ELK Stack y OpenTelemetry Observabilidad de microservicios

Name: ELK Stack y OpenTelemetry Observabilidad de microservicios
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Logging y trazabilidad en aplicaciones distribuidas con ELK Stack y OpenTelemetry, casos prácticos del mundo empresarial

Role Play

Created byCarlos Adrian Soto Botero

Last updated 9/2025

Spanish

What you'll learn

Diseñar e implementar una solución completa de observabilidad usando la suite ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana)
Recolectar, procesar y visualizar logs desde múltiples fuentes: sistemas operativos, contenedores Docker, servicios de red y aplicaciones claves de una compañía
Usar Logstash con filtros personalizados (grok, mutate, geoip, date...) para transformar y enriquecer datos en tiempo real.
Crear dashboards en Kibana para visualizar métricas clave, detectar anomalías y generar alertas útiles para producción.
Conectar datos abiertos o reales para prácticas que se parecen más al día a día de un entorno de producción que a un ejercicio de laboratorio.
Aplicar buenas prácticas que grandes empresas usan en sus sistemas (inspirado en casos reales de SREs y arquitectos de startups y empresas consolidadas).

Course content

6 sections • 58 lectures • 5h 57m total length

Aplicaciones prácticas de la observabilidad en entornos empresariales2:58
Antes de iniciar, vamos a ponernos de acuerdo en que entendemos por observabilidad y cuales son los campos de aplicación.
Si quieres avanzar rápido y evitar errores, aquí mis recomendaciones7:00
Te damos las recomendaciones para abordar de manera exitosa el curso y alcanzar tus objetivos, también comentamos porque es importante para ti una buena calificación en el curso, dado que esto ayuda a mantener el curso vigente y que puedes beneficiarte de actualizaciones y nuevos contenidos.
Que es la Obserbabilidad y aspectos claves del proceso4:37
Definición formal de la Observabilidad y cuales son los aspectos claves del proceso de observabilidad.
ELK Stack: Suite de Observabilidad de elastic (Elasticsearch, Logstash y Kibana)3:58
La suite de observabilidad que trabajaremos en el curso es el stack ELK de elastic (Elasticsearch, Logstash y Kibana).
Los pilares de la Observabilidad Logs, Métricas Trazabilidad y APM4:39
Los pilares de la observabilidad son los logs, métricas y trazas y cada uno tiene propósitos y técnicas diferentes.
Invitación a la comunidad en Discord, crea equipo, conecta, comparte y emprende4:27
Con esta herramienta podremos trabajar de manera colaborativa para compartir soluciones a los principales problemas, hacer networking, interactuar con otros estudiantes y explorar diferentes posibilidades y beneficios de las herramientas de trabajo colaborativo.
Prueba técnica prepárate para una entrevista: Fundamentos de Observabilidad
Entrevista en vivo con Lukas, un agente de IA: ¿Tienes lo necesario para el puesto?

Comprender el caso de uso práctico para procesar un log con filebeat2:18
Presentar un caso de uso práctico y real que se puede llevar a cabo en una compañía y que usaremos como primer acercamiento a la solución de observabilidad de elastic.
Descargar los binarios de Kibana y elasticsearch y ejecutarlos en local5:32
Se pueden realizar diferentes estacionales de kibana según el entorno destino y el tipo de licencia, la mas sencilla para entornos didácticos es descargar los binarios en formato zip y ejecutarlos
Deshabilitar la seguridad de elasticsearch y conectarlo con kibana6:11
Para que elasticsearch no de errores al inicio con la configruación por efecto debemos deshabilitar la seguridad.
Instalar Filebeat y configurarlo para leer un log e indexarlo en lasticSearch8:50
Filebeat es un agente que se instala en cualquier terminal del que se desean recoger datos y permite enviarlo de manera eficiente a multiples destinos.
Explorar el log indexado en Kibana y comprender como trabaja filebeat6:28
Que son los Indices en elasticSearch, capacidades y características relevantes4:33
Crear indices e indexar documentos mediante el API Rest de ElasticSearch6:47
La forma mas sencilla de comprender los indices en ElastiSearch es crearlos e indexar documentos mediante el API REST que ofrece esta herramienta.
Kibana crear un Dataview y un Dashboard con el indice personas5:41
En kibana se suelen crear tableros de control con multiples gráficos para presentar la información a los diferentes interesados, vamos a crear un Dashboard simple a modo de introducción a esta herramienta.
Flujo del proceso de Kibana, Cargar, Explorar, vizualizar, modelar y compartir2:51
Kibana define un flujo de proceso recomendado de 5 etapas Cargar, Explorar, vizualizar, modelar y compartir.
Prueba técnica: Demuestra que comprendes y dominas lo básico de la suite ELK

Estructura y tipos de logs según el Sistema Operativo y los tipos de eventos3:13
Un caso de uso típico con logstash es el procesamiento de los logs de eventos de los sistemas operativos para trasformar la estructura heterogénea de cada log en una estructura de datos común.
Cómo funciona Logstash, que son los pipelines, tipos de filtros y codecs4:25
El corazón de logstash son los pipelines, un conjunto de pasos para leer datos de una fuente, interpretarlo, trasformarlos y enviarlos a una salidas como elasticsearch, redis o kafka por ejemplo.
Crear un pipeline en logstash para leer un log e indexarlo en elasticSearh9:00
Como primer acercamiento a logstash se explica un pipeline personalizado para leer un fichero de logs y enviarlo a un indice nuevo en elastisearch
Ejecutar logstash con un pipeline personalizado y comprobar el procesamiento3:04
La forma más sencilla de ejecutar logstash es desde la linea de commandos pasandole como argumento un pipeline personalizado.
Crear un dataview de series temporales con los eventos del sistema en Kibana7:36
Con los datos del log de eventos del sistema vamos a crear un nuevo dataview para mostrar un gráfico de series temporales que nos permitan detectar posibles anomalías.

Desde el requerimiento al diseño y la planificación de la implementación8:06
es importante comprender los requerimientos para poder diseñar e implementar soluciones correctas que se ajusten a las necesidades reales.
Procesamiento del log de la aplicación tomcat Apache en filebeat6:32
Analizar la estructura del log de Apache y configurar filebeat para leerlo y enviarlo a logstash.
Escribir pipeline para procesar el log Apache y GeoIP con IA generativa ChatGPT10:41
Profundizar en los detalles esenciales de un pipeline de logstash y aprovechar el uso de la IA generativa como chatgpt para escribir el código repetitivo.
Registrar el pipeline de apache en logsstash (fichero pipelines.yaml) y probar9:53
Si necesitamos ejecutar mas de un pipeline en logstash (que suele ser lo común) es necesario registrarlos en el archivo pipeline.yml
Bases de datos GeoIP para obtener el país y la ciudad origen mediante la IP10:13
Las bases de datos GeoIP nos permiten obtener datos de geolocalización mediante un dirección ip publica.
Comprender el uso de Mapas de Kibana para mostrar datos GeoEspaciales8:28
Los datos Gespaciales en Kibana se deben guardar en un indice que tengan como minimo un campo de tipo geo_point or geo_shape.
Plantillas y mappers en elasticSearch para definir la estructura de los indices10:36
Si es necesario definir campos o tipos de campos específicos en los indices , debemos hacerlo mediante mappers y plantillas, es equivalente definir la estructura de una tabla y los tipos de campos en las bases de datos relacionales.
Crear un Mapa en kibana que muestre el origen de las peticiones http por País8:09
Visualizar datos en mapas es una de las grandes utilidades de kibana, en esta clase mostramos un mapa con los orígenes por país de los posibles ataques a un servidor Apache.
Fintrar datos con el lenguaje de consulta de kibana KQL(Kibana Query Language)6:10
Kibana tiene su propio lenguaje de consulta para filtrar los datos en las diferentes nacionalizaciones.
Agrupar y contar datos usando consultas ES|QL (Elasticsearch Query Language)6:47
Elastic search ofrece un poderoso lenguaje de consulta sobre los datos de los indices para filtrar la información, agruparla y mucho más, algo muy similar al típico SQL.
Gráfico de tabla en Kibana para mostrar agrupaciones de datos por criterios3:58
Las tablas son útiles para mostrar resumen de información agrupada por diversos criterios y así poder determinar rápidamente patrones de comportamiento en los datos.
Reto: Crear gráficos de series para visualizar los códigos de respuesta HTTP
Explicación de los gráficos de barras en kibana propuesto en el reto anterior3:48
Reto: Configura y propón un pipeline para procesar el log de la app electron
Repaso sobre el requerimiento para procesar el log de la App electron1:41
Recapitulación sobre el requerimiento para procesar el log de la app electron, se trata de un log con formato json
Reconfigurar filebeat y el pipeline de logstash con bloques condicionales If8:27
Reconfigurar filebeat y preparar logstash para procesar en un mismo pipeline dos logs diferentes.
Escribir filtro Json en logstash para el procesamiento del log json de electron3:27
Se explica el filtro usado para procesar archivos con formato Json.
Reiniciar filebeat y prueba e2e procesando lineas del log en tiempo real8:49
Se explica como crear un dashboard y añadir gráficos en kibana
Recolección de métricas del sistema: CPU, Memoria RAM, Disco, contenedores y red9:15
Las métricas de recursos de los sistemas host son un requisito indispensable en todos los sistemas de Observabilidad, pero también contamos con multiples soluciones preconstruidas, aquí vamos a instalar metricbeat de elastic.
Dashboards y gráficos preconstruidos de métricas del sistema para metricbeat10:34
Se enseña cuales son las principales métricas del sistema y se exploran los principales gráficos que nos ofrece kibana para metricbeat.
Prueba Técnica: Domina el Procesamiento de Datos Complejos

Introducción a Opentelemetry y las principales herramientas para soluciones APM3:29
No existe una única solución para conseguir los objetivos de la disciplina APM, sin embargo Opentelemetry se ha convertido en un Standard y se puede combinar muy bien con la suite de elastic.
Caso de uso de la session combinando Arquitectura de soluciones y Observabilidad5:44
Es importante comprender como se combina en las compañías la arquitectura de las soluciones y la disciplina y suites de observabilidad pero manteniendo su interdependecia.
Instalar y configurar el APM server de elasticsearch y principales componentes A7:14
APM server es otro componentes que nos ofrece la suite de elastic par recibir métricas de diversas fuentes, indexarlas en elasticsearch y visualizarlas mediante gráficos preconstruidos en elastic
Configurar e iniciar servidor APM para que escuche las métricas de Opentelemetry4:45
Descargar el OpenTelemetry Collector y comprender el protocolo OTLP6:58
El OpenTelemetry collector es otro componente que nos permite enviar las métricas de las aplicaciones hacia elasticSearch y el APM Server mediante el protocolo OTLP
Configurar Receivers, Exportes y Pipelines de Opentelemety Collector9:51
El opentelemetry collector quiere que le definamos los pipelines de procesamiento así como las entradas de información y los destinos.
Decargar e intrumetar microservicios (o aplicaciones) con opentelemetry agent11:04
Explorar transacciones y observar tiempos de latencia en kibana y APM Server5:47
Mapa de Dependencias y trazabilidad de peticiones en aplicaciones distribuidas8:52
Otras características de APM Sercer: Métricas de la aplicación, errores y logs6:21
Escenario E2E Activación Telco: Por qué necesitas trazabilidad de punta a punta6:13
Seguimiento de transacciones E2E en Kibana con filtros (datos) de negocio en KQL4:29
Conceptos esenciales de OpenTelemetry y trazabilidad resumidos en tablas3:46
Revisión del código y explicación para crear trazas personalizadas opentelemetry8:35
Opentelemetry SDK para otros frameworks y lenguajes de programación4:52
Prueba técnica: Que tanto sabes de APM y Trazabilidad con OpenTelemetry
Reunion de crisis en vivo: Investigación del Incidente del Microservicio

Los 6 pilares claves del almacenamiento en Elasticsearch para comprender el ILM5:26
Dado que en Elasticsearch se almacena gran cantidad de información que que solo suele ser util de manera temporal, esta herramienta cuenta con un poderoso sistema de gestión de retención de la información, pero pero para ellos es necesario reparar y comprender muy bien os principales tipos de objetos que se manejan para almacenar y gestionar la información.
Las cinco etapas del ciclo de vida de los indices en detalle4:10
Se explica de manera detallada en que consisten las 5 capas o etas del ciclo de vida de ElasticSearch (hot, warm, cold,frozen and delete)
Consultar las políticas actuales de los indices mediante el API de Elasticsearch3:44
Usando el API de ElasticSerach podemos consultar todas las políticas existentes y sus detalles y ver que indices o templates son afectados por cada política.
Crear una política desde cero definiendo las principales fases de rotación2:37
Se pueden crear políticas que afecten a los indices o templates que se creen nuevos y cumplan con cierto patron o bien que se apliquen a indices existentes, en cada política podemos definir una o mas etapas para la gestión del ciclo de vida de los indices.
Aplicar una política de rotación a los indices existentes mediante el API3:55
Podemos aplicar diferentes políticas a los indices existentes usando el API de ElasticSearch.
Preguntas Avanzadas de entrevista para el cargo Especialista en Observabilidad
De Ingeniero a Líder: Propón y Defiende tu Estrategia de Observabilidad al CTO

Requirements

Deseable: conocimientos básicos de JSON, YAML y HTTP.
Conocimientos básicos de infraestructura, instalación y configuración de aplicaciones en sistemas operativos y no tener temor de trabajar con la terminal en linux, power shell y archivos e configuración.
Experiencia mínima con Docker

Description

ELK Stack, (Elasticsearch, Logstash, Kibana ) , filebeat, metricbeats, APM y muchos más, De Cero a Experto

¿Quieres aprender cómo los equipos de tecnología de las grandes empresas detectan problemas antes de que afecten al usuario? La respuesta está en la observabilidad total, una práctica clave en la disciplina DevOps.

Este curso va más allá de la teoría. Aquí aprenderás a observar sistemas complejos como lo hacen los profesionales en el mundo real, usando la suite más potente y demandada del mercado: ELK Stack, Elasticsearch, Logstash y Kibana.

Iniciarás con lo básico, instalando y configurando las herramientas, para luego sumergirte en casos de uso prácticos y datos de producción simulada que te enseñarán a recolectar, procesar y visualizar datos clave. El valor está en la experiencia y la integración.

Lo que aprenderás

Dominarás los pilares de la observabilidad: Logs, Métricas, Trazabilidad y APM.
Construirás pipelines avanzados con Filebeat y Logstash para procesar datos de sistemas, aplicaciones y contenedores.
Crearás dashboards, visualizaciones y alertas en Kibana para análisis profundos.
Implementarás una arquitectura de observabilidad que integra todos los datos, desde logs hasta métricas y trazas.

Pensarás como un arquitecto de observabilidad, combinando habilidades técnicas y estratégicas.

Simulaciones con IA: Practica y prepárate para futuras entrevistas y reuniones.

En el mundo real, la teoría no basta. Por eso, este curso incluye un componente único: "Role Plays" con Inteligencia Artificial.

Prepárate para entrevistas: Enfréntate a una IA que actúa como reclutador para dominar tus fundamentos.
Defiende tu estrategia: Practica cómo convencer a un CTO sobre la importancia de la observabilidad, demostrando una visión estratégica.
Gana confianza: Mejora tus habilidades de comunicación para superar cualquier desafío en el mercado laboral.

¿A quién está dirigido?

Este curso es para cualquier persona que quiera dar un salto hacia uno de los campos con más demanda en TI, incluyendo:

Técnicos que quieren entender qué ocurre dentro de los sistemas.
Desarrolladores que buscan mejorar la calidad de sus aplicaciones.
SysAdmins que quieren evolucionar hacia roles de SRE, DevOps u Observabilidad.
Emprendedores y CTOs que necesitan visibilidad real de sus sistemas.

Who this course is for:

Backend developers o Tech Leads que quieren dar un salto en su carrera hacia uno de los campos de mayor demanda en TI.
Ingenieros DevOps y SREs que quieran implementar observabilidad usando herramientas open source, sin depender de soluciones costosas.
Administradores de sistemas y arquitectos de infraestructura que necesitan implementar soluciones para monitorear múltiples entornos (Linux, Docker, aplicaciones web).
Freelancers o emprendedores técnicos que quieren entregar soluciones más completas, robustas y profesionales a sus clientes o proyectos propios.
A cualquier persona con experiencia previa en TI, administración de sistemas o desarrollo de software, que quiera dar un salto profesional hacia uno de los campos con mayor proyección y demanda: la observabilidad y el monitoreo de sistemas modernos

ELK Stack y OpenTelemetry Observabilidad de microservicios

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Course content

Antes de empezar, conceptualización sobre las bases fundamentales7 lectures • 28min

Instalación y primeros pasos con los componentes principales de la suite elastic9 lectures • 49min

Comprendiendo los Logs: tipologia, estructura y procesamiento básico en logstash5 lectures • 27min

Logstash, Beats y Pipelines – Ingesta y Procesamiento de Datos avanzado18 lectures • 2hr 16min

Trazabilidad con OpenTelemetry y Monitoreo del desempeño de aplicaciones APM16 lectures • 1hr 38min

Ciclo de vida de los índices (ILM):Rotación de almacenamiento en Elasticsearch6 lectures • 20min

Requirements

Description

Who this course is for: