Curso de OpenJ9

Entender OpenJ9 como JVM construida sobre OpenJDK y componentes de Eclipse OMR.

Revisar componentes principales: intérprete, JIT, GC, classloader, shared classes, memoria nativa y servicios de diagnóstico.

Diferenciar ejecución interpretada, compilación JIT, código AOT y cachés compartidas.

Analizar cómo la JVM gestiona heap, stacks, metadata, clases, compilación, threads y memoria nativa.

Relacionar arquitectura de OpenJ9 con arranque rápido, menor footprint y ramp-up.

Evitar tratar todas las JVMs como intercambiables sin revisar sus opciones y diagnósticos propios.

Identificar diferencias de flags, herramientas, dumps y logs frente a HotSpot.

Revisar implicaciones de versión de Java, plataforma, arquitectura y distribución.

Documentar componentes que afectan a rendimiento y estabilidad.

Taller: mapear el ciclo de ejecución de una aplicación Java sobre OpenJ9.

Descargar e instalar IBM Semeru Runtime Open Edition con OpenJ9 en sistemas soportados.

Diferenciar JDK, JRE, Open Edition, Certified Edition, arquitectura, sistema operativo y versión de Java.

Configurar `JAVA_HOME`, `PATH`, herramientas del JDK y versiones por proyecto.

Validar runtime con `java -version`, `-XshowSettings`, propiedades del sistema y comandos de diagnóstico.

Evitar mezclar JDKs en builds, contenedores, IDEs y pipelines sin control.

Gestionar versiones LTS y feature releases según política corporativa.

Preparar repositorios internos, checksums, firma, SBOM e inventario de runtimes.

Documentar matriz de compatibilidad por aplicación y entorno.

Crear proceso de actualización y rollback de JDK.

Taller: instalar Semeru OpenJ9 y configurar varios proyectos Java con runtime controlado.

Comparar arquitectura de GC, JIT, diagnostics, memoria, flags y comportamiento de arranque.

Identificar diferencias relevantes para Spring Boot, Quarkus, Jakarta EE, batch y servicios de larga duración.

Evaluar consumo de memoria, tiempo de arranque, ramp-up, latencia, throughput y estabilidad.

Evitar migrar por benchmark genérico sin probar workload propio.

Revisar compatibilidad de herramientas, agentes APM, opciones de JVM y scripts existentes.

Analizar diferencias de dumps, logs, jcmd, verbose GC y métricas.

Crear matriz de decisión entre mantener HotSpot o adoptar OpenJ9.

Medir impacto por tipo de aplicación: API, worker, batch, monolito, servidor de aplicaciones o microservicio.

Documentar riesgos, beneficios y criterios de rollback.

Taller: ejecutar misma aplicación en HotSpot y OpenJ9 con medición comparable.

Revisar opciones estándar `-X`, `-XX`, propiedades del sistema y opciones específicas de OpenJ9.

Diseñar configuración mínima para desarrollo, pruebas, staging y producción.

Evitar copiar flags de HotSpot sin validar equivalencia o soporte en OpenJ9.

Configurar heap, GC, dumps, verbose GC, shared classes, encoding, timezone y logging.

Separar configuración por entorno sin reconstruir artefactos.

Crear documentación de flags permitidos, desaconsejados y prohibidos.

Validar flags al arranque para detectar opciones ignoradas o incompatibles.

Gestionar configuración en contenedores, systemd, Kubernetes y pipelines.

Mantener trazabilidad de cambios de JVM options.

Taller: crear perfil de JVM OpenJ9 para aplicación Java corporativa.

Entender memoria heap, non-heap, native memory, thread stacks, JIT code cache, classes y buffers.

Configurar `-Xms`, `-Xmx` y políticas de sizing según entorno.

Analizar consumo real de memoria frente a límites de contenedor.

Evitar asignar heap demasiado grande en contenedores con memoria limitada.

Medir RSS, committed, used heap, native memory y overhead de runtime.

Revisar impacto de número de threads, classloaders, buffers directos y librerías nativas.

Detectar fugas de heap y fugas de memoria nativa.

Ajustar memoria para microservicios densos y workloads de larga duración.

Documentar baseline de memoria por aplicación y versión.

Taller: diagnosticar consumo de memoria de aplicación OpenJ9 en contenedor.

Revisar políticas de GC disponibles y sus objetivos de throughput, footprint, pausas y arranque.

Diferenciar workloads interactivos, batch, microservicios, baja latencia y aplicaciones con gran heap.

Seleccionar política de GC según SLO, tamaño de heap, patrón de asignación y presión de memoria.

Evitar cambiar GC sin medir pausas, throughput y consumo.

Interpretar young, old, global, partial y ciclos relevantes según política.

Configurar flags de GC con prudencia y rollback documentado.

Analizar impacto de heap sizing sobre frecuencia y duración de GC.

Comparar comportamiento de GC entre OpenJ9 y HotSpot sin extrapolar directamente.

Crear guía interna de elección de GC.

Taller: probar varias políticas de GC y comparar pausas, memoria y throughput.

Activar verbose GC logs en OpenJ9 con rotación y rutas seguras.

Interpretar eventos de GC, duración, heap antes/después, memoria libre y causas de ciclo.

Detectar pausas largas, frecuencia excesiva, presión de heap y patrones de asignación.

Evitar analizar GC solo desde métricas agregadas sin logs de detalle.

Correlacionar GC con latencia, CPU, throughput, despliegues y cambios de carga.

Preparar logs para herramientas de análisis y reporting.

Definir retención de verbose GC logs sin saturar disco.

Crear alertas por pausas o patrones anómalos.

Documentar conclusiones y cambios aplicados.

Taller: analizar un verbose GC realista y proponer tuning justificado.

Entender Shared Classes Cache como mecanismo para compartir clases, metadata, AOT code, JIT data y hints.

Configurar caché compartida para reducir arranque y consumo en escenarios repetitivos o densos.

Diferenciar uso en desarrollo, servidor, contenedores, imágenes y múltiples procesos.

Evitar cachés corruptas, mal dimensionadas o no persistentes sin diagnóstico.

Configurar nombre, tamaño, permisos, ruta, persistencia y limpieza de caché.

Medir impacto sobre startup, footprint y ramp-up.

Gestionar cachés en imágenes Docker y volúmenes.

Revisar seguridad y permisos de cachés compartidas entre usuarios o servicios.

Crear procedimiento de invalidación y recreación.

Taller: habilitar Shared Classes Cache en microservicio y medir mejora de arranque.

Entender cómo el compilador AOT almacena código compilado en la Shared Classes Cache.

Diferenciar AOT de JIT, CDS, native image y compilación ahead-of-time tradicional.

Identificar workloads donde AOT ayuda a mejorar arranque o ramp-up.

Evitar asumir que AOT siempre mejora throughput final.

Configurar uso de AOT y revisar interacción con JIT y shared cache.

Medir impacto en arranque, CPU inicial, memoria y rendimiento sostenido.

Gestionar cachés AOT entre versiones de aplicación y runtime.

Diagnosticar problemas derivados de caché incompatible o sin permisos.

Documentar cuándo activar, limpiar o desactivar AOT.

Taller: comparar ejecución con y sin AOT en aplicación Java empresarial.

Entender el papel del JIT en la compilación de bytecode a código nativo durante ejecución.

Analizar warm-up, ramp-up, métodos calientes, perfiles de ejecución y optimizaciones.

Detectar consumo CPU inicial asociado a compilación JIT.

Evitar medir rendimiento de JVM sin separar cold start, warm-up y estado estable.

Interpretar opciones JIT relevantes y sus riesgos.

Comparar latencia inicial frente a throughput sostenido.

Relacionar JIT con microservicios de vida corta y aplicaciones long-running.

Diagnosticar problemas de rendimiento ligados a compilación o desoptimización.

Crear metodología de benchmark que capture warm-up.

Taller: medir curva de ramp-up de servicio Java con OpenJ9.

Entender JITServer como tecnología que desacopla el compilador JIT de la VM cliente.

Analizar cuándo puede reducir presión de CPU y memoria en contenedores o microservicios.

Diseñar arquitectura cliente-servidor para compilación remota con red, seguridad y disponibilidad.

Evitar introducir JITServer sin medir latencia, fiabilidad y dependencia adicional.

Configurar clientes OpenJ9 para usar JITServer.

Monitorizar JITServer, colas, errores, latencia y consumo de recursos.

Evaluar impacto en arranque, ramp-up, densidad de contenedores y coste cloud.

Diseñar fallback si JITServer no está disponible.

Documentar criterios para adopción en Kubernetes u OpenShift.

Taller: diseñar piloto JITServer para microservicios Java en contenedores.

Construir imágenes Docker o Podman usando IBM Semeru Runtime con OpenJ9.

Elegir imagen base, JDK/JRE, distro, usuario no root, certificados y herramientas mínimas.

Configurar memoria JVM respetando límites de contenedor.

Persistir o precalentar Shared Classes Cache cuando aporta valor.

Evitar imágenes pesadas con herramientas innecesarias o flags inseguros.

Añadir healthchecks, labels OCI, SBOM y escaneo de vulnerabilidades.

Medir startup, RSS, CPU, latencia y throughput dentro de contenedor.

Gestionar dumps y logs sin llenar filesystem efímero.

Preparar runtime para despliegue en Kubernetes, OpenShift o servidores Linux.

Taller: crear imagen optimizada de microservicio Spring Boot con OpenJ9.

Desplegar aplicaciones OpenJ9 en Kubernetes u OpenShift con requests, limits, probes y configuración JVM.

Ajustar heap, native memory y límites de contenedor para evitar OOMKilled.

Configurar liveness, readiness y startup probes teniendo en cuenta warm-up.

Gestionar dumps, verbose GC y logs mediante volúmenes, sidecars o collectors.

Evitar reinicios causados por probes agresivas durante arranque o GC.

Diseñar HPA basado en CPU, memoria, latencia o métricas de aplicación.

Configurar secrets, ConfigMaps, certificados y variables de entorno.

Medir densidad de pods y coste por servicio.

Crear runbooks de operación para incidentes JVM en cluster.

Taller: desplegar aplicación OpenJ9 en Kubernetes con observabilidad y límites correctos.

Analizar comportamiento de Spring Boot sobre OpenJ9 en arranque, memoria y warm-up.

Configurar flags de JVM adecuados para servicios REST y microservicios.

Medir startup time, first request latency, heap, RSS y throughput.

Evaluar impacto de Shared Classes Cache y AOT en servicios Spring.

Revisar Actuator, Micrometer, OpenTelemetry y métricas JVM.

Evitar comparar perfiles sin mismo código, datos, carga y límites.

Configurar logs, dumps y verbose GC para Spring Boot en contenedor.

Diagnosticar problemas de classloading, reflexión, proxies y agentes.

Crear baseline corporativo para Spring Boot con OpenJ9.

Taller: optimizar microservicio Spring Boot y comparar antes/después.

Evaluar OpenJ9 en microservicios Quarkus JVM mode frente a otras estrategias.

Medir arranque, memoria, latencia inicial y rendimiento sostenido.

Revisar uso de Shared Classes Cache en despliegues repetibles.

Diferenciar OpenJ9 JVM mode de native image y otros runtimes.

Evitar decidir por benchmark genérico sin medir caso propio.

Configurar contenedores ligeros con Semeru OpenJ9.

Integrar métricas, health checks y logs.

Diagnosticar problemas de extensión, reflection, classloading o agentes.

Evaluar densidad de pods en cluster.

Taller: comparar Quarkus JVM mode con OpenJ9 frente a configuración JVM alternativa.

Analizar uso de OpenJ9 en aplicaciones Jakarta EE y servidores Liberty.

Configurar JVM options, shared classes, heap, GC y dumps en entornos Liberty.

Revisar integración con administración de servidor, logs, métricas y health.

Diagnosticar problemas de classloading, aplicaciones EAR/WAR, sesiones y pools.

Medir impacto de OpenJ9 en monolitos Java empresariales.

Gestionar migración desde IBM SDK o runtimes legacy hacia Semeru/OpenJ9.

Preparar operación en contenedores, Kubernetes u OpenShift.

Controlar compatibilidad de frameworks, drivers y agentes.

Crear runbooks para incidentes de servidor de aplicaciones.

Taller: optimizar aplicación Jakarta EE/Liberty con OpenJ9 y verbose GC.

Entender tipos de dump: javacore, heapdump, system dump, snap trace y dumps controlados.

Configurar `-Xdump` para generar datos diagnósticos ante eventos concretos.

Evitar generar dumps enormes sin espacio, permisos o política de privacidad.

Recoger dumps ante OOM, signal, exception, hang, slow response o bloqueo.

Proteger dumps porque pueden contener datos sensibles.

Analizar javacore para threads, locks, memoria, entorno y estado de JVM.

Analizar heapdump para objetos, clases, dominadores, referencias y fugas.

Usar system dump y jdmpview en diagnósticos complejos.

Documentar procedimiento de captura y transferencia segura.

Taller: diagnosticar bloqueo y fuga de memoria usando dumps OpenJ9.

Interpretar javacore como snapshot detallado del estado de la JVM.

Analizar threads Java, native threads, estados, stack traces, locks y monitores.

Detectar deadlocks, contención, pools saturados, threads bloqueados y esperas largas.

Correlacionar javacore con logs de aplicación, métricas y timestamps.

Evitar tomar un único dump y sacar conclusiones sin serie temporal.

Capturar varios javacores espaciados para analizar evolución.

Revisar información de memoria, GC, argumentos JVM y entorno.

Crear checklist de análisis de thread dumps.

Documentar causa probable y acción correctiva.

Taller: resolver incidente de aplicación colgada mediante javacores sucesivos.

Capturar heap dumps ante OOM, crecimiento anómalo o sospecha de fuga.

Analizar objetos dominadores, retención, classloaders, caches, colecciones y referencias.

Diferenciar fuga real, cache legítima, pico temporal y presión por configuración.

Evitar abrir heap dumps sensibles en equipos no autorizados.

Usar Eclipse MAT u otras herramientas compatibles para análisis.

Relacionar heap dump con verbose GC y métricas de memoria.

Detectar fugas por listeners, ThreadLocals, caches, sesiones o frameworks.

Documentar evidencia y solución.

Crear política de captura, retención y eliminación segura.

Taller: analizar heap dump con fuga simulada y proponer corrección.

Usar herramientas de diagnóstico OpenJ9 para profundizar en problemas de runtime.

Entender cuándo activar trace y cuándo puede impactar rendimiento.

Analizar system dumps con jdmpview para investigar memoria, threads y objetos.

Revisar DTFJ como API de acceso a información diagnóstica.

Evitar activar trazas de bajo nivel sin objetivo claro.

Preparar comandos de diagnóstico reproducibles y documentados.

Integrar herramientas con runbooks de soporte.

Proteger artefactos de diagnóstico por sensibilidad.

Documentar análisis realizado y conclusiones.

Taller: usar jdmpview sobre dump preparado para identificar estado de threads y memoria.

Revisar herramientas estándar del JDK disponibles con Semeru/OpenJ9.

Entender diferencias de salida o soporte frente a HotSpot.

Usar `jcmd` para obtener información diagnóstica y comandos soportados.

Usar herramientas compatibles para procesos Java en producción con mínimo impacto.

Evitar scripts que asumen comportamiento exacto de HotSpot.

Validar integración con APMs, profilers, IDEs y herramientas corporativas.

Crear matriz de compatibilidad de tooling.

Documentar comandos seguros para soporte N1/N2.

Probar herramientas en staging antes de producción.

Taller: construir kit de diagnóstico básico para OpenJ9 en Linux.

Exponer métricas JVM, aplicación, HTTP, GC, memoria, threads, CPU y pool de conexiones.

Integrar Micrometer, Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, APM o plataforma equivalente.

Crear dashboards comparables entre HotSpot y OpenJ9.

Evitar métricas que cambian de semántica por runtime sin explicación.

Correlacionar GC, CPU, memoria, latencia, errores y throughput.

Crear alertas sobre OOM, pausas, threads bloqueados, memoria alta y reinicios.

Gestionar logs estructurados con versión de runtime y flags activos.

Incluir información de contenedor, pod, nodo, commit y release.

Diseñar panel operativo para SRE y desarrollo.

Taller: crear dashboard OpenJ9 para microservicio Java en producción simulada.

Diseñar benchmarks comparables entre runtimes, versiones y configuraciones.

Definir métricas: startup, first response, ramp-up, p50/p95/p99, throughput, RSS, heap, CPU y coste.

Separar cold start, warm-up, steady state y degradación bajo carga.

Evitar benchmarks locales sin control de ruido, CPU, memoria, throttling o caché.

Usar cargas representativas del negocio y datos realistas anonimizados.

Ejecutar varias repeticiones y analizar variabilidad.

Medir en contenedor y entorno similar a producción.

Documentar flags, versión, hardware, límites y código usado.

Presentar conclusiones accionables y no absolutas.

Taller: crear informe comparativo OpenJ9 vs HotSpot para una aplicación realista.

Establecer baseline antes de cambiar flags, GC, memoria, JIT o cachés.

Priorizar problemas por impacto: latencia, coste, memoria, throughput, CPU o disponibilidad.

Cambiar una variable cada vez y medir resultado.

Evitar tuning prematuro sin síntoma ni objetivo.

Ajustar heap, GC, shared classes, AOT, JIT y contenedor según workload.

Validar mejoras en pruebas de carga y entorno controlado.

Crear criterios de rollback.

Documentar flags, hipótesis, resultado y decisión final.

Integrar tuning en pipeline de performance.

Taller: optimizar aplicación Java con problema de memoria y latencia.

Analizar densidad de pods o procesos Java por nodo según memoria, CPU y arranque.

Medir ahorro potencial por menor RSS o mejor arranque en escenarios específicos.

Evitar reducir requests/limits sin validar OOM, CPU throttling y latencia.

Ajustar límites de Kubernetes de forma segura.

Comparar coste por transacción, coste por pod y coste por servicio.

Evaluar impacto de Shared Classes Cache en nodos con muchos servicios similares.

Diseñar estrategia de rightsizing por aplicación.

Integrar resultados con FinOps.

Crear informe de coste técnico y operativo.

Taller: optimizar densidad de microservicios Java con OpenJ9 en cluster simulado.

Gestionar procedencia de binarios, checksums, firmas, SBOM y repositorios internos.

Mantener inventario de versiones Java, OpenJ9, aplicaciones y entornos.

Revisar CVEs, parches, actualizaciones y ciclos de soporte.

Evitar runtimes obsoletos o descargados manualmente sin trazabilidad.

Definir política de versiones LTS y feature releases.

Coordinar actualizaciones con desarrollo, QA, seguridad y operaciones.

Probar compatibilidad de aplicaciones y agentes antes de actualizar.

Documentar excepciones y riesgos aceptados.

Crear proceso de rollback de runtime.

Taller: diseñar política corporativa de JDK/OpenJ9 y gestión de vulnerabilidades.

Integrar OpenJ9 en pipelines Maven, Gradle, Docker, Podman, Jenkins, GitLab CI o GitHub Actions.

Validar compilación, tests, análisis, empaquetado, imagen y ejecución con runtime objetivo.

Evitar compilar con un JDK y ejecutar con otro sin control.

Crear matrix builds para comparar Java LTS, HotSpot y OpenJ9 cuando aplica.

Añadir pruebas de humo, performance smoke y verificación de flags.

Generar SBOM y evidencias de runtime usado.

Publicar imágenes versionadas con Semeru OpenJ9.

Añadir escaneo de vulnerabilidades de imagen y dependencias.

Documentar pipeline de promoción a producción.

Taller: crear pipeline que construye, prueba y empaqueta aplicación Java con OpenJ9.

Inventariar aplicaciones, versiones Java, flags JVM, frameworks, agentes, librerías nativas y dependencias.

Detectar flags incompatibles, scripts frágiles y herramientas dependientes de HotSpot.

Crear plan de prueba funcional, rendimiento, observabilidad, seguridad y rollback.

Evitar migrar toda la plataforma sin piloto controlado.

Seleccionar aplicaciones candidatas por impacto, riesgo y facilidad.

Comparar métricas antes y después con mismo entorno y carga.

Revisar diferencias en logs, dumps, GC, métricas y comportamiento de agentes.

Documentar incidencias de compatibilidad y ajustes requeridos.

Crear patrón de migración por oleadas.

Taller: preparar plan de migración HotSpot → OpenJ9 para diez microservicios.

Validar Spring, Quarkus, Micronaut, Jakarta EE, Hibernate, Netty, gRPC y librerías habituales.

Probar agentes APM, OpenTelemetry, profilers, security agents y bytecode instrumentation.

Revisar librerías JNI, JNA, drivers nativos y dependencias por arquitectura.

Evitar asumir compatibilidad de agentes sin pruebas en staging.

Analizar comportamiento de classloading y weaving.

Validar tests de regresión con runtime objetivo.

Documentar matriz de compatibilidad por framework y versión.

Crear proceso de aprobación de nuevos agentes.

Definir fallback si un agente no funciona correctamente.

Taller: validar compatibilidad de aplicación con APM y agente OpenTelemetry sobre OpenJ9.

Revisar uso de OpenJ9 en arquitecturas Linux x86_64, Linux on Power, Linux on Z, AIX, z/OS u otros entornos soportados según disponibilidad.

Identificar escenarios empresariales con WebSphere, Liberty, IBM middleware y cargas críticas.

Adaptar diagnóstico, dumps, herramientas y soporte a plataformas específicas.

Evitar trasladar parámetros de x86 a plataformas IBM sin validación.

Revisar integración con políticas corporativas de soporte y runtime.

Gestionar builds, imágenes, paquetes y repositorios por arquitectura.

Medir rendimiento y memoria en hardware objetivo.

Documentar diferencias de operación y diagnóstico.

Coordinar con equipos mainframe, sistemas distribuidos y middleware.

Taller: diseñar matriz de soporte OpenJ9 por plataforma corporativa.

Analizar aplicaciones legacy Java que ya usan IBM SDK o runtimes IBM.

Planificar transición hacia Semeru/OpenJ9 cuando procede.

Revisar compatibilidad de servidor, aplicación, drivers, seguridad y scripts.

Ajustar JVM options, GC, dumps y verbose GC en perfiles existentes.

Evitar cambios de runtime durante migraciones funcionales no relacionadas.

Medir memoria, CPU, arranque y throughput antes/después.

Gestionar logs y diagnósticos en servidores de aplicaciones.

Diseñar rollback y coexistencia de versiones.

Documentar impactos para operación y soporte.

Taller: preparar migración de aplicación Liberty legacy a runtime OpenJ9 moderno.

Crear runbook de arranque lento, OOM, CPU alta, pausas GC, deadlock, caída JVM y latencia elevada.

Incluir comandos seguros, rutas de logs, flags activos, dumps, métricas y criterios de escalado.

Evitar runbooks genéricos que no contemplan diferencias de OpenJ9.

Definir qué datos recoger antes de reiniciar una aplicación.

Proteger artefactos sensibles generados durante diagnóstico.

Integrar runbooks con Service Desk, SRE, desarrollo y seguridad.

Crear checklist de cambios de JVM options.

Documentar cómo comparar comportamiento entre versiones de runtime.

Medir reducción de MTTR tras aplicar runbooks.

Taller: construir paquete de runbooks OpenJ9 para producción.

Gestionar incidentes Java con contexto de runtime, versión, flags, release y entorno.

Correlacionar despliegues, cambios de JDK, cambios de GC, carga y degradación.

Evitar atribuir incidentes a la JVM sin evidencia.

Recoger dumps, logs, métricas y timeline antes de aplicar cambios destructivos.

Crear postmortems con causa raíz, impacto, detección y acciones preventivas.

Incorporar mejoras en flags, límites, observabilidad, tests o arquitectura.

Revisar incidentes repetidos por aplicación o equipo.

Definir indicadores de fiabilidad del runtime.

Mantener backlog de tuning y deuda técnica Java.

Taller: resolver incidente simulado de OOM y documentar postmortem completo.

Crear plantillas de Dockerfile, Helm Chart, systemd unit, JVM options y dashboards para OpenJ9.

Estandarizar versiones de JDK, imágenes base, flags y rutas de dumps.

Evitar que cada equipo invente su propia configuración de runtime.

Automatizar validación de imagen, versión, flags y observabilidad en CI.

Crear módulos reutilizables para Kubernetes, OpenShift y servidores Linux.

Integrar configuración con GitOps o repositorios de plataforma.

Documentar excepciones y proceso de aprobación.

Crear catálogo de perfiles: microservicio, batch, monolito, Liberty, low-memory y high-throughput.

Medir adopción de estándares.

Taller: crear golden path corporativo para aplicaciones Java con OpenJ9.

Relacionar runtime Java con coste de CPU, memoria, nodos, pods, instancias y licencias asociadas.

Medir coste antes y después de cambiar JVM o configuración.

Evitar prometer ahorro sin baseline y validación con carga real.

Ajustar requests, limits, autoscaling y tamaño de instancia tras pruebas controladas.

Identificar servicios sobredimensionados por miedo a OOM o arranque lento.

Analizar impacto de Shared Classes Cache y JITServer en densidad y costes.

Crear dashboards de coste por servicio Java.

Coordinar tuning con FinOps, SRE y desarrollo.

Documentar ahorros reales y riesgos asumidos.

Taller: construir business case de adopción OpenJ9 para reducir coste cloud.

Crear inventario de aplicaciones Java, JDK, JVM, versión, owner, entorno, imagen base y criticidad.

Definir estándares de versiones LTS, actualizaciones, soporte, pruebas y retirada.

Evitar runtimes dispersos sin soporte ni parches.

Crear proceso de aprobación para nuevas versiones de Java y OpenJ9.

Integrar inventario con CMDB, repositorios, registros de contenedores y escáneres.

Revisar compatibilidad de frameworks y agentes antes de subir versión.

Gestionar excepciones para aplicaciones legacy.

Crear reporting ejecutivo sobre riesgo y obsolescencia Java.

Medir cobertura de runtime gobernado.

Taller: diseñar modelo de gobierno de runtimes Java con OpenJ9.

Migrar a OpenJ9 esperando mejoras automáticas sin benchmark de la aplicación real.

Copiar flags de HotSpot sin comprobar soporte, equivalencia o efecto.

Configurar heap sin considerar memoria nativa y límites de contenedor.

No recoger dumps antes de reiniciar procesos con fallos intermitentes.

Activar verbose GC o trace sin rotación ni control de datos sensibles.

Ignorar agentes APM que cambian comportamiento de arranque o memoria.

Comparar runtimes con distintas versiones de Java, carga o configuración.

Desplegar OpenJ9 en Kubernetes con probes agresivas y límites mal definidos.

No documentar rollback de runtime ni matriz de compatibilidad.

Taller: auditar una migración OpenJ9 mal planteada y rediseñarla correctamente.

Evaluar madurez actual: versiones Java, JVMs, contenedores, observabilidad, costes, incidentes y soporte.

Identificar quick wins: microservicios con alto consumo de memoria, arranque lento, densidad baja o diagnóstico pobre.

Priorizar aplicaciones por riesgo, impacto, volumen, compatibilidad, criticidad y facilidad de rollback.

Definir piloto con baseline, métricas, criterios de éxito y stakeholders.

Crear estándares de imagen, flags, GC, dumps, métricas, CI/CD y runbooks.

Validar compatibilidad funcional, rendimiento, agentes, seguridad y operación.

Escalar por oleadas tras resultados medidos.

Integrar decisiones con gobierno de runtimes Java y FinOps.

Crear plan a 30, 60, 90 y 180 días.

Taller: construir roadmap OpenJ9 para una organización con 80 servicios Java.

Definir una organización con aplicaciones Java, microservicios, batch, monolitos, contenedores, runtimes y problemas de rendimiento.

Seleccionar aplicación candidata y crear baseline con HotSpot u otro runtime actual: startup, memoria, CPU, latencia y throughput.

Instalar IBM Semeru con OpenJ9 y preparar configuración controlada de Java, flags, GC, dumps, logs y métricas.

Ejecutar pruebas funcionales, regresión, compatibilidad de agentes, carga, warm-up y estabilidad con OpenJ9.

Configurar Shared Classes Cache, AOT y tuning de memoria, midiendo impacto antes y después.

Analizar verbose GC, métricas, dumps o javacores generados durante pruebas de carga o incidente simulado.

Crear imagen de contenedor optimizada con Semeru OpenJ9, usuario no root, SBOM, healthchecks y configuración externa.

Desplegar en Kubernetes/OpenShift o entorno Linux con limits, probes, observabilidad, runbooks y rollback.

Preparar informe comparativo con resultados, riesgos, beneficios, costes, soporte, compatibilidad y recomendación final.

Presentar roadmap corporativo de adopción OpenJ9 con estándares, quick wins, gobernanza, FinOps, seguridad y mejora continua.