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Cubre todo el ecosistema actual de Sentry Incluye Error Monitoring, Performance, Tracing, Session Replay, Profiling, Logs, Application Metrics, Releases, Uptime, Cron Monitoring, Alerts, Dashboards, Seer e integraciones.
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Temario
Comprensión de Sentry como plataforma orientada a detectar, priorizar y resolver errores, problemas de rendimiento y fallos de experiencia de usuario en aplicaciones reales.
Diferenciación entre logging tradicional, APM, observabilidad, error monitoring, tracing, session replay, profiling, uptime y métricas de aplicación.
Identificación de problemas que Sentry resuelve mejor que logs aislados: errores no reportados, stack traces incompletos, regresiones, releases problemáticas y sesiones afectadas.
Revisión del papel de Sentry dentro de un stack moderno junto a Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, Datadog, New Relic, ELK u otras herramientas.
Diseño de una estrategia de adopción por aplicaciones, equipos, entornos y criticidad.
Definición de objetivos medibles: reducción de MTTR, menos regresiones, mayor estabilidad, mejor priorización y menor ruido.
Identificación de stakeholders: desarrollo, QA, DevOps, SRE, producto, soporte y dirección técnica.
Preparación de casos de uso por tipo de aplicación: web, backend, móvil, API, microservicio, ecommerce, SaaS y aplicaciones internas.
Revisión de capacidades actuales de Sentry: Error Monitoring, Tracing, Session Replay, Logs, Application Metrics, Alerts y Monitors.
Ejercicio práctico: definir mapa de observabilidad Sentry para una cartera de aplicaciones empresariales.
Comprensión de Sentry como plataforma orientada a detectar, priorizar y resolver errores, problemas de rendimiento y fallos de experiencia de usuario en aplicaciones reales.
Diferenciación entre logging tradicional, APM, observabilidad, error monitoring, tracing, session replay, profiling, uptime y métricas de aplicación.
Identificación de problemas que Sentry resuelve mejor que logs aislados: errores no reportados, stack traces incompletos, regresiones, releases problemáticas y sesiones afectadas.
Revisión del papel de Sentry dentro de un stack moderno junto a Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, Datadog, New Relic, ELK u otras herramientas.
Diseño de una estrategia de adopción por aplicaciones, equipos, entornos y criticidad.
Definición de objetivos medibles: reducción de MTTR, menos regresiones, mayor estabilidad, mejor priorización y menor ruido.
Identificación de stakeholders: desarrollo, QA, DevOps, SRE, producto, soporte y dirección técnica.
Preparación de casos de uso por tipo de aplicación: web, backend, móvil, API, microservicio, ecommerce, SaaS y aplicaciones internas.
Revisión de capacidades actuales de Sentry: Error Monitoring, Tracing, Session Replay, Logs, Application Metrics, Alerts y Monitors.
Ejercicio práctico: definir mapa de observabilidad Sentry para una cartera de aplicaciones empresariales.
Tema 1: Sentry como plataforma de observabilidad de aplicaciones
Comprensión de Sentry como plataforma orientada a detectar, priorizar y resolver errores, problemas de rendimiento y fallos de experiencia de usuario en aplicaciones reales.
Diferenciación entre logging tradicional, APM, observabilidad, error monitoring, tracing, session replay, profiling, uptime y métricas de aplicación.
Identificación de problemas que Sentry resuelve mejor que logs aislados: errores no reportados, stack traces incompletos, regresiones, releases problemáticas y sesiones afectadas.
Revisión del papel de Sentry dentro de un stack moderno junto a Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, Datadog, New Relic, ELK u otras herramientas.
Diseño de una estrategia de adopción por aplicaciones, equipos, entornos y criticidad.
Definición de objetivos medibles: reducción de MTTR, menos regresiones, mayor estabilidad, mejor priorización y menor ruido.
Identificación de stakeholders: desarrollo, QA, DevOps, SRE, producto, soporte y dirección técnica.
Preparación de casos de uso por tipo de aplicación: web, backend, móvil, API, microservicio, ecommerce, SaaS y aplicaciones internas.
Revisión de capacidades actuales de Sentry: Error Monitoring, Tracing, Session Replay, Logs, Application Metrics, Alerts y Monitors.
Ejercicio práctico: definir mapa de observabilidad Sentry para una cartera de aplicaciones empresariales.
Tema 2: Arquitectura de organizaciones, proyectos y entornos
Diseño de estructura de organización en Sentry según empresa, producto, equipo, cliente, aplicación o dominio.
Creación de proyectos diferenciados para frontend, backend, móvil, APIs, workers, servicios internos y herramientas.
Separación de entornos: development, staging, preproduction, production, demo y sandbox.
Definición de nomenclatura para proyectos, entornos, releases, equipos, issues y ownership.
Gestión de usuarios, equipos, roles y permisos para evitar acceso excesivo o desorganización.
Organización de proyectos por criticidad, tecnología, producto y ciclo de vida.
Preparación de convenciones de tagging comunes para facilitar filtros y dashboards.
Diseño de responsabilidades: owner técnico, owner funcional, equipo de guardia, QA y soporte.
Revisión de riesgos de mezclar entornos o enviar eventos de desarrollo al mismo proyecto que producción.
Ejercicio práctico: diseñar arquitectura Sentry para una empresa con varios productos y equipos.
Tema 3: Planes, licenciamiento, cuotas y costes
Comprensión de los planes de Sentry y su impacto en usuarios, proyectos, eventos, trazas, replays, logs, métricas, monitores, retención e integraciones.
Revisión de pricing actual: Sentry ofrece planes Developer, Team, Business y Enterprise, con diferencias de volumen, usuarios y capacidades.
Identificación de dimensiones facturables: errores, spans de tracing, replay, profile hours, logs, uptime monitors, cron monitors y métricas.
Revisión de la documentación de billing, donde Sentry detalla precios por logs, tracing, profiling, monitors y métricas adicionales.
Diseño de estrategia de sampling para evitar costes descontrolados en aplicaciones con alto tráfico.
Preparación de presupuestos por entorno, aplicación y tipo de señal.
Identificación de fuentes de ruido que disparan consumo: errores repetitivos, trazas excesivas, replays innecesarios o logs verbosos.
Gestión de alertas de cuota y revisión periódica de uso.
Evaluación de Sentry SaaS frente a self-hosted para casos corporativos concretos, teniendo en cuenta complejidad operativa.
Ejercicio práctico: calcular presupuesto estimado de Sentry para una aplicación web, una API y una app móvil.
Tema 4: Sentry SaaS, self-hosted y decisiones de despliegue
Comparación entre Sentry SaaS y self-hosted desde perspectiva de mantenimiento, seguridad, coste, escalabilidad, actualizaciones y soporte.
Revisión de self-hosted Sentry como opción con capacidades similares al plan Business pero sin limitación de software según documentación de desarrollo de Sentry.
Evaluación de requisitos de infraestructura, backups, upgrades, almacenamiento, colas, workers y monitorización para self-hosted.
Identificación de escenarios donde SaaS es más recomendable por simplicidad, soporte y foco del equipo.
Revisión de casos donde self-hosted puede interesar por compliance, residencia, control o restricciones de red.
Diseño de arquitectura básica self-hosted con alta disponibilidad y estrategia de recuperación.
Gestión de privacidad y exposición de datos en ambos modelos.
Evaluación de costes reales de operación interna frente a suscripción SaaS.
Documentación de decisión para dirección técnica y seguridad.
Ejercicio práctico: elaborar matriz de decisión SaaS vs self-hosted para una empresa regulada.
Tema 5: Integración inicial de SDKs
Instalación de SDKs Sentry en aplicaciones frontend, backend, móvil o servicios según stack tecnológico.
Configuración de DSN, environment, release, tracesSampleRate, profilesSampleRate, replaySampleRate y opciones específicas.
Separación entre configuración local, staging y producción.
Captura automática de excepciones y captura manual de errores relevantes.
Envío de contexto adicional mediante tags, user, breadcrumbs, extra data y fingerprinting.
Preparación de configuración segura para no enviar datos sensibles.
Validación de eventos recibidos, stack traces y metadatos.
Revisión de SDKs oficiales para JavaScript, Node, Python, Java, .NET, PHP, Ruby, Go, mobile y otros ecosistemas.
Documentación de configuración estándar para todos los equipos.
Ejercicio práctico: integrar Sentry en una aplicación de laboratorio y generar primeros eventos controlados.
Tema 6: Error Monitoring y gestión profesional de issues
Comprensión de issue grouping, fingerprints, stack traces, breadcrumbs, tags, eventos, usuarios afectados, frecuencia y primera/última ocurrencia.
Análisis de issues desde impacto real: usuarios, sesiones, release, entorno, endpoint, navegador, dispositivo, región y cliente afectado.
Priorización de issues por severidad, regresión, volumen, criticidad de flujo y valor de negocio.
Gestión de estados: unresolved, resolved, ignored, archived, assigned y linked issue.
Creación de criterios internos para cerrar, ignorar o investigar errores.
Uso de comments, assignees y ownership para coordinar resolución.
Revisión de errores recurrentes, flapping issues y ruido operativo.
Conexión entre issue y código fuente mediante stack trace, commits y release.
Creación de procedimiento de triage diario o semanal.
Ejercicio práctico: analizar un conjunto de issues ficticios y priorizar backlog técnico.
Tema 7: Releases, deploys y regresiones
Configuración de releases para conectar errores con versiones concretas del software.
Registro de deploys por entorno para detectar cuándo empezó un problema.
Identificación de regresiones introducidas por una release.
Uso de commits, sospechoso commit y comparación entre versiones.
Integración con CI/CD para crear releases automáticamente.
Publicación de source maps y artefactos necesarios para stack traces legibles.
Revisión de issues nuevos, resueltos y reabiertos tras cada despliegue.
Preparación de criterios de go/no-go basados en errores y performance.
Documentación de política de releases para frontend, backend, móvil y microservicios.
Ejercicio práctico: configurar releases y analizar una regresión tras despliegue simulado.
Tema 8: Source maps, stack traces y debugging frontend
Comprensión del problema de stack traces minificados en aplicaciones frontend modernas.
Generación y subida segura de source maps para Sentry.
Configuración de releases para que Sentry pueda asociar errores con código fuente legible.
Protección de source maps para evitar exposición pública innecesaria.
Análisis de errores JavaScript, React, Angular, Vue, Next.js, Nuxt y aplicaciones SPA.
Uso de breadcrumbs para reconstruir interacción previa al error.
Gestión de errores por navegador, extensión, cliente, red o dependencia externa.
Detección de problemas de hydration, rutas, chunks, bundles y compatibilidad.
Priorización de errores frontend por usuarios afectados y flujo de negocio.
Ejercicio práctico: diagnosticar error frontend minificado con release y source maps.
Tema 9: Performance Monitoring y trazas
Comprensión de performance monitoring como análisis de transacciones, spans, latencia, throughput, endpoints lentos y experiencia real.
Configuración de tracing en frontend, backend, APIs y servicios distribuidos.
Identificación de cuellos de botella: consultas lentas, APIs externas, renderizado, cold starts, colas, cache misses y operaciones bloqueantes.
Uso de distributed tracing para seguir una petición entre servicios.
Relación entre error, transacción, trace y usuario afectado.
Configuración de sampling para equilibrar visibilidad y coste.
Creación de alertas de performance basadas en degradación real.
Análisis de tendencias por release, endpoint, región, cliente o plan.
Revisión de Sentry APM como solución para monitorizar salud de apps y detectar páginas lentas o APIs rotas antes de afectar a usuarios.
Ejercicio práctico: diagnosticar degradación de performance en una API simulada.
Tema 10: Distributed tracing en microservicios
Diseño de trazabilidad distribuida entre frontend, gateway, backend, workers, colas y servicios externos.
Propagación de trace context entre servicios y lenguajes.
Identificación de rupturas en trazas por falta de instrumentación o headers no propagados.
Correlación de errores entre servicios dentro de una misma transacción.
Análisis de latencias acumuladas y spans dominantes.
Integración con OpenTelemetry cuando conviene conservar estándar de instrumentación.
Revisión de sampling por servicio y tipo de transacción.
Gestión de trazas en sistemas con alto volumen.
Documentación de estándares de tracing por equipo.
Ejercicio práctico: diseñar tracing end-to-end para una arquitectura de microservicios.
Tema 11: Profiling y diagnóstico de consumo
Comprensión de profiling como análisis de dónde consume tiempo la aplicación durante ejecución real.
Diferenciación entre transaction-based profiling, continuous profiling y análisis tradicional local.
Identificación de funciones costosas, loops, bloqueos, operaciones CPU-bound y problemas de eficiencia.
Configuración de perfiles en stacks soportados y entornos adecuados.
Relación entre profiling, tracing y errores de performance.
Gestión de coste por profile hours y muestreo responsable.
Revisión de casos donde profiling aporta valor frente a logs o trazas.
Creación de políticas para activar profiling en entornos críticos sin generar sobrecoste.
Análisis de perfiles para priorizar optimizaciones técnicas.
Ejercicio práctico: interpretar perfil ficticio y proponer mejoras de rendimiento.
Tema 12: Session Replay para debugging visual
Comprensión de Session Replay como herramienta para ver cómo se produjo un fallo desde la experiencia real del usuario.
Uso de replay para complementar stack traces con navegación, interacciones, errores visuales y contexto de UX.
Revisión de la guía oficial: stack traces muestran qué se rompió y replay muestra cómo se rompió.
Configuración de sampling de sesiones normales y sesiones con errores.
Análisis de replays asociados a issues, rage clicks, dead clicks, formularios y flujos interrumpidos.
Gestión de privacidad mediante masking, bloqueo de campos y exclusión de información sensible.
Evaluación del overhead y del impacto de capturar DOM y enviar cambios al backend de Sentry.
Diseño de criterios para activar replay en apps críticas, ecommerce, formularios, dashboards o procesos de conversión.
Creación de flujo entre soporte, producto y desarrollo usando replay como evidencia.
Ejercicio práctico: analizar replay ficticio de fallo en checkout o formulario crítico.
Tema 13: Logs en Sentry y correlación con errores
Comprensión de logs dentro de Sentry como señal complementaria a errores, trazas, replay y métricas.
Diseño de logging estructurado útil para debugging: nivel, mensaje, contexto, request id, user id anonimizado, operación, servicio y correlación.
Correlación de logs con issues, traces y releases.
Evitación de logs verbosos que aumentan coste y ruido sin aportar valor.
Gestión de privacidad: no registrar tokens, contraseñas, datos personales ni payloads sensibles.
Configuración de niveles de log por entorno.
Uso de logs para investigar errores intermitentes y comportamiento previo a una excepción.
Revisión de pricing de logs, con 5 GB incluidos en todos los planes según documentación de billing.
Creación de política de logging para equipos.
Ejercicio práctico: diseñar estrategia de logs correlacionados para una API crítica.
Tema 14: Application Metrics y métricas de negocio técnico
Comprensión de Application Metrics como métricas de aplicación de alta cardinalidad conectadas a trazas.
Revisión de lanzamiento de Sentry Application Metrics en 2026, con errores, trazas, logs y métricas en un mismo lugar.
Diseño de métricas de aplicación: checkout_failed, payment_attempted, report_generated, job_completed, queue_lag, feature_used o integration_error.
Uso de tags de alta cardinalidad como route, region, plan, build SHA o customer_id anonimizado cuando sea adecuado.
Diferenciación entre métricas de infraestructura y métricas de debugging de aplicación.
Revisión de limitación indicada por Sentry: Application Metrics no acepta actualmente métricas OTLP preagregadas porque perderían detalle de alta cardinalidad.
Creación de dashboards de métricas conectadas a errores y trazas.
Diseño de alertas basadas en métricas de negocio técnico.
Control de coste y cardinalidad.
Ejercicio práctico: definir métricas de aplicación para un SaaS B2B.
Tema 15: Uptime Monitoring y Cron Monitoring
Uso de Uptime Monitoring para comprobar disponibilidad de endpoints públicos y detectar caídas.
Revisión de Uptime Monitoring como capacidad GA para monitorizar disponibilidad y alertar ante downtime.
Configuración conceptual de monitores HTTP para servicios críticos, páginas públicas, APIs y health checks.
Uso de Cron Monitoring para jobs programados, workers, procesos batch, sincronizaciones y tareas nocturnas.
Detección de cron jobs que no se ejecutan, fallan o tardan demasiado.
Integración de monitores con alertas y ownership.
Control de coste de monitores adicionales según billing.
Diseño de SLIs sencillos basados en disponibilidad y ejecución de jobs.
Documentación de servicios y procesos monitorizados.
Ejercicio práctico: diseñar estrategia de uptime y cron monitors para una aplicación empresarial.
Tema 16: Alerts, Monitors y respuesta operativa
Configuración de alertas por issues nuevos, regresiones, frecuencia, usuarios afectados, performance, métricas, uptime y cron.
Revisión de la separación actual entre Monitors y Alerts anunciada por Sentry para mayor control de seguimiento y notificación.
Diseño de reglas de notificación por equipo, proyecto, severidad, entorno y criticidad.
Integración de alertas con Slack, Teams, email, PagerDuty, Opsgenie, Jira o herramientas equivalentes.
Prevención de alert fatigue mediante thresholds, agrupación, horarios y ownership.
Creación de rutas de escalado para producción crítica.
Separación entre alertas accionables y dashboards informativos.
Documentación de respuesta esperada ante cada tipo de alerta.
Medición de ruido, falsos positivos y tiempo de respuesta.
Ejercicio práctico: diseñar política de alertas para frontend, backend y jobs críticos.
Tema 17: Dashboards e Insights para equipos
Creación de dashboards técnicos para errores, performance, releases, usuarios afectados, servicios y métricas.
Diseño de dashboards ejecutivos para estabilidad, regresiones, errores críticos, MTTR y salud de producto.
Uso de custom dashboards para equipos frontend, backend, mobile, platform, QA y producto.
Selección de widgets útiles: top issues, trends, apdex, p95, releases, transactions, errors by environment y metrics.
Evitación de dashboards decorativos que no llevan a decisiones.
Revisión de revision history de dashboards como mejora reciente para controlar cambios.
Creación de criterios de revisión semanal o mensual de dashboards.
Integración de insights con backlog técnico.
Preparación de cuadros para comités de engineering.
Ejercicio práctico: construir diseño de dashboard para engineering manager y otro para equipo técnico.
Tema 18: Issue Ownership y Code Owners
Configuración de ownership para enrutar issues al equipo correcto según archivo, ruta, módulo, servicio, stack o regla.
Integración con CODEOWNERS de repositorios cuando proceda.
Asignación automática de errores a equipos responsables.
Reducción de issues sin propietario y tiempos perdidos en triage.
Diseño de ownership por dominio funcional, componente técnico y servicio.
Revisión de errores compartidos entre varios equipos y cómo gestionarlos.
Creación de reglas de escalation cuando un issue afecta a varios productos.
Documentación de responsables por proyecto y área.
Medición de issues sin asignar y tiempo hasta ownership.
Ejercicio práctico: definir ownership para una arquitectura con frontend, API, worker y pagos.
Tema 19: Integraciones con repositorios, issues y comunicación
Integración de Sentry con GitHub, GitLab, Bitbucket, Azure DevOps u otros repositorios para commits, releases y enlaces a código.
Creación automática o manual de tickets en Jira, GitHub Issues, Linear, Azure Boards o herramientas equivalentes.
Integración con Slack, Microsoft Teams, PagerDuty y sistemas de guardia.
Diseño de workflow desde error detectado hasta issue de backlog, fix, release y verificación.
Enlace entre Sentry issue y ticket de desarrollo para evitar duplicidades.
Preparación de plantillas de ticket con contexto útil: stack trace, replay, release, usuarios afectados, pasos y prioridad.
Gestión de comentarios, asignaciones y estados sincronizados.
Revisión de integraciones por equipo y entorno.
Control de permisos de herramientas externas.
Ejercicio práctico: diseñar flujo Sentry-Jira/Teams para errores críticos.
Tema 20: Sentry y CI/CD
Automatización de releases desde pipelines de GitHub Actions, GitLab CI/CD, Azure DevOps, Jenkins u otros.
Subida de source maps y artefactos durante build.
Asociación de commits, deploys y versiones al ciclo de release.
Bloqueo o revisión de despliegues si una release previa presenta regresiones críticas.
Uso de Sentry CLI para gestionar releases, deploys y sourcemaps.
Integración de alertas post-deploy en canales de ingeniería.
Creación de checks de calidad basados en errores y performance.
Registro de entorno, versión, build SHA y commit.
Documentación de estándar CI/CD para todos los proyectos.
Ejercicio práctico: diseñar pipeline CI/CD con Sentry release tracking y sourcemaps.
Tema 21: Sentry en frontend moderno
Configuración avanzada para React, Angular, Vue, Svelte, Next.js, Nuxt y aplicaciones SPA.
Captura de errores de renderizado, routing, hydration, lazy loading, chunks, errores de red y problemas de estado.
Configuración de Error Boundaries cuando aplique.
Instrumentación de navegación, web vitals, transacciones y errores de usuario.
Integración con Session Replay para reproducir fallos.
Gestión de sourcemaps y releases frontend.
Control de datos sensibles en formularios, URLs, breadcrumbs y replays.
Priorización de errores por flujo crítico: login, checkout, formulario, dashboard o onboarding.
Optimización de sampling en apps con mucho tráfico.
Ejercicio práctico: diseñar configuración Sentry para SPA empresarial.
Tema 22: Sentry en backend y APIs
Configuración de Sentry en Node.js, Python, Java, .NET, Go, PHP, Ruby u otros backends.
Captura de excepciones, errores HTTP, fallos de base de datos, colas, workers y tareas programadas.
Instrumentación de transacciones API y spans de servicios externos.
Gestión de contexto: request id, user id anonimizado, tenant, endpoint, operación y versión.
Captura manual de errores de negocio relevantes sin convertir todo en excepción.
Integración con logs estructurados.
Diseño de alertas por errores 5xx, latencia y fallos de dependencias.
Control de datos sensibles en payloads y headers.
Correlación entre frontend y backend mediante tracing.
Ejercicio práctico: instrumentar API de laboratorio con errores, tracing y tags.
Tema 23: Sentry en mobile: iOS, Android, React Native y Flutter
Configuración de crash reporting en aplicaciones móviles.
Captura de errores nativos, crashes, ANRs, freezes, errores JS y problemas de red.
Gestión de releases, builds, version codes, distribución y symbolication.
Uso de Session Replay móvil cuando el SDK y plan lo permiten.
Análisis de errores por dispositivo, sistema operativo, versión de app, conectividad y región.
Priorización de crashes por usuarios afectados y versión publicada.
Control de privacidad en capturas, vistas y datos de usuario.
Diseño de alertas para releases móviles problemáticas.
Integración con workflows de QA y tiendas.
Ejercicio práctico: diseñar estrategia Sentry para app móvil corporativa.
Tema 24: Sentry en microservicios, colas y workers
Instrumentación de servicios asíncronos, jobs, consumers, queues y workers.
Correlación de errores entre mensajes, jobs y servicios.
Configuración de breadcrumbs y contexto de operación para tareas background.
Uso de Cron Monitoring para jobs programados.
Detección de jobs atascados, retries infinitos, dead letters y latencias de cola.
Diseño de tags para queue, job type, tenant, operation y worker.
Gestión de errores esperados frente a fallos reales.
Alertas por volumen de fallos en tareas críticas.
Integración con tracing distribuido cuando una acción pasa por cola.
Ejercicio práctico: diseñar observabilidad Sentry para worker de procesamiento batch.
Tema 25: Privacidad, PII y seguridad de datos en Sentry
Identificación de datos sensibles que no deben enviarse a Sentry: contraseñas, tokens, cookies, claves API, datos personales, payloads confidenciales y datos financieros.
Configuración de beforeSend, scrubbing, denylist, allowlist, masking y filtros de datos.
Uso de PII controls y opciones del SDK para limitar contexto enviado.
Revisión de Session Replay y enmascarado de inputs, textos, imágenes o zonas sensibles.
Gestión de acceso a proyectos con datos sensibles.
Preparación de políticas internas sobre qué información puede capturarse.
Revisión de requisitos RGPD y acuerdos de tratamiento si aplica.
Auditoría periódica de eventos para detectar fugas accidentales.
Documentación de controles de privacidad por proyecto.
Ejercicio práctico: diseñar configuración de scrubbing para aplicación con usuarios registrados.
Tema 26: Sampling avanzado y reducción de ruido
Diseño de traces sampling por endpoint, usuario, entorno, release, criticidad y volumen.
Configuración de error sampling cuando una app genera ruido excesivo.
Gestión de replay sampling para capturar sesiones útiles sin disparar coste.
Filtrado de errores conocidos, bots, extensiones de navegador, crawlers o problemas externos no accionables.
Uso de inbound filters y reglas personalizadas.
Separación entre ignorar ruido y ocultar problemas reales.
Creación de criterios de muestreo por entorno y criticidad.
Validación periódica de que el sampling mantiene visibilidad suficiente.
Documentación de decisiones de filtrado y muestreo.
Ejercicio práctico: reducir 60% de ruido ficticio sin perder issues críticos.
Tema 27: Triage, priorización y gestión de backlog técnico
Diseño de proceso de triage semanal por equipo.
Clasificación de issues por impacto, frecuencia, usuarios afectados, flujo, release y criticidad.
Creación de SLA interno por tipo de error: crítico, alto, medio, bajo e ignorado.
Conexión de Sentry con backlog técnico y roadmap de producto.
Revisión de issues antiguos, reabiertos, ignorados y sin owner.
Gestión de regresiones como prioridad superior a errores históricos.
Coordinación entre soporte, producto, QA y desarrollo.
Documentación de decisiones de priorización.
Medición de tiempo desde detección hasta resolución.
Ejercicio práctico: crear backlog priorizado a partir de issues, replays y métricas.
Tema 28: QA, releases y validación postdespliegue
Uso de Sentry como herramienta de validación después de una release.
Creación de checklist postdeploy con errores nuevos, performance, sesiones afectadas y métricas clave.
Comparación de estabilidad entre versión anterior y nueva.
Detección temprana de regresiones antes de que lleguen múltiples tickets de usuarios.
Integración con QA para reproducir errores mediante replay, breadcrumbs y contexto.
Uso de entornos staging para validar instrumentación antes de producción.
Creación de criterios de rollback o hotfix.
Documentación de bugs con evidencia precisa.
Medición de calidad de releases.
Ejercicio práctico: evaluar una release ficticia y decidir si requiere rollback, hotfix o seguimiento.
Tema 29: Sentry para producto y experiencia de usuario
Conexión entre errores técnicos y experiencia real de usuario.
Uso de Session Replay, errores, performance y métricas para detectar fricción en flujos críticos.
Priorización de problemas que afectan conversión, activación, onboarding, checkout, formularios o uso de funcionalidades clave.
Traducción de issues técnicos a impacto de producto.
Creación de informes para product managers con lenguaje no técnico.
Uso de datos de Sentry para validar hipótesis de UX y rendimiento.
Identificación de problemas que los usuarios no reportan pero Sentry sí muestra.
Coordinación entre producto, diseño, QA y desarrollo.
Creación de métricas de salud de experiencia.
Ejercicio práctico: analizar problemas de UX a partir de replays y errores simulados.
Tema 30: Sentry para ecommerce y SaaS B2B
Diseño de instrumentación específica para checkout, pagos, login, onboarding, integraciones, suscripciones y formularios críticos.
Creación de tags por plan, región, tenant, feature flag, método de pago, canal o segmento.
Monitorización de errores de conversión y fallos de integración.
Detección de incidencias que afectan a clientes premium o cuentas estratégicas.
Uso de métricas de aplicación para eventos de negocio técnico.
Priorización de incidentes por impacto económico potencial.
Integración con soporte y customer success.
Creación de dashboards por flujo crítico.
Revisión de privacidad al etiquetar usuarios o clientes.
Ejercicio práctico: diseñar observabilidad Sentry para checkout o flujo B2B crítico.
Tema 31: Feature flags, experimentación y releases progresivas
Uso de tags para identificar variantes, flags, cohortes o despliegues graduales.
Análisis de errores y performance por feature flag.
Detección de regresiones asociadas a experimentos.
Coordinación con herramientas de feature management.
Diseño de alertas para nuevas funcionalidades.
Validación de rollouts progresivos usando Sentry como feedback técnico.
Preparación de criterios para pausar o revertir una feature.
Comunicación con producto sobre impacto real de experimentos.
Documentación de resultados por release o flag.
Ejercicio práctico: analizar errores asociados a una feature experimental.
Tema 32: Sentry e inteligencia artificial para debugging
Revisión de capacidades recientes como Seer para ayudar a encontrar root cause y acelerar resolución de bugs.
Comprensión del papel de IA como apoyo al debugging, no como sustituto de revisión técnica.
Evaluación de integración de Seer con herramientas de desarrollo y asistentes externos, incluyendo novedades recientes del changelog.
Uso responsable de IA para resumir issues, proponer hipótesis, generar tickets y explicar stack traces.
Control de privacidad al enviar contexto de errores a herramientas de IA.
Revisión crítica de soluciones sugeridas por IA.
Creación de prompts internos para análisis de issues.
Integración de IA en workflows de soporte y desarrollo.
Medición de mejora de tiempo de diagnóstico.
Ejercicio práctico: analizar issue ficticio y comparar hipótesis generadas por IA con evidencia real.
Tema 33: Sentry con OpenTelemetry y stacks de observabilidad
Comprensión de cómo Sentry puede convivir con OpenTelemetry, Prometheus, Grafana, Datadog, New Relic, Elastic o Splunk.
Identificación de qué señales conviene enviar a Sentry y cuáles mantener en backend especializado de infraestructura.
Integración de trazas o spans desde instrumentación estándar cuando sea útil.
Revisión de la postura actual de Application Metrics respecto a OTLP metrics preagregadas.
Diseño de correlación entre Sentry y otros sistemas mediante trace ids, request ids, release y tags.
Evitación de duplicidad de costes por enviar todo a todas partes.
Preparación de arquitectura de observabilidad centrada en debugging de aplicación.
Creación de handoff entre alertas de infraestructura y errores de aplicación.
Documentación de stack de observabilidad corporativo.
Ejercicio práctico: diseñar arquitectura Sentry + Grafana/Prometheus para un producto cloud.
Tema 34: Gobierno, estándares y adopción interna
Creación de estándar corporativo de instrumentación Sentry por stack tecnológico.
Definición de campos obligatorios: environment, release, service, user anonymized, tenant, region, feature, transaction y tags críticos.
Diseño de proceso de onboarding de nuevos proyectos a Sentry.
Creación de guías para desarrollo, QA, DevOps, producto y soporte.
Establecimiento de reuniones periódicas de revisión de errores y performance.
Medición de adopción por equipo y proyecto.
Gestión de permisos, ownership y responsabilidades.
Revisión de cumplimiento de privacidad y sampling.
Preparación de plantillas de documentación técnica.
Ejercicio práctico: redactar guía corporativa de uso de Sentry.
Tema 35: Operación diaria y modelo de soporte
Diseño de rutinas operativas: revisión de issues críticos, releases, alertas, performance, replays, monitores y costes.
Definición de roles en soporte de segundo nivel, desarrollo, QA y SRE.
Creación de protocolos de escalado ante errores críticos.
Gestión de incidencias fuera de horario o guardias.
Preparación de comunicación a negocio o clientes cuando un error tiene impacto real.
Creación de postmortems usando datos de Sentry.
Revisión de alert fatigue y reducción de ruido.
Medición de MTTA, MTTR, issues reabiertos y regresiones.
Integración con procesos ITSM o soporte.
Ejercicio práctico: diseñar operating model Sentry para un equipo SaaS.
Tema 36: Auditoría de una implantación Sentry existente
Revisión de organización, proyectos, entornos, usuarios, permisos y equipos.
Análisis de configuración de SDKs, releases, sourcemaps, tracing, replay, logs, profiling y métricas.
Identificación de proyectos sin ownership, sin releases, con eventos sensibles o con ruido excesivo.
Evaluación de alertas, dashboards, integraciones y costes.
Revisión de issues abiertos, ignorados, reabiertos y sin resolver.
Detección de gaps de instrumentación por aplicación o flujo crítico.
Preparación de recomendaciones por prioridad, impacto y esfuerzo.
Creación de roadmap de mejora en 30, 60 y 90 días.
Presentación de informe ejecutivo y técnico.
Ejercicio práctico: auditar una implantación ficticia y proponer plan de mejora.
Tema 37: Proyecto integrador de Sentry
Selección de una arquitectura empresarial con frontend, backend, worker, API, base de datos, integraciones externas y proceso crítico.
Diseño de organización, proyectos, entornos, equipos, ownership, permisos y naming convention.
Integración de SDKs, releases, sourcemaps, tags, contexto, error monitoring y privacidad.
Configuración de performance monitoring, tracing distribuido, profiling, logs, replay y métricas de aplicación.
Creación de uptime monitors, cron monitors, alerts, dashboards e integraciones con Jira/Slack/Teams.
Diseño de sampling, filtros, cuotas, costes, retención y política de privacidad.
Creación de proceso de triage, SLA interno, backlog técnico y validación postdeploy.
Diseño de workflow CI/CD con release tracking y source maps.
Auditoría de impacto en producto, QA, soporte y dirección técnica.
Presentación final defendiendo arquitectura Sentry, señales, gobierno, costes, privacidad, operación y plan de evolución.
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Pensado para quienes deben dominar Sentry en su día a día
Desarrolladores frontend, backend y full stack
Este curso ayuda a los equipos de desarrollo a entender errores reales en producción, reproducir problemas más rápido, conectar stack traces con releases, priorizar issues por impacto y reducir tiempo de diagnóstico.
Equipos DevOps, SRE y plataforma
Los perfiles de operación aprenderán a integrar Sentry en pipelines, releases, alertas, ownership, tracing, disponibilidad, performance y flujos de respuesta para mejorar estabilidad de servicios.
Equipos QA y calidad de software
Los perfiles de calidad podrán utilizar Sentry para detectar regresiones, validar releases, analizar errores recurrentes, revisar impacto por usuario, crear criterios de aceptación y reforzar pruebas antes y después de producción.
Preguntas frecuentes
Resolvemos todas tus dudas sobre nuestra formación en Sentry
Explora las respuestas a las preguntas que guian a nuestra comunidad. Aqui encontraras claridad sobre como funciona todo, desde el acceso hasta los detalles de los cursos. Si buscas respuestas, este es el lugar para comenzar.
No. Aunque ordena los fundamentos, está diseñado como curso avanzado para equipos que ya trabajan en desarrollo, QA, DevOps, SRE, producto digital u observabilidad.
Sí. Se trabaja Session Replay para depurar errores y problemas de UX viendo cómo se produjo el fallo desde la experiencia real del usuario.
Sí. Hay bloques completos de Performance Monitoring, distributed tracing, profiling, métricas de aplicación y diagnóstico de cuellos de botella.
Sí. El curso incorpora Application Metrics, lanzado en GA por Sentry en mayo de 2026, como parte de la evolución hacia errores, trazas, logs y métricas en una misma plataforma.
Sí. Se analiza Sentry SaaS frente a self-hosted, incluyendo ventajas, costes operativos, mantenimiento, privacidad, complejidad y escenarios donde puede tener sentido.
Sí. El curso trabaja cuotas, sampling, billing, logs, tracing, profiling, replay, monitores, métricas, retención y reducción de ruido.
Sí. Cubre aplicaciones frontend modernas, backend, APIs, mobile, microservicios, workers, colas, jobs programados y aplicaciones SaaS.
Sí. Incluye releases, deploys, Sentry CLI, sourcemaps, GitHub/GitLab/Azure DevOps, Jira, Slack, Teams y workflows de validación postdeploy.
Sí. Al tratarse de formación corporativa orientada a empresa, puede bonificarse hasta el 100% mediante FUNDAE según el crédito disponible y las condiciones aplicables de la organización.
No. Aunque ordena los fundamentos, está diseñado como curso avanzado para equipos que ya trabajan en desarrollo, QA, DevOps, SRE, producto digital u observabilidad.
Sí. Se trabaja Session Replay para depurar errores y problemas de UX viendo cómo se produjo el fallo desde la experiencia real del usuario.
Sí. Hay bloques completos de Performance Monitoring, distributed tracing, profiling, métricas de aplicación y diagnóstico de cuellos de botella.
Sí. El curso incorpora Application Metrics, lanzado en GA por Sentry en mayo de 2026, como parte de la evolución hacia errores, trazas, logs y métricas en una misma plataforma.
Sí. Se analiza Sentry SaaS frente a self-hosted, incluyendo ventajas, costes operativos, mantenimiento, privacidad, complejidad y escenarios donde puede tener sentido.
Sí. El curso trabaja cuotas, sampling, billing, logs, tracing, profiling, replay, monitores, métricas, retención y reducción de ruido.
Sí. Cubre aplicaciones frontend modernas, backend, APIs, mobile, microservicios, workers, colas, jobs programados y aplicaciones SaaS.
Sí. Incluye releases, deploys, Sentry CLI, sourcemaps, GitHub/GitLab/Azure DevOps, Jira, Slack, Teams y workflows de validación postdeploy.
Sí. Al tratarse de formación corporativa orientada a empresa, puede bonificarse hasta el 100% mediante FUNDAE según el crédito disponible y las condiciones aplicables de la organización.
Diseñemos hoy el curso que tu empresa necesita
Cuéntanos tus objetivos de negocio y prepararemos una propuesta formativa bonificable totalmente ad hoc
y producto Sentry se trabaja como fuente compartida de evidencia para bugs, regresiones, validación postdeploy, soporte técnico y decisiones de producto.
2
Controla privacidad y costes desde el diseño La formación incorpora scrubbing, PII, masking, sampling, cuotas, billing, retención, replay sampling y reducción de ruido para evitar implantaciones peligrosas o caras.
3
Ideal para aplicaciones modernas y equipos DevOps El curso cubre frontend, backend, mobile, APIs, microservicios, workers, CI/CD, releases, sourcemaps, distributed tracing y entornos cloud.
4
Genera estándares reutilizables Los alumnos salen con naming conventions, guías de instrumentación, políticas de alertas, dashboards, workflows de triage, criterios de sampling y modelo operativo.
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Ejercicios prácticos
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Practica y mejora con nuestra plataforma
Una plataforma practica, con IA integrada y pensada para que mejores desarrollando. Se adapta a tu ritmo, te corrige al instante y te muestra tu progreso real.
Correccion magica
Feedback inteligente
Aprende de cada acierto y fallo con explicaciones claras
Los perfiles de liderazgo podrán usar Sentry para medir salud de aplicaciones, priorizar deuda técnica, asignar ownership, revisar releases problemáticas y mejorar acuerdos entre desarrollo, producto y soporte.
Equipos de soporte y customer success técnico
Los equipos de soporte aprenderán a identificar si un problema reportado por cliente corresponde a un error real, una sesión afectada, una versión concreta, una región o un flujo específico.
Equipos de producto digital
Los perfiles de producto podrán conectar errores, rendimiento y experiencia de usuario con impacto real en conversión, abandono, uso de funcionalidades y satisfacción.
