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Temario del curso

Introducción a las métricas personalizadas

  • Comprensión de los tipos de métricas y casos de uso
  • Descripción general de las bibliotecas de instrumentación de Prometheus
  • Beneficios de la exportación de métricas personalizadas

Configuración de Prometheus para métricas personalizadas

  • Configuración de Prometheus para recopilar métricas personalizadas
  • Exploración de los formatos de exposición de Prometheus
  • Escritura de consultas PromQL para métricas personalizadas

Instrumentación de aplicaciones

  • Adición de instrumentación a aplicaciones Python, Java y Node.js
  • Uso de las bibliotecas cliente de Prometheus
  • Manejo de desafíos comunes en la instrumentación

Creación de paneles para métricas personalizadas

  • Diseño de paneles de Grafana para casos de uso específicos
  • Personalización de paneles de visualización
  • Configuración del monitoreo en tiempo real y alertas

Integración del monitoreo en pipelines CI/CD

  • Incorporación de métricas personalizadas en los procesos de construcción y despliegue
  • Automatización de alertas para fallos en CI/CD
  • Garantizar la disponibilidad de las métricas durante las actualizaciones de la aplicación

Solución de problemas y optimización

  • Depuración de problemas de instrumentación
  • Optimización del rendimiento de Prometheus y Grafana
  • Escalado del monitoreo para aplicaciones con alta carga

Técnicas avanzadas de visualización

  • Uso de plugins de Grafana para mejorar las visualizaciones
  • Integración de Grafana con fuentes de datos externas
  • Creación de paneles interactivos para stakeholders

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos de Prometheus y Grafana
  • Familiaridad con el desarrollo de aplicaciones y APIs

Audiencia objetivo

  • Desarrolladores
  • Ingenieros de DevOps
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (2)

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