En este capítulo se presenta Amazon CloudWatch, sus servicios principales y los principios de observabilidad y supervisión.

Primeros pasos con Amazon CloudWatch

Haz un recorrido por la consola de CloudWatch

¿Qué son monitoring y observability?

Funcionalidad básica de CloudWatch

Métricas de CloudWatch

Clasificar componentes de una métrica

Métricas y dimensiones personalizadas

Explora la anatomía de una métrica

Crear paneles de CloudWatch

Detecta el cuello de botella de rendimiento

Crea un panel de CloudWatch

Explora los widgets del panel

Supervisión y observabilidad con CloudWatch

Aprende a trabajar con registros de CloudWatch y a configurar alarmas y notificaciones.

CloudWatch Logs

Crea un filtro de métricas

Explora la arquitectura de logs

Clasifica los componentes de la jerarquía de logs

Alarmas y notificaciones de CloudWatch

Crea una alarma de CloudWatch

Clasifica estados y acciones de alarmas

Simula la evaluación de alarmas

Integración de SNS y SQS con CloudWatch

Enviar un mensaje a una cola de SQS

Explora el flujo de notificaciones con SNS y SQS

Clasifica SNS vs SQS

Log Insights y análisis

Ejecuta una consulta de Log Insights

Relaciona escenarios de diagnóstico con consultas

Explora consultas de Log Insights

Registros y alarmas de CloudWatch

Aprende a observar aplicaciones distribuidas con AWS X-Ray.

Conceptos y arquitectura de X-Ray

Simula el muestreo de X-Ray

Ciclo de vida de un rastro distribuido

Ordena el ciclo de vida de un rastro distribuido

Cómo X-Ray representa las llamadas downstream

Implementación del trazado con X-Ray

¿Anotación o metadata para filtrar?

Opciones

Instrumentación automática

Instrumentación manual

Instrumentación automática vs manual

Pasos de instrumentación de Flask

Ordena los pasos para instrumentar una app Flask

Análisis de trazas y mapas de servicios

Leer un mapa de servicios de X-Ray

Cuello de botella secuencial

Consultas N+1 / servicios parlanchines

Cold start

Relaciona el anti‑patrón de latencia con su solución

Diagnostica el patrón de latencia

Paneles de estado de la aplicación

Latencia

Tráfico

Errores

Saturación

Clasifica métricas en las cuatro señales de oro

Flujo de trabajo de resolución de problemas

Ordena el flujo de trabajo de resolución de problemas en siete pasos

Crea un panel de estado de la aplicación

¡Enhorabuena!

Trazas distribuidas con X-Ray

Cuando una aplicación en AWS se ralentiza o empieza a fallar, ¿puedes encontrar la causa antes que tus usuarios? En este curso adquirirás las habilidades de observabilidad para supervisar, diagnosticar y corregir cargas de trabajo en producción con confianza. Con Amazon CloudWatch, recopilarás métricas y registros, crearás paneles que muestren los problemas de un vistazo y configurarás alarmas y notificaciones que te avisen en cuanto algo falle. Con AWS X-Ray, seguirás las solicitudes a través de servicios distribuidos, leerás mapas de servicios y localizarás el salto exacto que provoca latencia o errores. Trabajarás con escenarios realistas de resolución de problemas, como invocaciones de Lambda fallidas, llamadas lentas a bases de datos y fallos en cascada, convirtiendo las conjeturas en un proceso de diagnóstico repetible. Al finalizar, mantendrás aplicaciones en AWS fiables, de alto rendimiento y observables de extremo a extremo.

AWS Concepts

Supervisa y soluciona problemas de AWS con CloudWatch y X-Ray: recopila métricas, crea paneles.

Supervisión y resolución de problemas en AWS

Calling patch_all() to instrument all supported libraries

Calling patch(['boto3', 'requests']) for selected libraries

Wrapping a function with @xray_recorder.capture()

Using a with xray_recorder.capture() context manager

Explicitly adding a named subsegment around a code block

Instrumentación automática vs manual

Supervisión y resolución de problemas en AWS

ejercicio interactivo práctico