El Diplomado en Logging/Tracing/Metrics y Health proporciona una formación exhaustiva en la implementación de sistemas avanzados para la monitorización de aplicaciones y servicios. Se centra en el diseño y uso de herramientas para logging, tracing y metrics, esenciales para la detección de errores, el análisis de rendimiento y la optimización de la salud de sistemas complejos. Se estudian tecnologías como Prometheus, Grafana, Jaeger y frameworks populares para observabilidad en entornos cloud-native, como Kubernetes y microservicios. Se aborda la automatización y la integración continua de estos sistemas, así como la interpretación de datos para el diagnóstico de problemas y la mejora de la experiencia del usuario.
El programa capacita a los participantes en la configuración de alertas, la creación de dashboards y la implementación de estrategias de health checks. Se enfatiza en la aplicación de las mejores prácticas de DevOps y SRE (Site Reliability Engineering), lo que prepara a los profesionales para roles como ingenieros de observabilidad, analistas de rendimiento y arquitectos de sistemas, fortaleciendo sus habilidades para mantener la estabilidad y eficiencia de las infraestructuras tecnológicas modernas. Se abarcan temas como escalabilidad, seguridad y la correcta gestión de la telemetría.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): logging, tracing, metrics, monitorización, observabilidad, health checks, Prometheus, Grafana, Jaeger, cloud-native, microservicios, DevOps, SRE, diplomado sistemas.
1.370 €
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
4. Implementación Experta de Logging, Tracing, Métricas y Health: Desarrollo de Sistemas Resilientes
5. Estrategias Avanzadas en Logging, Tracing, Métricas y Health: Construyendo Sistemas Observables y Escalables
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
Conocimientos recomendados: Se recomienda una base sólida en aerodinámica, control de sistemas y análisis de estructuras. Nivel de idioma requerido: Dominio del español o inglés a nivel B2+ / C1. Disponemos de programas de apoyo (bridging tracks) para facilitar la adaptación y nivelación de conocimientos.
1.1 Definición y conceptos clave de Observabilidad
1.2 Importancia de Logging: Registro y análisis de eventos
1.3 Fundamentos de Tracing: Seguimiento de solicitudes distribuidas
1.4 Introducción a Métricas: Medición del rendimiento y la salud del sistema
1.5 Salud (Health Checks) como indicador de la disponibilidad del sistema
1.6 Beneficios de la Observabilidad: Detección de fallos, resolución de problemas y optimización
1.7 Arquitecturas distribuidas y desafíos de la observabilidad
1.8 Herramientas y tecnologías populares para la Observabilidad
1.9 Introducción a los patrones de diseño para la Observabilidad
1.10 Estudio de casos: Ejemplos prácticos de Observabilidad en acción
2.2 Introducción al Logging: Fundamentos y Propósito
2.2 Tipos de Logs: Clasificación y Aplicaciones
2.3 Estrategias de Logging: Nivel de detalle y mejores prácticas
2.4 Implementación de Logging: Herramientas y frameworks clave
2.5 Introducción al Tracing: Conceptos y beneficios
2.6 Componentes del Tracing: Traza, spans y contexto
2.7 Implementación del Tracing: Herramientas populares
2.8 Correlación entre Logging y Tracing: Integración y sinergia
2.9 Análisis de Logs y Trazas: Identificación de problemas y optimización
2.20 Casos de estudio: Aplicación práctica de Logging y Tracing
3.3 Fundamentos de la Observabilidad: Definición y Beneficios
3.2 Importancia del Logging: Registro de Eventos y Diagnóstico
3.3 Introducción al Tracing: Seguimiento de Solicitudes en Sistemas Distribuidos
3.4 Visión General de las Métricas: Monitoreo del Rendimiento
3.5 Conceptos Clave de Salud: Verificación del Estado del Sistema
3.6 Herramientas y Tecnologías Comunes: Introducción a Prometheus, Grafana, etc.
3.7 Estructura de un Log Efectivo: Formato y Nivel de Información
3.8 Principios de Tracing: Span, Contexto y Propagación
3.9 Tipos de Métricas: Contadores, Medidores y Histogramas
3.30 Verificación de la Salud: Checks y Pruebas de Disponibilidad
4.4 Fundamentos de la Recopilación de Logs: Estrategias y Herramientas
4.2 Diseño de Sistemas de Tracing: Arquitectura y Prácticas
4.3 Implementación de Logging Distribuido: Agregación y Centralización
4.4 Integración de Tracing en Microservicios: Contexto y Propagación
4.5 Análisis de Logs y Trazas: Identificación de Problemas y Rendimiento
4.6 Herramientas de Monitorización de Logs y Tracing: Implementación y Configuración
4.7 Estrategias de Almacenamiento y Retención de Datos: Consideraciones de Escala
4.8 Seguridad en Logging y Tracing: Protección de Datos Sensibles
4.9 Automatización de la Implementación: Pipelines y Despliegue
4.40 Mejores Prácticas y Estudios de Caso: Implementación Exitosa en Entornos Reales
5.5 Introducción a la Observabilidad: Definición y Beneficios
5.5 Componentes Clave de la Observabilidad: Logging, Tracing, Métricas y Health Checks
5.3 Arquitecturas de Observabilidad: Centralizadas, Distribuidas y Híbridas
5.4 Herramientas y Tecnologías para la Observabilidad: Overview y Selección
5.5 Implementación de un Pipeline de Observabilidad: Etapas y Consideraciones
5.6 Data Modeling y Esquemas: Preparación para el Análisis de Datos
5.7 La Observabilidad en el ciclo de vida del desarrollo de software
5.8 Observabilidad y DevOps: Integración y Automatización
5.5 Tipos de Logging: Logs de Aplicación, Sistema y Auditoría
5.5 Diseño de Logs: Estructura, Formato y Nivel de Detalle
5.3 Estrategias de Logging: Contexto, Eventos y Excepciones
5.4 Herramientas de Logging: Implementación y Configuración
5.5 Análisis de Logs: Técnicas y Herramientas
5.6 Búsqueda Avanzada en Logs: Patrones, Filtros y Consultas
5.7 Seguridad en Logging: Protección de Datos y Control de Acceso
5.8 Mejores Prácticas en Logging: Diseño, Implementación y Mantenimiento
3.5 Introducción al Tracing Distribuido: Conceptos y Beneficios
3.5 OpenTelemetry: Estándares y especificaciones
3.3 Instrumentación de Aplicaciones: Libraries, SDKs y Agentes
3.4 Propagación de Contexto: Span Context y Correlation IDs
3.5 Visualización y Análisis de Traces: Herramientas y Técnicas
3.6 Troubleshooting con Tracing: Identificación de Cuellos de Botella y Fallos
3.7 Optimización del Tracing: Muestreo y Reducción de Costos
3.8 Tracing y Microservicios: Diseño de Sistemas Trazables
4.5 Tipos de Métricas: Contadores, Medidores, Histograms
4.5 Diseño de Métricas: Key Performance Indicators (KPIs) y Objetivos
4.3 Implementación de Métricas: Instrumentación y Recopilación
4.4 Herramientas de Monitoreo de Métricas: Grafana, Prometheus
4.5 Análisis y Visualización de Métricas: Dashboards e Informes
4.6 Métricas en Sistemas Distribuidos: Contexto y Correlación
4.7 Escalabilidad y Rendimiento de Métricas: Diseño e Implementación
4.8 Integración de Métricas con Otros Datos de Observabilidad
5.5 Health Checks: Tipos y Propósitos
5.5 Implementación de Health Checks: Endpoints y Estrategias
5.3 Monitoreo Continuo: Estrategias y Herramientas
5.4 Alertas Tempranas: Configuración y Diseño
5.5 Automatización de Respuestas a Incidentes: Runbooks y Playbooks
5.6 Integración con Sistemas de Orquestación: Kubernetes, Docker
5.7 Gestión de Incidentes: Procesos y Herramientas
5.8 Pruebas de Fallo y Resiliencia: Chaos Engineering
6.5 Recopilación y Agregación de Datos: Fuentes y Formatos
6.5 Almacenamiento y Gestión de Datos: Bases de Datos y Plataformas
6.3 Análisis de Datos: Técnicas y Herramientas
6.4 Correlación de Datos: Logs, Traces y Métricas
6.5 Data Visualization: Creación de Paneles de Control e Informes
6.6 Integración de Observabilidad con otras Herramientas: Slack, Jira
6.7 Seguridad y Control de Acceso a los Datos: Políticas y Permisos
6.8 Gobernanza de Datos Observables: Calidad y Confianza
7.5 Estrategias de Alertas: Definición de Umbrales y Condiciones
7.5 Diseño de Alertas: Tipos y Prioridades
7.3 Canales de Notificación: Email, Slack, PagerDuty
7.4 Implementación de Alertas: Herramientas y Configuraciones
7.5 Gestión de Alertas: Silenciamiento, Escalación y Resolución
7.6 Automatización de Alertas: Integración con Sistemas de Orquestación
7.7 Análisis de Alertas: Falsos Positivos y Ajustes
7.8 Mejores Prácticas en Alertas: Diseño, Configuración y Mantenimiento
8.5 Diseño de Sistemas Observables: Principios y Patrones
8.5 Escalabilidad Horizontal: Implementación y consideraciones
8.3 Optimización del Rendimiento: Técnicas y Herramientas
8.4 Diseño de Infraestructura: Requisitos y Selección
8.5 Automatización: Pipelines y CI/CD
8.6 Integración con el Desarrollo de Software: Cultura y Proceso
8.7 Costos y Optimización: Eficiencia y Presupuesto
8.8 Evaluación Continua y Mejora: Retroalimentación y Adaptación
6.6 Fundamentos de Logging: Tipos, niveles y mejores prácticas
6.2 Estrategias Avanzadas de Logging: Contexto, correlación y agregación
6.3 Introducción a Tracing: Conceptos, propagación de contexto y Span
6.4 Implementación de Tracing: Herramientas, instrumentación y visualización
6.5 Análisis de Datos de Logging y Tracing: Identificación de problemas y patrones
6.6 Integración de Logging y Tracing: Contexto distribuido y diagnóstico holístico
6.7 Gestión de Métricas: Recopilación, agregación y análisis
6.8 Integración de Métricas con Logging y Tracing: Observabilidad completa
6.9 Health Checks: Implementación y monitoreo de la salud de los servicios
6.60 Diseño de Sistemas Observables: Estrategias, herramientas y arquitectura
7.7 Introducción a la Observabilidad y sus Componentes
7.2 Importancia de la Observabilidad en Sistemas Modernos
7.3 Diferencias entre Monitoreo, Logging, Tracing y Métricas
7.4 Arquitecturas Comunes de Observabilidad
7.7 Herramientas y Tecnologías para la Observabilidad
2.7 Principios del Logging Eficiente
2.2 Diseño de Mensajes de Log Significativos
2.3 Estructuración y Formato de Logs (JSON, etc.)
2.4 Análisis de Logs para la Resolución de Problemas
2.7 Herramientas de Análisis y Visualización de Logs
3.7 Introducción al Tracing Distribuido
3.2 Implementación de Tracing con OpenTelemetry
3.3 Propagación de Contexto y Correlation IDs
3.4 Visualización y Análisis de Traces
3.7 Optimización del Rendimiento en Tracing
4.7 Tipos de Métricas y sus Usos
4.2 Recopilación y Agregación de Métricas
4.3 Dashboarding y Visualización de Métricas
4.4 Definición de Umbrales y Alertas
4.7 Escalabilidad y Rendimiento de las Métricas
7.7 Diseño e Implementación de Health Checks
7.2 Monitoreo Continuo de la Salud del Sistema
7.3 Integración de Health Checks en Pipelines CI/CD
7.4 Detección y Resolución de Problemas
7.7 Automatización de la Respuesta a Fallos
6.7 Integración de Datos de Logging, Tracing y Métricas
6.2 Almacenamiento y Gestión de Datos Observables
6.3 Consultas y Análisis de Datos Observables
6.4 Seguridad y Privacidad en la Observabilidad
6.7 Gestión del Ciclo de Vida de los Datos
7.7 Diseño de Estrategias de Alertas Efectivas
7.2 Configuración de Canales de Notificación
7.3 Priorización y Escalada de Alertas
7.4 Automatización de la Respuesta a Alertas
7.7 Integración con Herramientas de Gestión de Incidentes
8.7 Optimización del Rendimiento en Sistemas Observables
8.2 Escalabilidad Horizontal y Vertical
8.3 Diseño de Arquitecturas Escalables
8.4 Gestión de Costos en Observabilidad
8.7 Mejores Prácticas y Futuro de la Observabilidad
8.8 Introducción a la Observabilidad: Conceptos y Fundamentos
8.8 Logging: Recopilación y Análisis de Registros
8.3 Tracing: Seguimiento de Solicitudes y Análisis de Flujos
8.4 Métricas: Monitorización del Rendimiento y la Salud del Sistema
8.5 Health Checks: Verificación de la Disponibilidad y el Estado del Sistema
8.6 Herramientas y Tecnologías de Observabilidad
8.7 Diseño de Sistemas Observables
8.8 Estrategias Avanzadas de Observabilidad
8.8 Integración de Observabilidad en el Ciclo de Vida del Desarrollo
8.80 Mejores Prácticas y Casos de Estudio
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