Observabilidad integral
Una vez que la infraestructura y las aplicaciones operan en producción, la observabilidad es crítica. No basta con saber si un servicio está arriba: hay que entender latencia, errores, dependencias y el impacto en el negocio.
Diseñamos e implementamos soluciones que van más allá del monitoreo reactivo: consolidamos métricas, logs y trazas con estándares abiertos y alertas accionables.
Métricas, logs y trazas
Métricas
SLIs, contadores, histogramas y cuantiles para saber cuánto y qué tan bien responde el sistema.
Logs
Eventos estructurados, correlación y retención acorde a cumplimiento para responder qué pasó y cuándo.
Trazas
Distributed tracing para seguir solicitudes entre servicios y aislar cuellos de botella en microservicios.
Stack habitual
Herramientas que usamos o integramos según su entorno; los logos son referencia del ecosistema que soportamos.
Herramientas líderes y dashboards en tiempo real
Combinamos el stack open source con plataformas SaaS cuando el contexto lo requiere (equipos reducidos, compliance o time-to-value). Abajo, ejemplos concretos de cómo lo desplegamos.
Grafana & Prometheus
Implementamos el estándar de facto para scraping y visualización: Prometheus para métricas y reglas de alerta; Grafana para dashboards, exploración y alertmanager integrado. Encaja en Kubernetes y VMs, con control de acceso y entornos por equipo.
Looker Studio
Para vistas ejecutivas y cruce con KPIs de negocio, integramos datos operativos hacia Looker Studio (u otras capas de BI), sin perder trazabilidad hasta la fuente técnica.
Logs & tracing
Centralizamos logs (p. ej. stack Elastic, Loki u ofertas cloud) e instrumentamos con OpenTelemetry hacia backends como Jaeger o APM comerciales, para seguir flujos extremo a extremo en microservicios.
SLOs, SLIs y alertas con sentido
Definimos objetivos de nivel de servicio (SLOs) alineados al usuario y al negocio, con indicadores (SLIs) medibles en sus pipelines de despliegue. Las alertas se basan en síntomas y presupuestos de error, no en ruido por umbral fijo, para reducir fatiga de on-call y priorizar lo que importa.
Esto encaja con prácticas de DevOps y revisiones post-incidente: métricas de estabilidad (disponibilidad, latencia, tasa de error) visibles en los mismos tableros que usa el equipo de plataforma.
