
Construir dashboards profesionales aplicando paneles avanzados, variables dinámicas y transformaciones en Grafana.
Configurar alertas y gestión de incidentes con Alertmanager, estableciendo reglas de alerta, rutas, receptores y runbooks.
Temario del Programa
Módulo 1: Fundamentos de monitoreo y observabilidad
- • ¿Qué es el monitoreo y la observabilidad? Diferencias entre monitoreo tradicional y observabilidad
- • Telemetría: métricas, logs y trazas
- • Disponibilidad, rendimiento y confiabilidad (Latencia, tráfico, errores y saturación)
- • Introducción a indicadores SLI, SLO y SLA
- • Casos de uso de observabilidad y flujo de incidentes
- • Arquitectura general de una plataforma de observabilidad
- • Práctica: Análisis de un incidente y definición de métricas necesarias
Módulo 2: Preparación del entorno con Linux y Docker
- • Conceptos básicos de Linux: Procesos, servicios, puertos y recursos
- • Comandos básicos para diagnóstico e introducción a archivos YAML
- • Fundamentos de contenedores e instalación de Docker
- • Redes, volúmenes y puertos en Docker con Docker Compose
- • Creación del laboratorio de trabajo del curso
- • Práctica: Levantar Prometheus y Grafana mediante Docker Compose
Módulo 3: Fundamentos y arquitectura de Prometheus
- • ¿Qué es Prometheus? Componentes principales: Server y TSDB
- • Targets, jobs e instances
- • Funcionamiento del proceso de scraping de endpoints/metrics
- • Configuración detallada del archivo prometheus.yml
- • Descubrimiento estático de servicios y validación con Promtool
- • Práctica: Configurar diferentes targets y verificar el estado de cada servicio
Módulo 4: Métricas, exporters e instrumentación
- • Concepto de métrica: nombre, valor, timestamp y etiquetas
- • Contadores, Gauges, Histogramas y Summaries
- • Buenas prácticas para nombrar métricas, cardinalidad y sus riesgos
- • Introducción a exporters y Node Exporter
- • Instrumentación básica de una aplicación Python expuesta por HTTP
- • Práctica: Crear métricas personalizadas para solicitudes, errores y tiempo de respuesta
Módulo 5: PromQL desde cero
- • Introducción al lenguaje de consulta PromQL
- • Selectores instantáneos y de rango. Filtros mediante etiquetas
- • Operadores aritméticos, de comparación y lógicos
- • Funciones básicas de agregación: sum, avg, min, max, count
- • Agrupaciones con by y without
- • Uso de rate, irate e increase
- • Cálculo de consumo de CPU, memoria y red
- • Práctica: Construir consultas para identificar consumo elevado y errores
Módulo 6: PromQL aplicado y optimización de consultas
- • Combinación de métricas y vector matching
- • Filtros avanzados y cálculo de porcentajes para disponibilidad, latencia y errores
- • Trabajo con histogramas: Percentiles P90, P95 y P99 con histogram_quantile
- • Detección de métricas ausentes e introducción a recording rules
- • Optimización, reutilización de consultas y diagnóstico de consultas lentas
- • Práctica: Crear consultas para evaluar la salud de una aplicación web
Módulo 7: Monitoreo de infraestructura y contenedores
- • Instalación y configuración de Node Exporter
- • Monitoreo de CPU, memoria, disco, red, procesos y disponibilidad
- • Introducción al monitoreo de contenedores e instalación de cAdvisor
- • Consumo de CPU/memoria y estado por contenedor
- • Monitoreo de aplicaciones web y disponibilidad con Blackbox Exporter
- • Práctica: Monitorear un servidor Linux y varios contenedores desde Prometheus
Módulo 8: Visualización y dashboards con Grafana
- • Configuración de Prometheus como Data Source en Grafana
- • Creación de dashboards y paneles (Series de tiempo, Gauge, Stat, tablas)
- • Configuración de unidades, umbrales, variables dinámicas y filtros
- • Transformaciones de datos, anotaciones e importación/exportación
- • Buenas prácticas de diseño de visualización
- • Práctica: Crear dashboard de infraestructura y otro para aplicación web
Módulo 9: Alertas y gestión de incidentes
- • Fundamentos de alertamiento y reglas en Prometheus
- • Configuración de expresiones PromQL, evaluación, severidad y etiquetas
- • Introducción a Alertmanager (agrupación, rutas, receptores, silencios)
- • Grafana Alerting, contact points y políticas de notificación
- • Prevención de fatiga de alertas y elaboración de runbooks
- • Práctica: Configurar alertas por servidor caído, CPU elevado, disco y errores
🚀 Módulo 10: Implementación del Proyecto Final
Diseña, construye y documenta un entorno real de observabilidad aplicando todo lo aprendido en el curso.
- • Instalación completa y configuraciones mediante Docker Compose y YAML
- • Instrumentación de código, recolección de métricas y consultas PromQL
- • Construcción de dashboards dinámicos y configuración de reglas de alertas
- • Simulación de incidentes, diagnóstico, resolución y seguridad básica
- • Respaldo de dashboards y entrega de runbooks técnicos
Metodología y Evaluación
Metodología: 25% explicación conceptual y 75% laboratorios y proyecto. Demostraciones en vivo, casos reales y simulación de incidentes.
- • Laboratorios y ejercicios: 40%
- • Retos de PromQL y dashboards: 20%
- • Proyecto final: 40%
Requisitos del Curso
- Conocimientos básicos de informática.
- Uso básico de terminal de comandos.
