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Observabilidad en Sistemas Digitales Complejos
¿Cómo funciona la web moderna?
Evolución del Desarrollo Web: De Monolitos a Microservicios y DevOps
Contenedores y Microservicios: Fundamentos y Orquestación
Aplicaciones Nativas en la Nube: Conceptos y Beneficios
Quiz: ¿Cómo funciona la web moderna?
Observabilidad y monitoreo
Monitoreo en DevOps: SaaS vs Open Source y sus Desafíos
Monitoreo y Observabilidad en Aplicaciones Web Modernas
Observabilidad vs Monitoreo en Sistemas Digitales
Componentes Clave para Lograr Observabilidad en Software
Quiz: Observabilidad y monitoreo
Telemetría y tipos de datos
Telemetría y observabilidad con MELT en aplicaciones web
Métricas y Eventos en Telemetría para Negocios Eficientes
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Reto: Monoliths y Microservices
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Un evento se puede definir como una acción discreta que sucede en un momento en el tiempo. :::
Supongamos que deseamos capturar el momento en que alguien realiza una compra:
Dado el evento de compra, registrado por el uso del usuario se sabe que dió servicio por un producto con un determinado precio o valor.
Los eventos son valiosos porque puede usarlos para confirmar que una acción en particular ocurrió en un momento en particular. Por ejemplo:
Deseamos saber la última vez de acceso por servicio a nuestra máquina.
Debido a que los eventos son básicamente un historial de cada cosa individual que sucedió en su sistema, puede agruparlos en agregados para responder preguntas más avanzadas sobre la marcha.
Temporalizando nuestros eventos, mediante atributos y registros adicionales, tendríamos la siguiente respuesta:
Ahora podemos hacer preguntas como: ¿De cuánto fue la ganancia por ventas? ¿Cuál fue la preferencia de tipo de pago? ¿Cuál fue el promedio de selección de productos?
La colección de eventos tiene un costo, ya que cada evento requiere cierto manejo para recopilar y procesar dichas transacciones, ocupando espacio de almacenamiento en su base de datos, debido al volumen de registros que se obtendrán.
:::(Error) (Debate) Teniendo en cuenta que la colección de eventos tiene un costo, tanto para recopilar y procesar transacciones, como en la demanda de almacenamiento debido al volumen de registros que se obtendrán. ¿Con cuál fineza debería sesgar mi población de eventos :::
Contribución creada por: Emmanuel Rodríguez
Aportes 14
Preguntas 4
Cuando usamos Instrumentación abierta para recolectar datos del rendimiento de nuestra aplicación, estos datos se llaman datos de telemetría.
Acción que ocurre en un momento concreto, se muestra en forma de tabla como combinación de datos que ocurren en tiempo real.
Ejemplo como una tabla:
Timestamp | EventType | ItemPurchased | Price | PaymentType |
---|---|---|---|---|
15 de junio 2022 | Purchase Event | Chips de Queso | 1.00 | Efectivo |
15 de junio 2022 | Purchase Event | Galletas | 1.50 | Efectivo |
16 de junio 2022 | Purchase Event | Chocolate | 0.75 | Tarjeta |
Exacto, algunos les llaman sniffers a esta estructura de registros.
.
En mi caso, me interesa el tema porque muchas veces reducimos el acto con solo poner createdAt
, updatedAt
y listo. Sin embargo, queda ambiguo el proceso porque desconoces el efecto en sé, realizado.
.
¡Show me more! 🤟
¿Qué es MELT?
M-etrics
E-vents: es una acción distintiva que ocurre en un momento especifico en el tiempo
L-ogs
T-races
La Telemetría son los datos recompilados del sistema. Existen 4 tipos de datos principales en la telemetría conocidos como MELT:
Un evento es un suceso el cual ocurre en un determinado momento, dejando el registro de lo que ocurrió.
En una tabla de eventos, se muestran metadatos del evento para poderlo describir de una manera desglosada y mostrando lo que necesitamos, así podemos consultar eventos de manera especifica.
Los eventos nos muestran combinación de datos que ocurren en tiempo real. Son los metadatos del evento que le dan significancia y descripción. Se pueden agregar categorías para ser más eficiente.
Al capturar más cantidad de datos, podemos hacer Queries (consultas sobre nuestros datos) y gracias a que agregamos más metadatos, podemos responder más preguntas.
Lo bueno de la observabilidad es que no solo vemos si la app está funcionando bien, sino, además, podemos tomar datos relevantes que nos interesen en función de cómo configuramos nuestros metadatos para recoger a través de consultas, la información relevante para nuestro negocio.
Teniendo en cuenta que la colección de eventos tiene un costo, tanto para recopilar y procesar transacciones, como en la demanda de almacenamiento debido al volumen de registros que se obtendrán. ¿Con cuál fineza debería sesgar mi población de eventos ?
Depende mucho de lo que se quiera buscar, el termino es un trade off , entre que queremos buscar y que ganamos con los datos que queremos persistir. Tiene que ir siempre acompañado de un perfil tecnico y perfiles con criterios de negocio para saber que se quiere obtener con esos datos y ahi si almancenarlos. No almacenar por si acaso se necesite a futuro.
1GB de Datos con sentido aportan mas que una Teras de metadatos almacenados sin objetivo
MELT (Métricas, Eventos, Logs y Trazas): Es una plataforma de observabilidad que integra métricas, eventos, logs y trazas en un solo lugar para darle una mejor visibilidad a los sistemas. Permite correlacionar y contextualizar los datos para facilitar la identificación de problemas y soluciones.
Tipos de datos principales en telemetría (MELT)
Metrics
Events
Logs
Traces
Evento (Events):
Acción que ocurre en un momento concreto, se muestra en forma de tabla como combinación de datos que ocurren en tiempo real.
Ejemplo como una tabla:
Combinación de datos que ocurren en tiempo real.
Esta meta-data del evento dan una mejor descripción de lo que necesitas.
Nos permite hacer consultas más específicas.
A trace is a description of how a request travels through a system. Trace data helps you understand the performance of your system and diagnose.
Un seguimiento es una descripción de cómo viaja una solicitud a través de un sistema. Los datos de seguimiento lo ayudan a comprender el rendimiento de su sistema y diagnosticar.
A log is a message about a system used to understand the activity of the system and to diagnose problems.
Un registro es un mensaje sobre un sistema que se utiliza para comprender la actividad del sistema y diagnosticar problemas.
In the software monitoring industry, a metric means a numeric measurement of an application or system.
En la industria de monitoreo de software, una métrica significa una medida numérica de una aplicación o sistema.
In the software industry, events can be thought of as simply “things that occur in a system.”
New Relic Glossary
En la industria del software, los eventos pueden considerarse simplemente como “cosas que ocurren en un sistema”.
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