OpenTelemetry Certified Associate (OTCA)

Preparación para examen de certificación

Inicio: 24 de agosto

Categoría: Cloud, Infraestructura

Duración: 4 semanas
(24 horas)

Modo: En vivo

Precio total:

12% dscto

CUPOS LIBRES

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Acerca del curso

Este curso está orientado a profesionales y estudiantes del sector de tecnologías de la información que deseen aprender OpenTelemetry desde cero y prepararse para el examen de certificación OTCA.

Instructor:

Enzo Venturi

Golden Kubestronaut 🟡

Proyecto de curso
Acceso de por vida
Certificado de aprobación
Acceso exclusivo a Discord (foro de estudiantes de latinoamérica)
Soporte a dudas

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El estudiante podrá reservar su vacante y pagar antes del inicio del curso

Fecha máxima para realizar el pago del total o la primera cuota es el 24 de agosto

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¿A quién va dirigido?

Estudiantes de desarrollo de software o infraestructura.
Profesionales de desarrollo de software o infraestructura.
Docentes de desarrollo de software o infraestructura.

¿Qué habilidades obtendré?

Aprender OpenTelemetry desde cero
Prepararse para la certificación OTCA

Programa

Temario

Resolución de fallos no deterministas en arquitecturas distribuidas y microservicios, incluyendo escenarios de unknown unknowns
Diferenciación técnica entre monitoreo basado en umbrales estáticos y observabilidad basada en exploración de telemetría.
Construcción de trazas distribuidas mediante Spans, relaciones Parent Child y grafos acíclicos dirigidos de peticiones.
Uso de métricas como agregaciones estadísticas de baja cardinalidad para evaluar SLIs y tendencias de salud del sistema.
Correlación de logs estructurados con TraceId y SpanId para reconstruir eventos discretos dentro del contexto de una petición.

Aplicación de convenciones semánticas para estandarizar atributos como http.request.method, service.name y deployment.environment.
Prevención de fragmentación en consultas mediante nombres consistentes para atributos, recursos, eventos y señales.
Uso de Zero Code Instrumentation para capturar telemetría en tiempo de ejecución mediante agentes, auto instrumentación y librerías soportadas.
Uso de Code Based Instrumentation para crear Spans, atributos y eventos con contexto específico del negocio.
Diseño de estrategias híbridas que combinan instrumentación automática para cobertura base e instrumentación manual para profundidad semántica.

Separación estricta entre la API como abstracción de instrumentación y el SDK como motor real de procesamiento y exportación.
Aplicación del principio de inversión de dependencias para evitar acoplamiento directo entre el código de aplicación y un proveedor específico.
Comprensión del modelo de datos de OpenTelemetry para traces, metrics y logs antes de su exportación vía OTLP.
Uso de OTLP con serialización Protobuf o JSON y transporte mediante gRPC o HTTP.
Configuración declarativa del SDK mediante variables de entorno como OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT, OTEL_SERVICE_NAME y OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES.
Uso de Resource para describir de forma inmutable la infraestructura y el servicio mediante atributos como service.name, host.id y cloud.region.

Uso del objeto Context como estado de ejecución inmutable para transportar información entre funciones, hilos y límites asíncronos.
Creación manual de Spans, selección de Tracers y asignación de atributos relevantes para representar operaciones críticas.
Propagación de contexto mediante operaciones Inject y Extract al cruzar límites de red entre servicios.
Uso del estándar W3C TraceContext mediante cabeceras traceparent y tracestate para conservar identidad de trazas distribuidas.
Uso de W3C Baggage para transportar metadatos de negocio entre servicios con control explícito de riesgos de fuga de PII.

Uso de instrumentos de métricas como Counters, UpDownCounters, Gauges e Histograms para representar distintos patrones de medición.
Comprensión de temporality en métricas mediante extracción Delta y Cumulative dentro del MetricReader.
Correlación de logs tradicionales con contexto de trazas mediante Log Bridge API e inyección automática de TraceId y SpanId.
Comprensión del flujo interno del SDK desde Providers y Processors hasta Exporters.
Configuración de BatchSpanProcessor para controlar encolamiento, tamaño de lotes y frecuencia de exportación.
Aplicación de Samplers como parentbased_always_on y traceidratio para reducir volumen de datos sin perder control estadístico.

Uso del Collector como proxy neutral para desacoplar aplicaciones de backends y reducir vendor lock in.
Definición de componentes en YAML mediante Receivers, Processors, Exporters y Extensions.
Activación de pipelines desde la sección Service y conexión explícita entre componentes.
Comprensión del flujo unidireccional de telemetría desde recepción, procesamiento y exportación.
Aislamiento obligatorio por tipo de señal mediante pipelines separados para traces, metrics y logs.
Uso de Connectors para vincular pipelines y traducir señales internamente, por ejemplo generación de métricas a partir de trazas.

Evaluación de topologías Agent y Gateway según latencia, aislamiento, control operativo y carga sobre las aplicaciones.
Diferenciación entre pipelines Stateless y Stateful al diseñar despliegues escalables del Collector.
Uso de tail_sampling con consideraciones de afinidad de trazas, balanceo consistente y consistent hashing en capa L7.
Transformación dinámica de telemetría mediante OTTL en el transform_processor.
Reducción de costos de ingesta mediante descarte selectivo de ruido en el filter_processor.
Enmascaramiento de PII y datos sensibles antes de exportar mediante procesadores y expresiones regulares.

Aplicación de troubleshooting hop by hop para aislar pérdida de datos desde el SDK hasta el backend.
Prevención de caídas por memoria mediante memory_limiter y propagación controlada de backpressure.
Mejora de resiliencia ante fallos de red mediante sending_queue, retry_on_failure y exponential backoff.
Diagnóstico del Collector mediante debug exporter e internal telemetry expuesta para Prometheus.
Revisión de métricas internas como otelcol_receiver_refused_spans para detectar rechazos, saturación o presión de recursos.
Gestión de evolución del modelo de datos mediante Schema URLs y schema_translate_processor para reducir rupturas en dashboards y consultas.

Simulacro final para el examen de OpenTelemetry Certified Associate (OTCA)

Horario

Frecuencia:

Tendremos clases 2 días por semana (Lunes y Jueves)

Toda reprogramación de clase será avisada con un mínimo de 2 días de anticipación y/o motivos extraordinarios.

Inicio: 24 AGOSTO

País

Día y Hora

País

Costa Rica
El Salvador
Guatemala
Honduras
México
Nicaragua

Día y Hora

Lunes y Jueves
18:00 a 21:00

País

Colombia
Ecuador
Panamá
Perú

Día y Hora

Lunes y Jueves
19:00 a 22:00

País

Bolivia
Chile
República Dominicana
Venezuela

Día y Hora

Lunes y Jueves
20:00 a 23:00

País

Argentina
Paraguay
Uruguay

Día y Hora

Lunes y Jueves
21:00 a 00:00

Facilidades de Pago

Pago desde

Otros países

*Págalo en cuotas sin intereses en estas fechas

Primera cuota: $115 USD hasta el 24 de agosto
Segunda cuota: $114 USD hasta el 7 de septiembre

Aceptamos:

Preguntas frecuentes

Si el curso es ONLINE EN VIVO será desarrollado vía ZOOM y quedan grabadas para posterior repaso desde nuestro campus virtual, los videos no son descargables pero están disponibles las 24 horas del día, el código y guías si son descargables, además tendrás soporte a tus dudas en vivo en las clases o luego vía mail o discord.

Si el curso es de tipo grabado podrás revisar su contenido en el campus virtual y enviar tus consultas también bajo mail o discord.

El acceso al campus virtual es de por vida, es decir terminas el curso y podrás seguir accediendo a su contenido.

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