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Temario del curso

Introducción a la supervisión a gran escala

  • Desafíos de la supervisión en entornos de alto tráfico
  • Estrategias de escalado para Prometheus y Grafana
  • Consideraciones arquitectónicas para sistemas distribuidos

Escalado de Prometheus

  • Configuración de Prometheus en un entorno fragmentado (sharding)
  • Uso de federación de Prometheus para sistemas a gran escala
  • Implementación de optimizaciones de almacenamiento en Prometheus

Optimización de Grafana para entornos grandes

  • Configuración de Grafana para manejar grandes volúmenes de datos
  • Mejora del rendimiento de los tableros y tiempos de carga
  • Mejores prácticas para visualizaciones complejas

Supervisión distribuida con Prometheus y Grafana

  • Integración de Prometheus con herramientas de rastreo distribuido
  • Supervisión de microservicios en entornos Kubernetes
  • Estrategias avanzadas de alertas y notificaciones

Gestión de alta disponibilidad

  • Configuración de instancias redundantes de Prometheus y Grafana
  • Estrategias de conmutación por error (failover) para sistemas de supervisión
  • Garantía de la consistencia y fiabilidad de los datos

Solución de problemas y depuración

  • Identificación y resolución de cuellos de botella de rendimiento
  • Depuración de consultas PromQL y configuraciones de tableros
  • Errores comunes en la supervisión a gran escala

Integraciones avanzadas

  • Integración de Prometheus y Grafana con bases de datos externas
  • Uso de complementos (plugins) de Grafana para ampliar la funcionalidad
  • Aprovechamiento de herramientas de terceros para una supervisión extendida

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Sólido conocimiento básico de Prometheus y Grafana
  • Experiencia en administración de sistemas Linux
  • Familiaridad con arquitecturas de sistemas distribuidos

Público objetivo

  • Ingenieros DevOps
  • Ingenieros de Confiabilidad del Sitio (SRE)
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (2)

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