Etiqueta: monitoring

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Añade health checks proper a contenedores Docker con HEALTHCHECK

Construye dashboards interactivos en Grafana que visualizan metricas Prometheus con paneles, variables y alerts para observabilidad completa de servicios

Instrumenta aplicaciones e infraestructura con metricas Prometheus, configura reglas de alerting y recording rules para monitoreo eficiente de salud de servicios

Construye un exporter personalizado de métricas Prometheus en Python usando prometheus_client para counters, gauges, histograms y summaries.

Alerta cuando el espacio en disco cruza umbrales usando un script de Bash que verifica mount points y notifica operadores.

Tracea requests a través de microservicios distribuidos con OpenTelemetry, Jaeger y Zipkin para debuguear latencia y optimizar performance.

Centraliza logs de servicios distribuidos con ELK, Fluentd y Loki para búsqueda, alertado y troubleshooting en producción.

Recolecta, agrega y expone métricas de aplicación e infraestructura con Prometheus, StatsD y OpenTelemetry para monitoreo y alertado.

Monitorea rendimiento y salud de APIs con métricas Prometheus, collectors personalizados y reglas de alertamiento.

Monitorea experiencias reales de usuarios con Core Web Vitals, session replay y análisis de performance para identificar cuellos de botella del mundo real.

Implementa logging estructurado con salida JSON, correlation IDs y agregación de logs para observabilidad en producción.

Una plantilla para definir umbrales de SLA, alertas de tasa de error y dashboards de monitoreo para APIs.

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Una plantilla para diseñar dashboards de observabilidad con SLOs, error budgets, service health e información contextual para on-call teams.

Plantilla para definir y enforcear web performance budgets: LCP, INP, CLS targets, resource budgets para JS, CSS, imagenes, fuentes, third-party scripts, CI/CD integration con Lighthouse CI y alerting thresholds con ejemplos para Next.js, Astro y SPA architectures.

Construir un production monitoring stack. Cubre Prometheus, Grafana, AlertManager, metrics instrumentation, alert rules, runbooks, SLI/SLO/SLA, distributed tracing con Jaeger, log aggregation y on-call best practices con ejemplos practicos de configuracion.

Guía para construir sistemas observables con logging estructurado, métricas y tracing distribuido.

Ejecutar Apache Kafka en produccion con confianza. Cubre particiones, replicacion, consumer groups, monitoreo, tuning de performance y mejores practicas operativas para pipelines de streaming de alto throughput.

Dominá distributed tracing con OpenTelemetry, Jaeger y Zipkin. Trace propagation entre servicios, span context, sampling strategies y debugging en producción.

Configura metrics, logs y traces con Grafana, Prometheus, Loki y Tempo. Cubre instrumentación, dashboards, alerting y distributed tracing para sistemas en producción.

Dominá Prometheus metrics collection y Grafana dashboards. Cubre metric types, PromQL, service instrumentation, alerting rules y deployment en producción.

Dominá Sentry para error tracking en producción. Cubre SDK integration en Python, Node.js, Java, release tracking, source maps, performance monitoring y alerting.