Observabilidad, logging y monitorización para backend
Instrumenta servicios backend con los tres pilares de la observabilidad: logging estructurado, métricas y trazas distribuidas con OpenTelemetry, dashboards y alertas útiles, SLI/SLO y método de diagnóstico de incidentes en producción.
- Nivel
- Intermedio
- Duración
- 16 horas
- Modalidades
- Online en directo · In-company · A medida
- Dirigido a
- Desarrolladores backend y perfiles DevOps que operan servicios en producción.

¿Qué es este curso y por qué te interesa?
Cuando un servicio falla en producción, la diferencia entre resolverlo en diez minutos o en cuatro horas no está en la pericia del que investiga, sino en lo que el sistema cuenta de sí mismo. Demasiados equipos operan a ciegas: logs sin estructura que nadie puede consultar, una monitorización que solo dice si la máquina está viva y alertas que o no saltan o saltan tanto que ya nadie las mira.
Este curso enseña a construir esa visibilidad sobre los tres pilares de la observabilidad. Logs: estructurados, con niveles bien usados, contexto de correlación y sin datos sensibles, centralizados donde se puedan consultar. Métricas: las cuatro señales doradas, métricas técnicas y de negocio con Prometheus o equivalentes, y dashboards que responden preguntas en lugar de decorar pantallas. Trazas: el camino completo de una petición a través de varios servicios, que es donde las arquitecturas distribuidas se vuelven indescifrables sin instrumentación.
El hilo conductor es OpenTelemetry, el estándar abierto que unifica la instrumentación y evita casarse con un proveedor, con ejemplos en varios lenguajes y stacks. La última parte convierte los datos en operación: alertas basadas en síntomas, SLI y SLO como contrato de fiabilidad, presupuestos de error y un método de diagnóstico de incidentes que se practica sobre escenarios reales de fallo. Este curso cubre la observabilidad de backend clásico; para sistemas con LLMs existe un curso específico.
Capacidades que adquirirás
- Diseñar logging estructurado con contexto de correlación, niveles con criterio y centralización consultable.
- Instrumentar servicios con OpenTelemetry: métricas, trazas y propagación de contexto entre servicios.
- Construir dashboards que responden preguntas operativas y alertas basadas en síntomas.
- Definir SLI y SLO realistas y usar presupuestos de error para decidir con datos.
- Diagnosticar incidentes en producción con un método sistemático sobre logs, métricas y trazas.
Objetivos del curso
- 01Comprender los tres pilares y qué pregunta responde cada uno durante un incidente.
- 02Implantar logging estructurado en JSON con correlación de peticiones extremo a extremo.
- 03Exponer y recoger métricas RED/USE con Prometheus y visualizarlas en Grafana.
- 04Instrumentar trazas distribuidas con OpenTelemetry y analizarlas para localizar cuellos de botella.
- 05Diseñar una estrategia de alertas que detecte problemas reales sin fatiga de avisos.
- 06Definir SLI, SLO y presupuestos de error para un servicio real como proyecto final.
¿Es este curso para ti o para tu equipo?
Desarrolladores backend y perfiles DevOps que operan servicios en producción.
Desarrolladores backend
Programadores que despliegan servicios en producción y quieren instrumentarlos para operarlos con confianza.
Perfiles DevOps y SRE en formación
Profesionales que operan plataformas y necesitan estructurar la monitorización más allá de las métricas de máquina.
Tech leads de sistemas distribuidos
Responsables de arquitecturas con varios servicios donde el diagnóstico sin trazas distribuidas se ha vuelto inviable.
Temario completo
Programa estructurado en módulos. Cada itinerario in-company se ajusta al nivel y a los objetivos concretos del equipo.
- Monitorización frente a observabilidad: preguntas previstas y preguntas nuevas.
- Los tres pilares: logs, métricas y trazas, y qué aporta cada uno.
- El coste de operar a ciegas: tiempo de diagnóstico y incidentes repetidos.
- Panorama de herramientas: open source, SaaS y el papel de OpenTelemetry.
Cómo se imparte
Práctica desde la primera sesión
Cada bloque combina explicación, demostración y laboratorio. Los alumnos trabajan sobre casos reales aplicables a su contexto profesional.
Casos de cliente
En programas in-company partimos de los procesos y datos del cliente. La formación deja de sonar genérica y empieza a resolver problemas concretos.
Materiales de apoyo
Los participantes reciben código, plantillas y guías reutilizables tras la formación. Lo que se aprende se mantiene en el día a día.
Adaptación al nivel del equipo
Antes de impartir, hacemos un breve diagnóstico y ajustamos profundidad y ritmo. La formación no se queda corta ni avanza por encima del grupo.
Modalidades disponibles
Cada formato puede adaptarse al ritmo y al contexto operativo de la organización.
Online en directo
Sesiones en streaming con interacción en vivo, ejercicios guiados y resolución de dudas.
In-company
Programa diseñado a medida y impartido para un único equipo o organización.
A medida
Itinerario completamente personalizado: temario, duración, formato y casos del cliente.
¿Por qué contratar este programa para tu equipo?
La formación no se diseña contra un examen, se diseña contra un objetivo de negocio.
- Mejora de productividad real en el puesto de trabajo.
- Actualización de competencias clave para el negocio.
- Mayor autonomía técnica y reducción de dependencia externa.
- Aplicación práctica inmediata sobre procesos del cliente.
- Mejor adopción tecnológica con criterios profesionales.
- Preparación para proyectos de IA, datos, automatización o desarrollo.
¿Se puede gestionar como formación bonificada?
Este curso puede plantearse como formación para empresas y, según las condiciones de cada organización, podría gestionarse dentro de iniciativas de formación bonificada. En DatIACode te ayudamos a estructurar la propuesta formativa y la documentación necesaria para su valoración.
¿Qué necesitas saber antes de empezar?
- Experiencia desarrollando u operando servicios backend en algún lenguaje.
- Conocimientos básicos de HTTP y de arquitecturas con varios servicios.
- Familiaridad con Docker recomendable para los laboratorios.
Cómo se aplica lo aprendido
- Reducción drástica del tiempo de diagnóstico de incidentes en producción.
- Instrumentación de microservicios con trazas que siguen la petición extremo a extremo.
- Sustitución de logs inconsultables por logging estructurado y centralizado.
- Dashboards operativos y de negocio que responden preguntas reales.
- Definición de SLOs y presupuestos de error para servicios críticos.
- Detección proactiva de degradaciones antes de que las sufran los usuarios.
Por qué elegir DatIACode
No vendemos formación: diseñamos programas que se traducen en capacidad operativa real.
Experiencia aplicada
Más de 20 años combinando consultoría, desarrollo y formación tecnológica para empresas de distintos sectores.
Visión de negocio
Cada programa parte de los objetivos del cliente. La técnica está al servicio del problema, no al revés.
Adaptación al equipo
Ajustamos profundidad, ritmo y casos de uso al nivel real del equipo tras un breve diagnóstico inicial.
Formación + consultoría
Si la formación destapa un proyecto, podemos acompañarte en su implantación. No abandonamos el resultado.
Especialización en IA
Trabajamos en IA aplicada todos los días. La formación no la imparte alguien que solo enseña, la imparte alguien que también construye.
Orientación a resultados
Entregables tangibles y métricas pactadas. Sin promesas vacías.
FAQ
El stack de referencia es open source: OpenTelemetry para instrumentar, Prometheus y Grafana para métricas y dashboards, y Loki o ELK para logs centralizados. Al usar OpenTelemetry como estándar, lo aprendido se traslada directamente a soluciones comerciales como Datadog, New Relic o Grafana Cloud.
Cuéntanos qué necesitas
Te respondemos en menos de 24h laborables con disponibilidad, opciones de modalidad y propuesta a medida si aplica.
- Diagnóstico inicial sin compromiso.
- Propuesta adaptada al nivel y al sector.
- Asesoramiento sobre formación bonificada.
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