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Curso de Monitorización con Datadog
DISPONIBLE EN MODALIDAD:
Aula Virtual Personalizada
Aprende a instalar, configurar y monitorizar datos con Datadog, creando informes visuales avanzados sobre datos métricos destacables y creando alertas.
Aprende a instalar, configurar y monitorizar datos con Datadog de manera profesional, haciendo posible la creación de informes visuales avanzados sobre datos métricos destacables y crear alertas con este curso de Monitorización de Datos con Datadog.
Formación en Monitorización con Datadog bonificable para empresas
A quién va dirigido nuestro curso de Monitorización con Datadog
Profesionales de sistemas que quieran conocer cómo instalar, configurar y monitorizar datos con Datadog de manera profesional, haciendo posible la creación de informes avanzados sobre datos métricos destacables y configurar alertas
Objetivos de nuestro curso de Monitorización con Datadog
- Aprender los fundamentos de la monitorización y visualización de datos métricos para soluciones Cloud
- Aprender visualizar y dar formato a datos métricos con Datadog
- Aprender a crear cuadros de mando a partir de múltiples orígenes
- Aprende a crear alertas y monitorizar bases de datos de series temporales en tiempo real
- Aprender a mantener y administrar Datadog
Qué vas a aprender en nuestro curso de Monitorización con Datadog
Aprende a instalar, configurar y monitorizar datos con Datadog de manera profesional, haciendo posible la creación de informes visuales avanzados sobre datos métricos destacables y crear alertas con este curso de Monitorización de Datos con Datadog.
Requisitos de nuestro curso de Monitorización con Datadog
- Tener conocimientos básicos de bases de datos de series temporales, servidores y conceptos de Software como Servicio
- Tener instalado previamente en el equipo: Docker Desktop y Visual Studio Code
- Tener un equipo Linux (Ubuntu preferiblemente), o un entorno virtualizado Linux correctamente configurado, con acceso a un usuario con permisos de instalación donde realizar el curso
- Tener acceso a una licencia activa de Datadog con la que poder realizar los ejemplos prácticos del curso
- Se recomienda haber trabajado anteriormente con imágenes de Docker y tener conocimientos básicos del sistema operativo Linux
Temario del curso de Monitorización con Datadog
tema 1
Introducción a DataDog
- Descripción de DataDog y su importancia en la monitorización y observabilidad de sistemas
- Principales características y funcionalidades de DataDog para el seguimiento y análisis de métricas
- Ventajas de utilizar DataDog para la monitorización de aplicaciones y servicios
- Casos de uso comunes de DataDog en entornos de desarrollo y producción
- Configuración y registro de una cuenta gratuita de DataDog para comenzar a utilizar la plataforma
tema 2
Configuración de DataDog
- Registro y configuración de una cuenta de DataDog
- Instalación y configuración del agente de DataDog en sistemas y aplicaciones
- Integración de DataDog con diferentes entornos y herramientas, como AWS, Kubernetes y bases de datos
- Configuración de etiquetas y metadatos para organizar y clasificar los datos en DataDog
- Uso de las diferentes herramientas y paneles de control en el portal de DataDog
tema 3
Recopilación de métricas con DataDog
- Configuración y envío de métricas personalizadas a DataDog
- Uso de integraciones y agentes para recopilar métricas de diferentes fuentes
- Configuración de alertas basadas en métricas para detectar problemas y eventos críticos
- Uso de DataDog API y SDKs para recopilar y enviar métricas desde aplicaciones personalizadas
- Configuración de métricas de rendimiento, uso de recursos y tiempos de respuesta
tema 4
Monitorización de logs con DataDog
- Integración y configuración de logs con DataDog
- Recopilación y análisis de logs de aplicaciones y sistemas en DataDog
- Uso de filtros y consultas para buscar y analizar logs específicos
- Configuración de alertas basadas en logs para detectar problemas y patrones anómalos
- Análisis de tendencias y patrones de comportamiento a través de logs en DataDog
tema 5
Creación de paneles y dashboards en DataDog
- Uso del editor de paneles de DataDog para crear visualizaciones personalizadas
- Configuración de widgets y gráficas para mostrar métricas e información relevante
- Creación de dashboards personalizados para monitorizar diferentes aspectos del sistema
- Uso de funciones y variables en DataDog para crear paneles dinámicos y reutilizables
- Compartir y exportar dashboards para facilitar la colaboración y comunicación con el equipo
tema 6
Seguimiento de trazas y APM con DataDog
- Configuración y uso del seguimiento de trazas (tracing) en aplicaciones con DataDog
- Análisis de trazas y seguimiento de peticiones a través de sistemas distribuidos
- Uso de DataDog APM para analizar el rendimiento de aplicaciones y servicios
- Identificación y solución de cuellos de botella y problemas de rendimiento en aplicaciones
- Seguimiento de transacciones y dependencias entre servicios en entornos complejos
tema 7
Monitorización de infraestructura con DataDog
- Configuración de DataDog para monitorizar la infraestructura de servidores y redes
- Recopilación de métricas de rendimiento de sistemas y recursos
- Uso de integraciones para monitorizar componentes específicos, como bases de datos y servicios en la nube
- Configuración de alertas basadas en la salud de la infraestructura para mantenerla en buen estado
- Implementación de monitorización de redes y tráfico para identificar problemas de conectividad
tema 8
Monitorización de contenedores y orquestadores con DataDog
- Integración de DataDog con plataformas de contenedores, como Docker y Kubernetes
- Recopilación de métricas y eventos de contenedores en DataDog
- Creación de dashboards y alertas para monitorizar la salud y rendimiento de los contenedores
- Uso de etiquetas y metadatos para organizar y clasificar los contenedores y orquestadores
- Seguimiento y análisis de recursos y rendimiento de contenedores en entornos escalables
tema 9
Automatización y escalado con DataDog
- Uso de DataDog en procesos de automatización y orquestación de tareas
- Configuración de alertas para el escalado automático de recursos en función de la demanda
- Integración con herramientas de automatización, como Ansible y Terraform
- Implementación de acciones y respuestas automatizadas ante alertas y eventos en DataDog
- Uso de DataDog en entornos de nube para aprovechar la escalabilidad y flexibilidad
tema 10
Gestión de incidentes y análisis post-mortem en DataDog
- Uso de DataDog para la gestión y seguimiento de incidentes en tiempo real
- Análisis de incidentes y errores a través de registros y métricas en DataDog
- Creación de informes y análisis post-mortem para mejorar la resiliencia del sistema
- Implementación de flujos de trabajo y procedimientos para la resolución rápida de problemas
- Uso de DataDog en la identificación y mitigación de interrupciones y fallas críticas
tema 11
Integración de DataDog con servicios de terceros
- Configuración de DataDog para integrarse con otras herramientas y servicios de monitorización
- Uso de webhooks y API de DataDog para la automatización de flujos de trabajo
- Integración con sistemas de notificaciones y chatops para recibir alertas y notificaciones
- Uso de DataDog en la integración con sistemas de registro y eventos de terceros
- Implementación de flujos de trabajo de desarrollo y operaciones basados en DataDog
tema 12
Seguridad y cumplimiento en DataDog
- Configuración de permisos y roles de usuarios en DataDog para garantizar la seguridad
- Uso de DataDog para cumplir con regulaciones y políticas de seguridad
- Implementación de medidas de seguridad avanzadas, como el encriptado de datos en DataDog
- Auditorías y análisis de seguridad en DataDog para garantizar la protección de datos sensibles
- Uso de DataDog en entornos con alta seguridad y cumplimiento de normativas
tema 13
Uso avanzado de DataDog
- Uso de DataDog para realizar análisis predictivos y detectar tendencias
- Configuración de reglas y correlación de eventos en DataDog
- Implementación de soluciones de monitorización y resolución de problemas en entornos complejos
- Creación de pipelines y flujos de trabajo avanzados en DataDog
- Uso de DataDog en escenarios avanzados de DevOps y DevSecOps
tema 14
Mejores prácticas y optimización de DataDog
- Implementación de mejores prácticas en la configuración y uso de DataDog
- Optimización de la recopilación y almacenamiento de datos en DataDog
- Uso de DataDog para mejorar la eficiencia operativa y el rendimiento del sistema
- Recomendaciones para mantener una monitorización efectiva y eficiente en DataDog
- Implementación de estrategias para gestionar el crecimiento y la expansión de DataDog en grandes entornos
tema 15
Integración con el ecosistema de herramientas de observabilidad
- Uso de DataDog junto con otras herramientas de observabilidad, como Grafana y Prometheus
- Integración con sistemas de seguimiento de errores y problemas, como Jira y Trello
- Uso de DataDog en combinación con herramientas de análisis y visualización de datos
- Implementación de flujos de trabajo de observabilidad que abarquen diferentes herramientas
- Casos de uso y ejemplos de integración para mejorar la monitorización y resolución de problemas
tema 16
Casos de uso avanzados de DataDog en entornos complejos
- Uso de DataDog en entornos con microservicios y arquitecturas distribuidas
- Implementación de estrategias de monitorización de rendimiento en aplicaciones web y móviles
- Uso de DataDog en escenarios de monitorización de seguridad y análisis forense
- Monitorización de infraestructuras híbridas y en la nube con DataDog
- Implementación de flujos de trabajo avanzados de alerta y respuesta en DataDog
tema 17
Proyecto Final: Implementación y Optimización de Monitorización con DataDog
- Definición del alcance y objetivos
- Identificación de sistemas y servicios a monitorizar
- Establecimiento de objetivos específicos del proyecto
- Configuración y despliegue de DataDog
- Instalación y configuración del agente de DataDog en sistemas
- Integración con otras herramientas y servicios
- Diseño de dashboards y alertas personalizadas
- Creación de paneles de control personalizados
- Configuración de alertas basadas en umbrales
- Optimización y ajuste de la monitorización
- Revisión y ajuste de la configuración de DataDog
- Técnicas para reducir ruido en las alertas
- Análisis y resolución de problemas
- Utilización de DataDog para analizar problemas
- Identificación de cuellos de botella y amenazas de seguridad
- Documentación y presentación de resultados
- Elaboración de informe detallado de implementación
- Presentación de hallazgos y mejoras aplicadas.
Preguntas Frecuentes de Monitorización con Datadog
¿Cuáles son los beneficios de realizar el curso de Monitorización con DataDog?
El curso de Monitorización con DataDog te proporciona las habilidades para instalar, configurar y utilizar DataDog de manera efectiva en entornos empresariales. Aprenderás a crear visualizaciones avanzadas de datos métricos y a implementar alertas para la gestión proactiva de aplicaciones y servicios, mejorando así la eficiencia operativa y la respuesta ante incidencias.
¿El curso de Monitorización con DataDog se puede bonificar a través de FUNDAE?
Sí, el curso de Monitorización con DataDog es bonificable a través de FUNDAE. Esto permite a las empresas reducir el coste total del curso mediante el uso de los créditos de formación disponibles, logrando así una inversión beneficiosa en el desarrollo de las capacidades de sus equipos.
¿En qué modalidades se imparte el curso de Monitorización con DataDog?
El curso de Monitorización con DataDog se imparte en modalidad de aula virtual personalizada. Esta modalidad facilita la participación remota a través de videoconferencias en Zoom con el formador, además de ofrecer acceso a las grabaciones para revisión posterior, permitiendo flexibilidad en el aprendizaje.
¿Qué habilidades desarrollaré con el curso de Monitorización con DataDog?
Con este curso, desarrollarás habilidades en la instalación y configuración de DataDog, recopilación y análisis de métricas y logs, creación de dashboards personalizados, y gestión de alertas. También aprenderás a integrar DataDog con plataformas como AWS, Kubernetes y bases de datos, lo cual es crucial para la observabilidad en entornos complejos.
¿Cómo puedo inscribirme en el curso de Monitorización con DataDog?
Puedes inscribirte en el curso de Monitorización con DataDog completando el formulario disponible en nuestra página web. Es esencial proporcionar toda la información solicitada para que podamos gestionar tu inscripción de manera eficiente y, si es necesario, ayudar con la gestión de las bonificaciones de FUNDAE.